基于人工智能的脸部识别方法、装置、设备和存储介质制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种基于人工智能的脸部识别方法、装置、设备和存储介质；本申请实施例可以接收目标应用发送的脸部识别请求；基于所述脸部识别请求，触发所述目标应用对应的云应用生成针对所述脸部识别请求的响应数据，其中，所述响应数据包括脸部数据采集指令、以及所述目标应用中脸部识别页面的页面渲染数据；向所述目标应用发送所述响应数据；接收所述目标应用基于所述响应数据发送的待识别数据，其中，所述待识别数据包括所述终端采集到的目标用户的脸部图像数据；通过所述云应用对所述脸部图像数据进行脸部识别操作，以得到所述目标用户的脸部识别结果；向所述目标应用发送所述脸部识别结果。该方案可以提高脸部识别的效率。的效率。的效率。

【技术实现步骤摘要】
基于人工智能的脸部识别方法、装置、设备和存储介质


[0001]本申请涉及计算机
，具体涉及一种基于人工智能的脸部识别方法、装置、设备和存储介质。

技术介绍

[0002]脸部识别，是基于脸部信息特征进行身份识别的一种生物识别技术。可以用摄像机或摄像头采集含有脸部的图像或视频流，并在图像中检测和跟踪脸部，进而对检测到的脸部进行识别的一系列相关技术。
[0003]在对相关技术的研究和实践过程中，本申请的专利技术人发现，脸部识别广泛地应用在多个领域中，例如，金融、交通、安防等等。以刷脸支付为例，由于刷脸支付需要进行复杂的计算步骤，例如，需要运行多种算法、模型等，因此，这使得刷脸支付对硬件配置与维护成本的要求较高。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供一种基于人工智能的脸部识别方法、装置、设备和存储介质，可以提高脸部识别的效率。
[0005]本申请实施例提供一种基于人工智能的脸部识别方法，包括：
[0006]接收目标应用发送的脸部识别请求；
[0007]基于所述脸部识别请求，触发所述目标应用对应的云应用生成针对所述脸部识别请求的响应数据，其中，所述响应数据包括脸部数据采集指令、以及所述目标应用中脸部识别页面的页面渲染数据，所述脸部数据采集指令用于指示终端采集脸部识别所需的脸部图像数据，所述页面渲染数据用于供所述终端展示所述脸部识别页面；
[0008]向所述目标应用发送所述响应数据；
[0009]接收所述目标应用基于所述响应数据发送的待识别数据，其中，所述待识别数据包括所述终端采集到的目标用户的脸部图像数据；
[0010]通过所述云应用对所述脸部图像数据进行脸部识别操作，以得到所述目标用户的脸部识别结果；
[0011]向所述目标应用发送所述脸部识别结果。
[0012]相应的，本申请实施例还提供另一种基于人工智能的脸部识别方法，包括：
[0013]向服务器发送脸部识别请求；
[0014]接收所述服务器的云应用针对所述脸部识别请求生成的响应数据，其中，所述响应数据包括脸部数据采集指令、以及目标应用中脸部识别页面的页面渲染数据；
[0015]基于所述页面渲染数据，展示所述目标应用的脸部识别页面，以供目标用户通过所述脸部识别页面进行脸部识别流程；
[0016]基于所述脸部数据采集指令，在所述脸部识别流程中采集所述目标用户的脸部图像数据；
[0017]根据所述采集后的脸部图像数据，生成所述目标用户的待识别数据，并向所述服务器发送所述待识别数据；
[0018]接收所述服务器通过所述云应用生成的所述目标用户的脸部识别结果。
[0019]相应的，本申请实施例还提供一种基于人工智能的脸部识别装置，包括：
[0020]请求接收单元，用于接收目标应用发送的脸部识别请求；
[0021]响应数据生成单元，用于基于所述脸部识别请求，触发所述目标应用对应的云应用生成针对所述脸部识别请求的响应数据，其中，所述响应数据包括脸部数据采集指令、以及所述目标应用中脸部识别页面的页面渲染数据，所述脸部数据采集指令用于指示终端采集脸部识别所需的脸部图像数据，所述页面渲染数据用于供所述终端展示所述脸部识别页面；
