人脸识别方法技术

本申请涉及计算机技术领域，具体涉及一种人脸识别方法

【技术实现步骤摘要】
人脸识别方法、装置、计算机设备和存储介质


[0001]本申请涉及计算机
，特别是涉及一种人脸识别方法
、
装置
、
计算机设备
、
存储介质和计算机程序产品，可应用于金融科技领域或其他相关领域
。

技术介绍

[0002]目前，人脸识别系统通常根据识别阈值以及待识别人脸图像与一张基准图像间的相似度评分，确定人脸识别结果
。
在相似度评分不小于识别阈值的情况下，人脸识别系统判定两个图像包含的对象相同，人脸识别通过；在相似度评分小于识别阈值的情况下，人脸识别系统判定两个图像包含的对象不同，人脸识别不通过
。
[0003]在实际应用过程中，识别阈值设置偏低会导致识别错误率较高，识别阈值设置偏高会导致识别通过率较低，从而影响人脸识别准确率
。

技术实现思路

[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高人脸识别准确率的人脸识别方法
、
装置
、
计算机设备
、
计算机可读存储介质和计算机程序产品
。
[0005]第一方面，本申请提供了一种人脸识别方法
。
所述方法包括：
[0006]响应于目标对象发起的人脸识别请求，获取目标对象的待识别图像，以及获取目标对象对应的基准图像集；基准图像集中包括多个基准图像；
[0007]在多个基准图像中获取预设数量的目标基准图像，将待识别图像与每一个目标基准图像进行相似度比对，得到相似度比对结果；相似度比对结果包括待识别图像与每一个目标基准图像的相似度；
[0008]从相似度比对结果中，获取最高相似度和最低相似度；
[0009]在最高相似度大于第一阈值，且最低相似度大于第二阈值的情况下，确定目标对象的人脸识别结果为识别通过
。
[0010]在其中一个实施例中，基准图像集的建立方式，包括：
[0011]获取目标对象上传的第一类型基准图像；
[0012]根据目标对象对应的历史图像采集操作，获取目标对象的第二类型基准图像；
[0013]根据第一类型基准图像和第二类型基准图像，构建基准图像集
。
[0014]在其中一个实施例中，在多个基准图像中获取预设数量的目标基准图像之前，还包括：
[0015]识别基准图像集中的基准图像的类型；
[0016]在基准图像集中存在第一类型基准图像的情况下，执行在多个基准图像中获取预设数量的目标基准图像的步骤；
[0017]在基准图像集中不存在第一类型基准图像的情况下，确定目标对象的人脸识别结果为停止识别，并生成图像上传提示信息；图像上传提示信息用于指示目标对象上传第一类型基准图像
。
[0018]在其中一个实施例中，基准图像集中包括多个第二类型基准图像；在最高相似度大于第一阈值，且最低相似度大于第二阈值的情况下，确定目标对象的人脸识别结果为识别通过之后，还包括：
[0019]获取每一个第二类型基准图像的获取时刻，根据每一个第二类型基准图像的获取时刻，得到全部第二类型基准图像的获取时刻先后顺序；
[0020]根据获取时刻先后顺序，确定最先获取的一个第二类型基准图像，作为超时基准图像；
[0021]删除超时基准图像，并将待识别图像作为新的第二类型基准图像添加到基准图像集
。
[0022]在其中一个实施例中，在多个基准图像中获取预设数量的目标基准图像，包括：
[0023]根据预设数量和基准图像集中包括的基准图像数量，确定步长；
[0024]获取每一个基准图像的获取时刻；
[0025]根据每一个基准图像的获取时刻，将多个基准图像按照时间顺序进行排列，得到基准图像序列；
[0026]根据步长，从基准图像序列中获取预设数量的目标基准图像
。
[0027]在其中一个实施例中，所述方法还包括：
[0028]获取每个目标基准图像和待识别图像之间的人脸差异区域；
[0029]根据每个目标基准图像和待识别图像之间的人脸差异区域，以及每个目标基准图像与待识别图像的相似度，生成待识别图像的审核视图
。
[0030]第二方面，本申请还提供了一种人脸识别装置
。
所述装置包括：
[0031]第一获取模块，用于响应于目标对象发起的人脸识别请求，获取所述目标对象的待识别图像，以及获取所述目标对象对应的基准图像集；所述基准图像集中包括多个基准图像；
[0032]比对模块，用于在所述多个基准图像中获取预设数量的目标基准图像，将所述待识别图像与每一个目标基准图像进行相似度比对，得到相似度比对结果；所述相似度比对结果包括所述待识别图像与每一个目标基准图像的相似度；
[0033]第二获取模块，用于从所述相似度比对结果中，获取最高相似度和最低相似度；
[0034]判别模块，用于在所述最高相似度大于第一阈值，且所述最低相似度大于第二阈值的情况下，确定所述目标对象的人脸识别结果为识别通过
。
[0035]第三方面，本申请还提供了一种计算机设备
。
所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
[0036]响应于目标对象发起的人脸识别请求，获取目标对象的待识别图像，以及获取目标对象对应的基准图像集；基准图像集中包括多个基准图像；
[0037]在多个基准图像中获取预设数量的目标基准图像，将待识别图像与每一个目标基准图像进行相似度比对，得到相似度比对结果；相似度比对结果包括待识别图像与每一个目标基准图像的相似度；
[0038]从相似度比对结果中，获取最高相似度和最低相似度；
[0039]在最高相似度大于第一阈值，且最低相似度大于第二阈值的情况下，确定目标对象的人脸识别结果为识别通过
。
[0040]第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质
。
所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
[0041]响应于目标对象发起的人脸识别请求，获取目标对象的待识别图像，以及获取目标对象对应的基准图像集；基准图像集中包括多个基准图像；
[0042]在多个基准图像中获取预设数量的目标基准图像，将待识别图像与每一个目标基准图像进行相似度比对，得到相似度比对结果；相似度比对结果包括待识别图像与每一个目标基准图像的相似度；
[0043]从相似度比对结果中，获取最高相似度和最低相似度；
[0044]在最高相似度大于第一阈值，且最低相似度大于第二阈值的情况下，确定目标对象的人脸识别结果为识别通过
。
[0045]第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品
。
所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执本文档来自技高网...

