人脸比对方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种人脸比对方法及装置，方法，包括：获取待识别人脸图像；将待识别人脸图像输入至人脸比对模型中，得到人脸比对模型输出的人脸比对结果；其中，人脸比对模型是基于样本图像以及样本图像对应的纹理标签训练得到的；人脸比对模型用于将基于待识别人脸图像提取得到的人脸图像特征进行色彩调节和纹理填充之后，与预先存储的人脸比对特征进行人脸比对。本发明专利技术通过利用人脸比对模型提取的色彩特征对人脸图像特征进行色彩调节，以去消除由于图像来源差异造成的色彩差异，以及利用人脸比对模型提取的纹理特征对人脸图像特征进行纹理填充，以避免去除色彩的区域对人脸图像特征的纹理特征造成损失，从而提高后续人脸比对的准确率。的准确率。的准确率。

【技术实现步骤摘要】
人脸比对方法及装置


[0001]本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种人脸比对方法及装置。

技术介绍

[0002]随着互联网技术的迅速发展，通过人脸验证来保障用户账号安全性也显得尤为重要。人脸验证，是人脸识别领域的一个分支，人脸验证就是确定待识别人脸与预先存储的人脸图像进行验证，判断是否为同一人，即“same or not”的问题，此为一对一的匹配过程。人脸验证算法先按照待识别者所声称的身份(如姓名或用户名)，查找出已存储的该人脸图像，然后按某种决策或匹配原则，对存储的图像与待识别人脸图像进行对比，从而判断出待识别者身份的真实性。人脸验证可广泛应用于互联网金融等多个场景下的用户人脸身份核实。
[0003]在实际应用中，由于时间的变迁、光照的变化，另外，由于采集图像的摄像头与采集预先存储的图像的摄像头不一定是同一个或同一类型的摄像头，因此采集的图像与预先存储的图像的色彩可能存在差异，从而造成人脸对比验证模型的可靠性急剧下降。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种人脸比对方法及装置，用以解决现有技术中由于图像色彩差异以致人脸比对准确度较差的缺陷，减小色彩对人脸比对的影响，提高人脸比对的精度。
[0005]本专利技术提供一种人脸比对方法，包括：获取待识别人脸图像；将所述待识别人脸图像输入至人脸比对模型中，得到所述人脸比对模型输出的人脸比对结果；其中，所述人脸比对模型是基于样本图像以及所述样本图像对应的纹理标签训练得到的；所述人脸比对模型用于将基于待识别人脸图像提取得到的人脸图像特征进行色彩调节和纹理填充之后，与预先存储的人脸比对特征进行人脸比对。
[0006]根据本专利技术提供的一种人脸比对方法，所述人脸比对模型，包括：特征提取层，基于输入的待识别人脸图像进行特征提取，并基于提取到的人脸图像特征、色彩特征和纹理特征，得到待检测人脸特征；人脸比对层，将所述待检测人脸特征与预先存储的人脸比对特征进行人脸比对，得到人脸比对结果。
[0007]根据本专利技术提供的一种人脸比对方法，所述基于提取到的人脸图像特征、色彩特征和纹理特征，得到待检测人脸特征，包括：基于输入的待识别人脸图像进行特征提取，得到人脸图像特征；对所述待识别人脸图像进行特征提取，得到色彩特征和纹理特征；利用所述色彩特征对所述人脸图像特征进行色彩调节，以及利用所述纹理特征对所述色彩调节区域进行纹理填充，得到待检测人脸特征。
[0008]根据本专利技术提供的一种人脸比对方法，所述特征提取层，包括：第一卷积层，将所述待识别人脸图像输入至第一卷积层，得到所述第一卷积层输出的人脸图像特征；第二卷积层，将所述待识别人脸图像输入至所述第二卷积层，得到色彩特征；第三卷积层，将所述待识别人脸图像输入至所述第三卷积层，得到纹理特征；第四卷积层，将所述人脸特征图
像、所述色彩特征和所述纹理特征输入至第四卷积层，得到所述第四卷积层输出的待检测人脸特征。
[0009]根据本专利技术提供的一种人脸比对方法，还包括：所述第一卷积层和所述第四卷积层包含的卷积层数量为n；所述第二卷积层和第三卷积层分别设置于所述第一卷积层的第中的任一卷积层。
[0010]根据本专利技术提供的一种人脸比对方法，训练所述人脸比对模型，包括：获取样本图像及其对应的纹理标签；将所述样本图像作为训练使用的输入数据，将所述样本图像对应的纹理标签作为标签，采用深度学习方式进行训练，得到用于生成待识别人脸图像的人脸比对结果的人脸比对模型。
[0011]本专利技术还提供一种人脸比对装置，包括：数据获取模块，获取待识别人脸图像；人脸比对模块，将所述待识别人脸图像输入至人脸比对模型中，得到所述人脸比对模型输出的人脸比对结果；其中，所述人脸比对模型是基于样本图像以及所述样本图像对应的纹理标签训练得到的；所述人脸比对模型用于将基于待识别人脸图像提取得到的人脸图像特征进行色彩调节和纹理填充之后，与预先存储的人脸比对特征进行人脸比对。
