人脸识别模型的配置方法、识别系统、计算机设备及介质技术方案

本申请公开了一种人脸识别模型的配置方法、识别系统、计算机设备及介质，该人脸识别模型配置方法接收人脸识别应用端发起的模型配置请求；所述模型配置请求包括所述人脸识别应用端的硬件架构信息；根据所述硬件架构信息，在人脸识别模型目录库中查询并获取与所述硬件架构信息对应的人脸识别模型的目标序列化文件；将所述目标序列化文件发送给所述人脸识别应用端，以使得所述人脸识别应用端加载所述人脸识别模型进行人脸识别。该人脸识别模型配置方法可以提高模型配置的成功率和应用的稳定性，且能够减少计算资源的消耗量，提高硬件资源的利用率。本申请可广泛应用于人脸识别技术领域内。术领域内。术领域内。

【技术实现步骤摘要】
人脸识别模型的配置方法、识别系统、计算机设备及介质


[0001]本申请涉及人脸识别
，尤其是一种人脸识别模型的配置方法、识别系统、计算机设备及介质。

技术介绍

[0002]近年来，随着人工智能技术的飞速发展，各种类型的机器学习模型在图像分类、人脸识别、自动驾驶等领域均取得了较为良好的应用效果。其中，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。该技术使用摄像设备采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别，通常也叫做人像识别、面部识别。
[0003]相关技术中，在使用机器学习模型进行人脸识别时，一般需要事先通过大规模的数据对机器学习模型进行训练，然后将训练好的模型配置到指定的系统中应用。但是，在实际应用中发现，由于模型训练和应用时，可能面临的硬件环境不同，因此存在训练好的模型无法正常应用到指定的系统的情况；而且，如果针对每个系统的硬件环境分别训练对应的模型，又会增加开发运维成本，不易部署使用。
[0004]综上，相关技术存在的问题亟需得到解决。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种人脸识别模型的配置方法，其特征在于，包括：接收人脸识别应用端发起的模型配置请求；所述模型配置请求包括所述人脸识别应用端的硬件架构信息；根据所述硬件架构信息，在人脸识别模型目录库中查询并获取与所述硬件架构信息对应的人脸识别模型的目标序列化文件；将所述目标序列化文件发送给所述人脸识别应用端，以使得所述人脸识别应用端加载所述人脸识别模型进行人脸识别。2.根据权利要求1所述的一种人脸识别模型的配置方法，其特征在于，所述人脸识别模型目录库通过以下步骤建立：获取训练图像和所述训练图像对应的标签；所述训练图像中包括人脸图像，所述标签用于表征所述人脸图像的信息；将所述训练图像输入到初始化的人脸识别模型进行人脸识别，得到第一识别结果；所述第一识别结果用于表征所述人脸图像的信息；根据所述第一识别结果和所述标签，对所述初始化的人脸识别模型进行参数更新，得到训练好的人脸识别模型；根据预设的硬件架构，对所述训练好的人脸识别模型进行序列化，得到多个序列化文件；根据所述多个序列化文件，建立人脸识别模型目录库。3.根据权利要求2所述的一种人脸识别模型的配置方法，其特征在于，所述将所述训练图像输入到初始化的人脸识别模型进行人脸识别，得到第一识别结果，包括：将所述训练图像输入到初始化的人脸识别模型，对所述训练图像进行人脸检测，分割得到人脸图像；提取所述人脸图像的特征信息；根据所述特征信息，在预设的人脸数据库中进行匹配识别，得到第一识别结果。4.根据权利要求1所述的一种人脸识别模型的配置方法，其特征在于，所述根据所述硬件架构信息，在人脸识别模型目录库中查询并获取与所述硬件架构信息对应的人脸识别模型的目标序列化文件，包括：从所述硬件架构信息中解析所述人脸识别应用端的显卡资源信息；根据所述显卡资源信息，在所述人脸识别模型目录库中查询并获取与所述显卡资源信息对应的人脸识别模型的目标序列化文件。5.根据权利要求4所述的一种人脸识别模型的配置方法，其特征在于，所述显卡资源信息包括显卡类别信息和显卡数量信息，所述根据所述显卡资源信息，在所述人脸识别模型目录库中查询并获取与所述显卡资源信息对应的人脸识别模型的目标序列化文件，包括：根据所述显卡数量信息，从所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：张磊，陆进，刘玉宇，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：