本申请适用于人脸识别技术领域，提供了人脸识别方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取待识别图像，所述待识别图像为包含人脸的图像；将所述待识别图像作为预训练的人脸识别模型的输入，得到所述人脸识别模型输出的识别结果，所述人脸识别模型用于基于线性注意力对所述待识别图像进行特征提取，并对提取到的待识别图像特征进行识别，得到所述识别结果。本申请可以提高人脸识别效率。
【技术实现步骤摘要】
本申请属于人脸识别，尤其涉及人脸识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
1、随着计算机视觉技术的急速发展，人脸识别技术广泛应用于国防安全、视频监控、人机交互和视频索引等领域。人脸识别技术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，在进行人脸识别时，通常先通过如摄像机等摄像设备采集含有人脸的图像或视频，然后在图像中检测和跟踪人脸，提取检测到的人脸的特征以进行脸部识别。
2、为了提高人脸识别的准确性，目前通常通过自注意力或多头注意力提取图像中的人脸特征，但自注意力和多头注意力需要通过指数运算计算注意力权重，以进行特征提取，随着图像的分辨率的增加，指数运算需要大量的计算资源和时间，对设备的算力要求高，且效率较低。
技术实现思路
1、本申请实施例提供了人脸识别方法、装置、电子设备及存储介质，可以提高人脸识别效率。
2、第一方面，本申请实施例提供了一种人脸识别方法，包括：
3、获取待识别图像，所述待识别图像为包含人脸的图像；
>4、将所述待识别图本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种人脸识别方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述人脸识别模型包括线性注意力模块和识别模块，所述将所述待识别图像作为预训练的人脸识别模型的输入，得到所述人脸识别模型输出的识别结果，包括：
3.如权利要求2所述的人脸识别方法，其特征在于，所述人脸识别模型还包括嵌入深度卷积模块的前馈网络，所述将所述待识别图像特征作为所述识别模块的输入，通过所述识别模块对所述待识别图像特征进行识别，得到所述识别模块输出的所述识别结果之前，还包括：
4.如权利要求2所述的人脸识别方法，其特征在于，所述线性注意力模块包括预处理网络和注...
【技术特征摘要】
1.一种人脸识别方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述人脸识别模型包括线性注意力模块和识别模块，所述将所述待识别图像作为预训练的人脸识别模型的输入，得到所述人脸识别模型输出的识别结果，包括：
3.如权利要求2所述的人脸识别方法，其特征在于，所述人脸识别模型还包括嵌入深度卷积模块的前馈网络，所述将所述待识别图像特征作为所述识别模块的输入，通过所述识别模块对所述待识别图像特征进行识别，得到所述识别模块输出的所述识别结果之前，还包括：
4.如权利要求2所述的人脸识别方法，其特征在于，所述线性注意力模块包括预处理网络和注意力网络，所述通过所述线性注意力模块基于线性注意力对输入的所述待识别图像进行特征提取，得到所述待识别图像特征，包括：
5.如权利要求4所述的人...
【专利技术属性】
技术研发人员：叶嘉权，魏新明，肖嵘，
申请(专利权)人：深圳云天励飞技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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