【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：响应于目标对象发起的人脸识别请求，获取所述目标对象的待识别图像，以及获取所述目标对象对应的基准图像集；所述基准图像集中包括多个基准图像；在所述多个基准图像中获取预设数量的目标基准图像，将所述待识别图像与每一个目标基准图像进行相似度比对，得到相似度比对结果；所述相似度比对结果包括所述待识别图像与每一个目标基准图像的相似度；从所述相似度比对结果中，获取最高相似度和最低相似度；在所述最高相似度大于第一阈值，且所述最低相似度大于第二阈值的情况下，确定所述目标对象的人脸识别结果为识别通过
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基准图像集的建立方式，包括：获取所述目标对象上传的第一类型基准图像；根据所述目标对象对应的历史图像采集操作，获取所述目标对象的第二类型基准图像；根据所述第一类型基准图像和所述第二类型基准图像，构建所述基准图像集
。3.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述在所述多个基准图像中获取预设数量的目标基准图像之前，还包括：识别所述基准图像集中的基准图像的类型；在所述基准图像集中存在所述第一类型基准图像的情况下，执行所述在所述多个基准图像中获取预设数量的目标基准图像的步骤；在所述基准图像集中不存在所述第一类型基准图像的情况下，确定所述目标对象的人脸识别结果为停止识别，并生成图像上传提示信息；所述图像上传提示信息用于指示所述目标对象上传所述第一类型基准图像
。4.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基准图像集中包括多个所述第二类型基准图像；所述在所述最高相似度大于第一阈值，且所述最低相似度大于第二阈值的情况下，确定所述目标对象的人脸识别结果为识别通过之后，还包括：获取每一个第二类型基准图像的获取时刻，根据每一个第二类型基准图像的获取时刻，得到全部第二类型基准图像的获取时刻先后顺序；根据所述获取时刻先后顺序，确定最先获取的一个第二类型基准图像，作为超时基准图像；删除所述超时基准图像，并将所述待识别图像作为新的第二类型基准图像添加到所述基...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈耀星，唐锆，何志敏，宋柯欣，王聪，屈贯伟，杨阳，黄星，
申请(专利权)人：中国银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：