【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图像处理，具体涉及人脸识别方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、人脸识别技术，可以在含有人脸的图像中自动检测人脸，可广泛应用于安防、身份验证等场景。然而，在实际的应用场景中，受到环境光线的限制、被摄人像的移动速度过快等因素的影响，拍摄到的图像可能存在清晰度较低、模糊程度较高的问题。现有的人脸识别方法在图像模糊时往往难以较为准确地识别图中的人脸，存在人脸识别准确度较低的问题。
技术实现思路
1、本申请实施例公开了一种人脸识别方法、装置、电子设备及存储介质，能够提高模糊人脸的识别准确度。
2、本申请实施例公开一种人脸识别方法，所述方法包括：获取目标人脸图像；通过特征提取网络提取所述目标人脸图像中的目标人脸分类特征，所述特征提取网络是利用样本数据进行训练得到的，所述样本数据包括模糊程度不同的多个样本人脸图像；利用所述目标人脸分类特征识别所述目标人脸图像中的人脸。
3、本申请实施例公开一种人脸识别装置，所述装置包括：获取模块，用于获取目标人脸图像；提取模块，用于通过特征提取网络提取所述目标人脸图像中的目标人脸分类特征，所述特征提取网络是利用样本数据进行训练得到的，所述样本数据包括模糊程度不同的多个样本人脸图像；识别模块，用于利用所述目标人脸分类特征识别所述目标人脸图像中的人脸。
4、本申请实施例公开一种电子设备，包括存储器及处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被配置为执行所述计算机程序时实现本申请实施例公开的任意一种人脸识
5、本申请实施例公开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本申请实施例公开的任意一种人脸识别方法。
6、与相关技术相比，本申请实施例具有以下有益效果：
7、利用模糊程度不同的多张样本图像对特征提取网络进行训练，使得特征提取网络对模糊人脸更加鲁棒，能够从模糊的人脸图像中提取出准确的人脸分类特征。基于该训练后的特征提取网络对目标人脸图像进行特征提取，可以提取出更准确的目标人脸分类特征，从而可以提高模糊人脸识别的准确率。并且，特征提取网络针对不同模糊程度的人脸图像都能够提取出较为准确的人脸分类特征，特征提取网络的适用范围较广，针对不同模糊程度的人脸图像都能准确进行人脸识别。
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1.一种人脸识别方法，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，所述多个样本人脸图像中包括清晰的样本人脸图像。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过特征提取网络提取目标人脸图像的人脸分类特征，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标注意力掩膜从所述目标人脸特征中提取出目标人脸分类特征，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述特征提取网络包括：特征提取器和解耦模块；以及，所述通过特征提取网络提取所述目标人脸图像的目标人脸特征，包括：
6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述样本数据还包括：每个所述样本人脸图像对应的参考人脸识别信息；所述特征提取网络通过以下步骤预先训练得到：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述样本数据还包括：每个所述样本人脸图像对应的参考模糊程度；所述方法还包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述通过待训练的特征提取网络提取样本人脸图像中的样本人脸分类特征，包括
9.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述特征提取网络与生成对抗网络连接，所述生成对抗网络包括解码器和判别器；
11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
12.根据权利要求9-11任一项所述的方法，其特征在于，所述清晰人脸损失通过以下公式计算得到：
13.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述样本数据包括模糊程度不同的第一样本图像和第二样本图像，以及所述第一样本人脸图像和所述第二样本图像分别对应的参考模糊程度；所述特征提取网络通过以下步骤预先训练得到：
14.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，所述模糊分类损失通过以下公式计算得到：
15.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，所述样本数据还包括：所述第一样本人脸图像和所述第二样本图像分别对应的参考人脸识别信息；所述方法还包括：
16.一种人脸识别装置，其特征在于，所述装置包括：
17.一种电子设备，其特征在于，包括存储器及处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被配置为执行所述计算机程序时实现如权利要求1至15任一所述的方法。
18.一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实现如权利要求1至15任一所述的方法。
...【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：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多个样本人脸图像中包括清晰的样本人脸图像。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过特征提取网络提取目标人脸图像的人脸分类特征，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标注意力掩膜从所述目标人脸特征中提取出目标人脸分类特征，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述特征提取网络包括：特征提取器和解耦模块；以及，所述通过特征提取网络提取所述目标人脸图像的目标人脸特征，包括：
6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述样本数据还包括：每个所述样本人脸图像对应的参考人脸识别信息；所述特征提取网络通过以下步骤预先训练得到：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述样本数据还包括：每个所述样本人脸图像对应的参考模糊程度；所述方法还包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述通过待训练的特征提取网络提取样本人脸图像中的样本人脸分类特征，包括：
9.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：彭健腾，
申请(专利权)人：OPPO广东移动通信有限公司，
类型：发明
国别省市：
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