[0022]响应数据发送单元，用于向所述目标应用发送所述响应数据；
[0023]待识别数据接收单元，用于接收所述目标应用基于所述响应数据发送的待识别数据，其中，所述待识别数据包括所述终端采集到的目标用户的脸部图像数据；
[0024]脸部识别单元，用于通过所述云应用对所述脸部图像数据进行脸部识别操作，以得到所述目标用户的脸部识别结果；
[0025]结果发送单元，用于向所述目标应用发送所述脸部识别结果。
[0026]在一实施例中，所述脸部识别请求携带目标用户的用户事件；所述响应数据生成单元，包括：
[0027]流程确定子单元，用于基于所述用户事件，确定所述目标用户在所述目标应用所触发的脸部识别流程，其中，所述脸部识别流程包括脸部数据采集步骤；
[0028]第一生成子单元，用于触发所述目标应用对应的云应用生成所述脸部数据采集步骤对应的脸部数据采集指令、以及所述脸部识别流程对应的页面渲染数据；
[0029]第二生成子单元，用于基于所述生成后的脸部数据采集指令、与所述生成后的页面渲染数据，生成针对所述脸部识别请求的响应数据。
[0030]在一实施例中，所述脸部图像数据包括至少一个候选图像；所述脸部识别单元，包括：
[0031]目标选取子单元，用于通过所述云应用从所述候选图像中选取进行脸部识别操作所需的目标图像，其中，所述目标图像包括至少一个图像通道下的目标图像通道数据；
[0032]活体检测子单元，用于基于所述图像通道，对所述目标图像通道数据进行活体检测操作，得到活体检测结果；
[0033]特征提取子单元，用于根据所述活体检测结果，从所述目标图像通道数据提取所述目标用户的脸部信息特征；
[0034]特征比对子单元，用于对所述脸部信息特征进行特征比对，以确定所述目标用户的脸部识别结果。
[0035]在一实施例中，所述候选图像包括至少一个图像通道下的候选图像通道数据，所述图像通道包括色彩通道与深度通道；所述目标选取子单元，用于：
[0036]基于所述候选图像通道数据在所述色彩通道下的数据分布，确定所述候选图像中目标脸部区域的平面属性系数；基于所述候选图像通道数据在所述深度通道下的数据分布，确定所述候选图像中目标脸部区域的立体属性系数；根据所述平面属性系数与所述立
体属性系数，从所述候选图像中选取进行脸部识别操作所需的目标图像。
[0037]在一实施例中，所述目标选取子单元，具体用于：
[0038]基于所述候选图像通道数据在所述深度通道下的数据分布，计算所述候选图像中目标脸部区域的深度统计特征与脸部遮掩特征；基于所述深度统计特征与所述脸部遮掩特征，确定所述候选图像中目标脸部区域的立体属性系数。
[0039]在一实施例中，所述图像通道包括色彩通道与深度通道；所述活体检测子单元，用于：
[0040]基于所述色彩通道下的目标色彩通道数据，对所述目标图像进行脸部轮廓检测，得到轮廓检测结果；基于所述轮廓检测结果与所述深度通道下的目标深度通道数据，对所述目标图像进行脸部活体检测，得到活体检测结果。
[0041]在一实施例中，所述活体检测子单元，具体用于：
[0042]确定进行脸部检测所需的活体检测模型；当检测到所述目标图像的脸部轮廓检测通过时，将所述目标深度通道数据输入所述活体检测模型，以对所述目标图像进行脸部活体检测，得到活体检测结果。
[0043]在一实施例中，所述目标图像中包括至少一个候选用户对应的候选脸部区域；所述特征提取子单元，用于：
