人脸识别方法及装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本公开涉及一种人脸识别方法及装置、电子设备和存储介质，通过获取待识别人脸特征，以及目标数据库至少两个人脸特征子集合，将每个人脸特征子集合依次导入物理内存中与待识别人脸特征进行匹配，得到匹配结果，根据匹配结果得到待识别人脸特征的识别结果。本公开实施例通过在人脸识别过程中分别将部分标注人脸特征导入物理内存进行特征匹配，减少了特征对比过程中的物理内存占用，提高人脸识别算法的普适性。普适性。普适性。

【技术实现步骤摘要】
人脸识别方法及装置、电子设备和存储介质


[0001]本公开涉及计算机
，尤其涉及一种人脸识别方法及装置、电子设备和存储介质。

技术介绍

[0002]人脸识别算法在计算机视觉的相关应用中起着关键性作用，如今很多视觉应用中都有人脸识别算法的部署。人脸识别算法通过将检测的人脸特征与底库中的人脸特征进行比对，找到人脸的匹配关系。在人脸识别过程中，特征匹配的过程对设备的物理内存有一定的要求，使得人脸识别算法难以部署在一些物理内存有限的设备应用。

技术实现思路

[0003]本公开提出了一种人脸识别方法及装置、电子设备和存储介质，旨在减少特征对比过程中的物理内存占用，提高人脸识别算法的普适性。
[0004]根据本公开的第一方面，提供了一种人脸识别方法，包括：
[0005]获取待识别人脸特征；
[0006]从目标数据库预存的多个标注人脸特征中确定至少两个人脸特征子集合；
[0007]将每个所述人脸特征子集合依次导入物理内存中，并在所述物理内存中将所述待识别人脸特征与所述人脸特征子集合中的每个标注人脸特征进行匹配，获得匹配结果；
[0008]根据多次获得的匹配结果，确定所述待识别人脸特征的识别结果。
[0009]本公开实施例通过在人脸识别过程中分别将部分标注人脸特征导入物理内存进行特征匹配，减少了特征对比过程中的物理内存占用，提高人脸识别算法的普适性。
[0010]在一种可能的实现方式中，所述获取待识别人脸特征之前，所述方法还包括：
[0011]获取底库的多个标注人脸特征；
[0012]在所述底库中的多个人脸特征的数量大于预设阈值的情况下，将所述底库划分为至少两个数据库；
[0013]在所述至少两个数据库中确定目标数据库。
[0014]本公开实施例在底库中人脸特征过大时划分底库，并从划分得到的多个数据库中选择用于进行人脸识别的目标数据库，减少了不必要的冗余计算，提高人脸识别过程的效率。
[0015]在一种可能的实现方式中，每个所述标注人脸特征具有对应的属性信息，所述数据库根据所述属性信息划分所述底库得到，每个所述数据库包括具有相同属性信息的至少一个标注人脸特征；
[0016]所述在所述至少两个数据库中确定目标数据库包括：
[0017]确定所述待识别人脸特征的属性信息；
[0018]根据所述待识别人脸特征的属性信息在所述至少两个数据库中确定目标数据库。
[0019]本公开实施例能够通过属性信息确定目标数据库，准确的确定包括的人脸特征可
能与待识别人脸特征匹配的数据库为目标数据库，提高了人脸特征匹配结果的准确性。
[0020]在一种可能的实现方式中，所述从目标数据库预存的多个标注人脸特征中确定至少两个人脸特征子集合包括：
[0021]根据目标数据库中预存的多个标注人脸特征确定人脸特征集合；
[0022]根据物理内存剩余容量以及所述人脸特征集合的占用内存，将所述人脸特征集合划分为至少两个人脸特征子集合。
[0023]本公开实施例基于物理内存的剩余容量划分目标数据库中的人脸特征集合，得到多个能够导入物理内存中进行匹配的人脸特征子集合，保证每一次特征匹配过程能够顺利实现。
[0024]在一种可能的实现方式中，所述根据目标数据库中预存的多个标注人脸特征确定人脸特征集合包括：
[0025]确定待识别人脸特征的维度和数据类型；
[0026]根据所述待识别人脸特征的维度和数据类型，在所述目标数据库获取多个预存的标注人脸特征，并根据所述多个预存的标注人脸特征确定人脸特征集合。
[0027]本公开实施例基于维度和数据类型筛选标注人脸特征确定人脸特征集合，保证其中包括的标注人脸特征均能够参与特征匹配，减少匹配过程的冗余计算。
[0028]在一种可能的实现方式中，所述将每个所述人脸特征子集合依次导入物理内存中，并在所述物理内存中将所述待识别人脸特征与所述人脸特征子集合中的每个标注人脸特征进行匹配，获得匹配结果包括：
[0029]依次将每个所述人脸特征子集合导入物理内存中；
[0030]在每一次物理内存中导入人脸特征子集合后，确定当前物理内存中人脸特征子集合内的每个所述标注人脸特征与所述待识别人脸特征的相似度；
[0031]根据每个所述标注人脸特征与所述待识别人脸特征的相似度确定匹配结果。
[0032]本公开实施例通过计算相似度进行标注人脸特征和待识别人脸的特征匹配，提高了匹配结果的准确性。
[0033]在一种可能的实现方式中，在每一次获得匹配结果后，所述方法还包括：
[0034]清除所述物理内存中的人脸特征子集合。
[0035]本公开实施例在每一次匹配之后清除物理内存中的人脸特征子集合再导入下一个人脸特征子集合进行特征匹配，保证每一次匹配过程均有足够的空间。
[0036]在一种可能的实现方式中，所述根据每个所述标注人脸特征与所述待识别人脸特征的相似度确定匹配结果包括：
[0037]对比每个所述相似度的大小，得到与所述待识别人脸特征相似度值最大的N个标注人脸特征，N为大于等于1的正整数；
[0038]根据所述相似度值最大的N个标注人脸特征确定匹配结果。
[0039]本公开实施例在每一次匹配后筛选相似度最大的多个标注人脸特征确定匹配结果，使得到的匹配结果中包括的标注人脸特征为与待识别人脸特征匹配概率较高的标注人脸特征，提高最终识别结果的准确性。
[0040]在一种可能的实现方式中，所述根据多次获得的匹配结果，确定所述待识别人脸特征的识别结果包括：
[0041]对比每个所述匹配结果中标注人脸特征的相似度值大小，并根据相似度值最大的M个标注人脸特征确定识别结果，M为大于等于1的正整数。
[0042]本公开实施例通过多个匹配结果中标注人脸特征与待识别人脸特征的相似度确定最终的识别结果，能够得到包括与待识别人脸特征最相似的多个标注人脸特征的识别结果，增加了识别结果的准确性以及可靠性。
[0043]根据本公开的第二方面，提供了一种人脸识别装置，包括：
[0044]特征确定模块，用于获取待识别人脸特征；
[0045]子集合确定模块，用于从目标数据库预存的多个标注人脸特征中确定至少两个人脸特征子集合；
[0046]特征匹配模块，用于将每个所述人脸特征子集合依次导入物理内存中，并在所述物理内存中将所述待识别人脸特征与所述人脸特征子集合中的每个标注人脸特征进行匹配，获得匹配结果；
[0047]结果识别模块，用于根据多次获得的匹配结果，确定所述待识别人脸特征的识别结果。
[0048]在一种可能的实现方式中，所述获取待识别人脸特征之前，所述装置还包括：
[0049]特征获取模块，用于获取底库的多个标注人脸特征；
[0050]底库划分模块，用于在所述底库中的多个人脸特征的数量大于预设阈值的情况下，将所述底库划分为至少两个本文档来自技高网...

