【技术实现步骤摘要】
人脸识别方法、装置、设备及存储介质
[0001]本申请涉及但不限于金融科技
，尤其涉及一种人脸识别方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]随着模式识别技术的逐步成熟，基于生物体体征对生物个体进行生物识别开始在身份识别领域得到应用及推广，许多支付平台已经基于人脸识别推出刷脸支付等快捷支付方式。
[0003]金融业务系统在处理金融行业相关的业务时，通常采用人脸识别来实现身份认证，金融业务系统可以是保险系统、银行系统、交易系统、订单系统，人脸识别是基于人的人脸特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，为了提高人脸识别的识别准确率，通常需要通过真实的人脸数据来训练人脸识别模型，训练好的人脸识别模型会保留相应数据的记忆，当用户要求删除其人脸数据时，既需要删除服务器内的人脸数据，还需要对人脸识别模型进行模型遗忘。
[0004]目前，对人脸识别模型进行模型遗忘时，通过在金融业务系统的训练集中删除相应的人脸数据，并利用处理后的训练集对人脸识别模型进行重训练，实现人脸识别模型的模型遗忘，但是金融业务系统的训练集...
【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：获取预训练人脸识别模型和多个样本子训练集，其中，所述预训练人脸识别模型包括多个预训练子模型，所述样本子训练集与所述预训练子模型对应，所述预训练子模型由对应的所述样本子训练集训练得到，任一所述样本子训练集包括多个样本人脸图像；接收多个候选删除请求，并将接收到的多个所述候选删除请求按照接收时间先后顺序排列形成请求集合，其中，所述候选删除请求与所述样本人脸图像一一对应；当所述请求集合内的所述候选删除请求的第一数量大于等于预设的数量阈值，根据所述请求集合，在各个所述样本子训练集中确定目标样本子训练集，并将所述目标样本子训练集对应的所述候选删除请求作为目标删除请求；删除所述请求集合内的所述目标删除请求，并根据所述目标删除请求，删除所述目标样本子训练集内对应的所述样本人脸图像，得到遗忘子训练集；根据所述遗忘子训练集，重训练对应的所述预训练子模型，并根据重训练结果对所述预训练人脸识别模型进行调整处理，得到目标人脸识别模型；获取待识别人脸图像，并将所述待识别人脸图像输入所述目标人脸识别模型，得到人脸识别结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述遗忘子训练集，重训练对应的所述预训练子模型，并根据重训练结果对所述预训练人脸识别模型进行调整处理，得到目标人脸识别模型，包括：检测是否接收到所述候选删除请求，直至接收到停止指令；若接收到所述候选删除请求，将所述候选删除请求按照接收时间先后顺序插入至所述请求集合，并重新执行当所述请求集合内的所述候选删除请求的第一数量大于等于预设的数量阈值，根据所述请求集合，在各个所述样本子训练集中确定目标样本子训练集，并将所述目标样本子训练集对应的所述候选删除请求作为目标删除请求的步骤，以删除所述目标样本子训练集内对应的所述样本人脸图像，得到多个所述遗忘子训练集；根据各个所述遗忘子训练集，依次重训练对应的所述预训练子模型，得到各个所述预训练子模型对应的遗忘子模型；根据所有所述遗忘子模型，对所述预训练人脸识别模型进行调整处理，得到目标人脸识别模型。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取预训练人脸识别模型和多个样本子训练集，包括：获取预训练人脸识别模型和样本训练集；根据预设的子模型数量，对所述样本训练集进行拆分处理，得到多个样本子训练集，其中，所述样本子训练集的数量为所述子模型数量，任意两个所述样本子训练集之间没有交集。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预训练人脸识别模型通过如下步骤训练：获取初始人脸识别模型和各个所述样本人脸图像的样本身份标签；根据所述子模型数量，对所述初始人脸识别模型进行拆分处理，得到多个初始子模型，其中，所述初始子模型与所述样本子训练集一一对应；
针对任一所述初始子模型，根据对应的所述样本子训练集和所述样本身份标签，对所述初始子模型进行训练，得到所述预训练子模型；根据所有所述预训练子模型，得到预训练人脸识别模型。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当所述请求集合内的所述候选删除请求的第一数量大于等于预设的数量阈值，根据所述请求集合，在各个所述样本子训练集中确定目标样本子训练集，并将所述目标样本子训练集对应的所述候选删除请求作为目标删除请求，包括：当所述请求集合内的所述候选删除请求的第一数量大于等于预设的数量阈值，根据所述请求集合，确定各个所述样本子训练集所对应的所述候选删除请求的第二数量；将数值最大的所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：瞿晓阳，王健宗，陈远钧，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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