[0012]本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述人脸比对方法的步骤。
[0013]本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述人脸比对方法的步骤。
[0014]本专利技术还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述人脸比对方法的步骤。
[0015]本专利技术提供的人脸比对方法及装置，通过利用人脸比对模型提取待识别人脸图像的色彩特征、纹理特征和人脸图像特征，以对利用色彩特征对人脸图像特征进行色彩调节，以去消除由于图像来源差异造成的色彩差异，利用纹理特征对人脸图像特征进行纹理填充，以避免去除色彩的区域对人脸图像特征的纹理特征造成损失，从而提高人脸图像特征的特征完整度，提高后续人脸比对的准确率。
附图说明
[0016]为了更清楚地说明本专利技术或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0017]图1是本专利技术提供的人脸比对方法的流程示意图之一；
[0018]图2是本专利技术提供的人脸比对方法的流程示意图之二；
[0019]图3是本专利技术提供的训练人脸比对模型的流程示意图之一；
[0020]图4是本专利技术提供的训练人脸比对模型的流程示意图之二；
[0021]图5是本专利技术提供的人脸比对装置的结构示意图；
[0022]图6是本专利技术提供的训练模块的结构示意图；
[0023]图7是本专利技术提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0024]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术中的附图，对本专利技术中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0025]图1示出了本专利技术一种人脸比对方法的流程示意图，该方法，包括：
[0026]S11，获取待识别人脸图像；
[0027]S12，将待识别人脸图像输入至人脸比对模型中，得到人脸比对模型输出的人脸比对结果；
[0028]其中，人脸比对模型是基于样本图像以及样本图像对应的纹理标签训练得到的；
[0029]人脸比对模型用于将基于待识别人脸图像提取得到的人脸图像特征进行色彩调节和纹理填充之后，与预先存储的人脸比对特征进行人脸比对。
[0030]需要说明的是，本说明书中的S1N不代表人脸比对方法的先后顺序，下面具体结合图2
‑
图4描述本专利技术的人脸比对方法。
[0031]步骤S11，获取待识别人脸图像。
[0032本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种人脸比对方法，其特征在于，包括：获取待识别人脸图像；将所述待识别人脸图像输入至人脸比对模型中，得到所述人脸比对模型输出的人脸比对结果；其中，所述人脸比对模型是基于样本图像以及所述样本图像对应的纹理标签训练得到的；所述人脸比对模型用于将基于待识别人脸图像提取得到的人脸图像特征进行色彩调节和纹理填充之后，与预先存储的人脸比对特征进行人脸比对。2.根据权利要求1所述的人脸比对方法，其特征在于，所述人脸比对模型，包括：特征提取层，基于输入的待识别人脸图像进行特征提取，并基于提取到的人脸图像特征、色彩特征和纹理特征，得到待检测人脸特征；人脸比对层，将所述待检测人脸特征与预先存储的人脸比对特征进行人脸比对，得到人脸比对结果。3.根据权利要求2所述的人脸比对方法，其特征在于，所述基于提取到的人脸图像特征、色彩特征和纹理特征，得到待检测人脸特征，包括：基于输入的待识别人脸图像进行特征提取，得到人脸图像特征；对所述待识别人脸图像进行特征提取，得到色彩特征和纹理特征；利用所述色彩特征对所述人脸图像特征进行色彩调节，以及利用所述纹理特征对所述色彩调节区域进行纹理填充，得到待检测人脸特征。4.根据权利要求2所述的人脸比对方法，其特征在于，所述特征提取层，包括：第一卷积层，将所述待识别人脸图像输入至第一卷积层，得到所述第一卷积层输出的人脸图像特征；第二卷积层，将所述待识别人脸图像输入至所述第二卷积层，得到色彩特征；第三卷积层，将所述待识别人脸图像输入至所述第三卷积层，得到纹理特征；第四卷积层，将所述人脸特征图像、所述色彩特征和所述纹理特征输入至第四卷...

【专利技术属性】
技术研发人员：贺克赛，程新景，杨睿刚，
申请(专利权)人：际络科技上海有限公司，
类型：发明
国别省市：