【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图像处理，特别是涉及一种用于账单支付的人脸识别方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
技术介绍
1、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。例如，在进行账单支付时，用户可以通过人脸识别支付的方式完成对账单的支付。
2、然而，在进行人脸识别支付时，可能会因为人脸所在的环境，使得人脸支付准确率不高。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高人脸支付准确率的用于账单支付的人脸识别方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
2、第一方面，本申请提供了一种用于账单支付的人脸识别方法。所述方法包括：
3、响应于用户对账单的人脸支付操作，获取待识别人脸图像；
4、识别所述待识别人脸图像，获得检测结果，所述检测结果用于表示所述待识别人脸图像中人脸所在的环境；
5、根据所述检测结果，对所述待识别人脸图像进行预处理，获得目标人脸图像；
6、根据预设卷积神经网络对所述目标人脸图像进行处理，获得人脸识别结果；
7、当所述人脸识别结果与预设人脸特征匹配时，输出账单支付成功结果。
8、在一个实施例中，所述根据所述检测结果，对所述待识别人脸图像进行预处理，获得目标人脸图像，包括：
9、当所述检测结果表示所述人脸处于光照变化的环境时，对所述待识别人脸图像进行灰度处理，获得灰度图像和所述灰度图像对应的目标灰度范围；>
10、根据图像灰度标准范围和所述目标灰度范围，调整所述灰度图像，获得目标人脸图像。
11、在一个实施例中，所述根据图像灰度标准范围和所述目标灰度范围，调整所述灰度图像，获得目标人脸图像，包括：
12、获得所述灰度图像分块后的多个分块灰度图像和标准图像分块后的多个分块标准图像，每一分块标准图像对应有灰度标准范围；
13、调整所述多个分块灰度图像对应的灰度范围至所述多个分块标准图像对应的灰度标准范围内，获得所述目标人脸图像，所述目标灰度范围根据所述多个分块灰度图像对应的灰度范围确定，所述图像灰度标准范围根据所述多个分块标准图像对应的灰度标准范围确定。
14、在一个实施例中，所述根据所述检测结果，对所述待识别人脸图像进行预处理，获得目标人脸图像，包括：
15、当所述检测结果表示所述人脸处于光照变化的环境时，确定所述待识别人脸图像中的光照变化图像区域和光照未变化图像区域；
16、对所述待识别人脸图像进行灰度处理，获得灰度图像；
17、根据所述灰度图像中的所述光照变化图像区域的第一灰度范围和所述光照未变化图像区域的第二灰度范围，获得图像校正因子；
18、根据所述图像校正因子调整所述灰度图像中的所述光照未变化图像区域，获得所述目标人脸图像。
19、在一个实施例中，所述根据所述灰度图像中的所述光照变化图像区域的第一灰度范围和所述光照未变化图像区域的第二灰度范围，获得图像校正因子，包括：
20、根据所述第一灰度范围和所述第二灰度范围，获得灰度差值；
21、根据所述灰度差值和所述第二灰度范围，获得所述图像校正因子。
22、在一个实施例中，所述根据所述检测结果，对所述待识别人脸图像进行预处理，获得目标人脸图像，包括：
23、当所述检测结果表示所述人脸处于遮挡的环境时，获取所述待识别人脸图像中的遮挡图像和未遮挡图像；
24、根据人脸生成器识别所述遮挡图像，获得识别图像；
25、根据所述识别图像和所述未遮挡图像，获得所述目标人脸图像。
26、第二方面，本申请还提供了一种用于账单支付的人脸识别装置。所述装置包括：
27、图像获取模块，用于响应于用户对账单的人脸支付操作，获取待识别人脸图像；
28、环境识别模块，用于识别所述待识别人脸图像，获得检测结果，所述检测结果用于表示所述待识别人脸图像中人脸所在的环境；
29、处理模块，用于根据所述检测结果，对所述待识别人脸图像进行预处理，获得目标人脸图像；
30、结果获取模块，用于根据预设卷积神经网络对所述目标人脸图像进行处理，获得人脸识别结果；
31、匹配模块，用于当所述人脸识别结果与预设人脸特征匹配时，输出账单支付成功结果。
32、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：
33、响应于用户对账单的人脸支付操作，获取待识别人脸图像；
34、识别所述待识别人脸图像，获得检测结果，所述检测结果用于表示所述待识别人脸图像中人脸所在的环境；
35、根据所述检测结果，对所述待识别人脸图像进行预处理，获得目标人脸图像；
36、根据预设卷积神经网络对所述目标人脸图像进行处理，获得人脸识别结果；
37、当所述人脸识别结果与预设人脸特征匹配时，输出账单支付成功结果。
38、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：
39、响应于用户对账单的人脸支付操作，获取待识别人脸图像；
40、识别所述待识别人脸图像，获得检测结果，所述检测结果用于表示所述待识别人脸图像中人脸所在的环境；
41、根据所述检测结果，对所述待识别人脸图像进行预处理，获得目标人脸图像；
42、根据预设卷积神经网络对所述目标人脸图像进行处理，获得人脸识别结果；
43、当所述人脸识别结果与预设人脸特征匹配时，输出账单支付成功结果。
44、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行时实现以下步骤：
45、响应于用户对账单的人脸支付操作，获取待识别人脸图像；
46、识别所述待识别人脸图像，获得检测结果，所述检测结果用于表示所述待识别人脸图像中人脸所在的环境；
47、根据所述检测结果，对所述待识别人脸图像进行预处理，获得目标人脸图像；
48、根据预设卷积神经网络对所述目标人脸图像进行处理，获得人脸识别结果；
49、当所述人脸识别结果与预设人脸特征匹配时，输出账单支付成功结果。
50、上述用于账单支付的人脸识别方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，通过响应于用户对账单的人脸支付操作，获取待识别人脸图像，识别待识别人脸图像，获得检测结果，检测结果用于表示待识别人脸图像中人脸所在的环境，进而根据检测结果，对待识别人脸图像进行预处理，获得目标人脸图像，以通过预设卷积神经网络对目标人脸图像进行处理，获得人脸识别结果，进而当人脸识别结果与预设人脸本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于账单支付的人脸识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述检测结果，对所述待识别人脸图像进行预处理，获得目标人脸图像，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据图像灰度标准范围和所述目标灰度范围，调整所述灰度图像，获得目标人脸图像，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述检测结果，对所述待识别人脸图像进行预处理，获得目标人脸图像，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述灰度图像中的所述光照变化图像区域的第一灰度范围和所述光照未变化图像区域的第二灰度范围，获得图像校正因子，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述检测结果，对所述待识别人脸图像进行预处理，获得目标人脸图像，包括：
7.一种用于账单支付的人脸识别装置，其特征在于，所述装置包括：
8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种用于账单支付的人脸识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述检测结果，对所述待识别人脸图像进行预处理，获得目标人脸图像，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据图像灰度标准范围和所述目标灰度范围，调整所述灰度图像，获得目标人脸图像，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述检测结果，对所述待识别人脸图像进行预处理，获得目标人脸图像，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述灰度图像中的所述光照变化图像区域的第一灰度范围和所述光照未变化图像区域的第二灰度范围，获得图像校正因子，包括：
...【专利技术属性】
技术研发人员：陈伟豪，
申请(专利权)人：中国银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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