【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，所述方法包括：获取待识别人脸特征；从目标数据库预存的多个标注人脸特征中确定至少两个人脸特征子集合；将每个所述人脸特征子集合依次导入物理内存中，并在所述物理内存中将所述待识别人脸特征与所述人脸特征子集合中的每个标注人脸特征进行匹配，获得匹配结果；根据多次获得的匹配结果，确定所述待识别人脸特征的识别结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待识别人脸特征之前，所述方法还包括：获取底库的多个标注人脸特征；在所述底库中的多个人脸特征的数量大于预设阈值的情况下，将所述底库划分为至少两个数据库；在所述至少两个数据库中确定目标数据库。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，每个所述标注人脸特征具有对应的属性信息，所述数据库根据所述属性信息划分所述底库得到，每个所述数据库包括具有相同属性信息的至少一个标注人脸特征；所述在所述至少两个数据库中确定目标数据库包括：确定所述待识别人脸特征的属性信息；根据所述待识别人脸特征的属性信息在所述至少两个数据库中确定目标数据库。4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述从目标数据库预存的多个标注人脸特征中确定至少两个人脸特征子集合包括：根据目标数据库中预存的多个标注人脸特征确定人脸特征集合；根据物理内存剩余容量以及所述人脸特征集合的占用内存，将所述人脸特征集合划分为至少两个人脸特征子集合。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据目标数据库中预存的多个标注人脸特征确定人脸特征集合包括：确定待识别人脸特征的维度和数据类型；根据所述待识别人脸特征的维度和数据类型，在所述目标数据库获取多个预存的标注人脸特征，并根据所述多个预存的标注人脸特征确定人脸特征集合。6.根据权利要求1
‑
5中任意一项所述的方法，其特征在于，所述将每个所述人脸特征子集合依次导入物理内存中，并在所述物理内存中将所述待识别人脸特征与所述人脸特征子集合中的每个...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒲金润，张垚，张帅，伊帅，
申请(专利权)人：成都商汤科技有限公司，
类型：发明
国别省市：