[0044]当检测到活体检验通过时，确定所述候选脸部区域的区域位置信息与区域尺寸信息；根据所述区域位置信息与所述区域尺寸信息，从本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的脸部识别方法，其特征在于，包括：接收目标应用发送的脸部识别请求；基于所述脸部识别请求，触发所述目标应用对应的云应用生成针对所述脸部识别请求的响应数据，其中，所述响应数据包括脸部数据采集指令、以及所述目标应用中脸部识别页面的页面渲染数据，所述脸部数据采集指令用于指示终端采集脸部识别所需的脸部图像数据，所述页面渲染数据用于供所述终端展示所述脸部识别页面；向所述目标应用发送所述响应数据；接收所述目标应用基于所述响应数据发送的待识别数据，其中，所述待识别数据包括所述终端采集到的目标用户的脸部图像数据；通过所述云应用对所述脸部图像数据进行脸部识别操作，以得到所述目标用户的脸部识别结果；向所述目标应用发送所述脸部识别结果。2.根据权利要求1所述的基于人工智能的脸部识别方法，其特征在于，所述脸部识别请求携带目标用户的用户事件；基于所述脸部识别请求，触发所述目标应用对应的云应用生成针对所述脸部识别请求的响应数据，包括：基于所述用户事件，确定所述目标用户在所述目标应用所触发的脸部识别流程，其中，所述脸部识别流程包括脸部数据采集步骤；触发所述目标应用对应的云应用生成所述脸部数据采集步骤对应的脸部数据采集指令、以及所述脸部识别流程对应的页面渲染数据；基于所述生成后的脸部数据采集指令、与所述生成后的页面渲染数据，生成针对所述脸部识别请求的响应数据。3.根据权利要求1所述的基于人工智能的脸部识别方法，其特征在于，所述脸部图像数据包括至少一个候选图像；通过所述云应用对所述脸部图像数据进行脸部识别操作，以得到所述目标用户的脸部识别结果，包括：通过所述云应用从所述候选图像中选取进行脸部识别操作所需的目标图像，其中，所述目标图像包括至少一个图像通道下的目标图像通道数据；基于所述图像通道，对所述目标图像通道数据进行活体检测操作，得到活体检测结果；根据所述活体检测结果，从所述目标图像通道数据提取所述目标用户的脸部信息特征；对所述脸部信息特征进行特征比对，以确定所述目标用户的脸部识别结果。4.根据权利要求3所述的基于人工智能的脸部识别方法，其特征在于，所述候选图像包括至少一个图像通道下的候选图像通道数据，所述图像通道包括色彩通道与深度通道；通过所述云应用从所述候选图像中选取进行脸部识别操作所需的目标图像，包括：基于所述候选图像通道数据在所述色彩通道下的数据分布，确定所述候选图像中目标脸部区域的平面属性系数；基于所述候选图像通道数据在所述深度通道下的数据分布，确定所述候选图像中目标脸部区域的立体属性系数；
根据所述平面属性系数与所述立体属性系数，从所述候选图像中选取进行脸部识别操作所需的目标图像。5.根据权利要求4所述的基于人工智能的脸部识别方法，其特征在于，基于所述候选图像通道数据在所述深度通道下的数据分布，确定所述候选图像中目标脸部区域的立体属性系数，包括：基于所述候选图像通道数据在所述深度通道下的数据分布，计算所述候选图像中目标脸部区域的深度统计特征与脸部遮掩特征；基于所述深度统计特征与所述脸部遮掩特征，确定所述候选图像中目标脸部区域的立体属性系数。6.根据权利要求3所述的基于人工智能的脸部识别方法，其特征在于，所述图像通道包括色彩通道与深度通道；基于所述图像通道，对所述目标图像通道数据进行活体检测操作，得到活体检测结果，包括：基于所述色彩通道下的目标色彩通道数据，对所述目标图像进行脸部轮廓检测，得到轮廓检测结果；基于所述轮廓检测结果与所述深度通道下的目标深度通道数据，对所述目标图像进行脸部活体检测，得到活体检测结果。7.根据权利要求6所述的基于人工智能的脸部识别方法，其特征在于，基于所述轮廓检测结果与所述深度通道下的目标深度通道数据，对所述目标图像进行脸部活体检测，得到活体检测结果，包括：确定进行脸部检测所需的活体检测模型；当检测到所述目标图像的脸部轮廓检测通过时，将所述目标深度通道数据输入所述活体检测模型，以对所述目标图像进行脸部活体...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴进发，王少鸣，郭润增，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：