人脸识别方法及装置、电子设备和计算机可读存储介质制造方法及图纸

本公开是关于一种人脸识别方法及装置、电子设备以及计算机可读存储介质，涉及图像处理技术领域，可以应用于对戴口罩的人脸图像进行人脸识别的场景。该方法包括：获取待识别人脸图像；获取预先训练的目标人脸识别模型；目标人脸识别模型通过无遮挡人脸图像，以及根据无遮挡人脸图像生成的有遮挡人脸图像训练得到；由目标人脸识别模型对待识别人脸图像进行人脸识别。本公开可以采用构建出的人脸识别模型进行普通人脸的人脸识别和戴口罩人脸的人脸识别。识别。识别。

【技术实现步骤摘要】
人脸识别方法及装置、电子设备和计算机可读存储介质


[0001]本公开涉及图像处理
，具体而言，涉及一种人脸识别方法、人脸识别装置、电子设备以及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]随着计算机技术的发展，图像处理技术应用到了越来越多的领域，例如，人脸识别领域。人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。
[0003]现今由于戴口罩的人越来越多，基于戴口罩人脸进行人脸识别的场景也越来越多。戴口罩人脸识别与普通人脸识别不同，戴口罩人脸识别往往是将现场拍摄的戴口罩人脸图像与底库中不戴口罩的证件照进行比对以判断是否为同一个人。
[0004]需要说明的是，在上述
技术介绍
部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

技术实现思路

[0005]本公开的目的在于提供一种人脸识别方法、人脸识别装置、电子设备以及计算机可读存储介质，进而至少在一定程度上克服现有技术中提取人眼部的特征进行人脸识别时只能提取局部人脸特征，以及基于戴口罩人脸模型进行人本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种人脸识别方法，其特征在于，包括：获取待识别人脸图像；获取预先训练的目标人脸识别模型；所述目标人脸识别模型通过无遮挡人脸图像，以及根据所述无遮挡人脸图像生成的有遮挡人脸图像训练得到；由所述目标人脸识别模型对所述待识别人脸图像进行人脸识别。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，包括：所述目标人脸识别模型通过以下方式训练得到：获取无遮挡人脸图像集，从所述无遮挡人脸图像集确定无遮挡人脸图像，并生成所述无遮挡人脸图像对应的有遮挡人脸图像；通过所述无遮挡人脸图像和所述有遮挡人脸图像对待训练人脸识别模型进行训练，确定所述待训练人脸识别模型的分类损失函数；通过第一人脸识别模型确定所述无遮挡人脸图像的第一人脸特征，通过所述待训练人脸识别模型确定所述无遮挡人脸图像的第二人脸特征，并通过所述待训练人脸识别模型确定所述有遮挡人脸图像的第三人脸特征；根据所述第一人脸特征、所述第二人脸特征和所述第三人脸特征确定所述第一人脸识别模型与所述待训练人脸识别模型之间的对比损失函数；根据所述分类损失函数和所述对比损失函数更新所述待训练人脸识别模型的模型参数，以得到所述目标人脸识别模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述生成所述无遮挡人脸图像对应的有遮挡人脸图像，包括：对所述无遮挡人脸图像进行数据增广处理，以得到增广人脸图像；确定所述增广人脸图像的人脸关键点，并根据所述增广人脸图像的人脸关键点从遮挡图像库中选取初始遮挡图像；确定所述增广人脸图像的增广图像信息，并根据所述增广图像信息对所述初始遮挡图像进行调整，以得到所述遮挡图像；确定所述无遮挡人脸图像的遮挡覆盖区域，通过仿射变换处理将所述遮挡图像添加至所述遮挡覆盖区域，以生成所述有遮挡人脸图像。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过第一人脸识别模型确定所述无遮挡人脸图像的第一人脸特征，包括：对所述无遮挡人脸图像进行人脸检测处理，以确定所述无遮挡人脸图像的人脸关键点；根据所述无遮挡人脸图像的人脸关键点对所述无遮挡人脸图像进行图像裁剪处理，以生成所述无遮挡人脸图像的初始特征图；将所述初始特征图输入至所述第一人脸识别模型，以得到所述第一人脸特征。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一人脸特征、所述第二人脸特征和所述第三人脸特征确定所述第一人脸识别模型与所述待训练人脸识别模型之间的对比损失函数，包括：确定第一无遮挡人脸图像和对应的第一有遮挡人脸图像；根据所述第一无遮挡人脸图像的第一人...

【专利技术属性】
技术研发人员：王军，刘颖璐，石海林，王林芳，梅涛，周伯文，
申请(专利权)人：北京京东世纪贸易有限公司，
类型：发明
国别省市：