[发明专利]实现人脸识别的方法及装置、电子设备、存储介质

权利要求书

1.一种实现人脸识别的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待识别的目标人脸图像；

根据所述目标人脸图像的像素平均值，将所述目标人脸图像转换为相对所述像素平均值的像素差异图像；

通过神经网络模型提取所述像素差异图像的特征信息；

将所述特征信息与数据库中已知身份的人脸特征进行比对，确定所述目标人脸图像对应的人员身份。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据所述目标人脸图像的像素平均值，将所述目标人脸图像转换为相对所述像素平均值的像素差异图像之前，所述方法还包括：

对所述目标人脸图像中所有像素点的像素值求平均，得到所述目标人脸图像的像素平均值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标人脸图像的像素平均值，将所述目标人脸图像转换为相对所述像素平均值的像素差异图像，包括：

根据所述目标人脸图像的像素平均值以及所述目标人脸图像中每个像素点的像素值，计算所述目标人脸图像中所有像素点像素值的方差；

在计算得到的所述方差小于预设值时，将所述目标人脸图像转换为相对所述像素平均值的像素差异图像。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述目标人脸图像转换为相对所述像素平均值的像素差异图像，包括：

将所述目标人脸图像中每个像素点的像素值与所述像素平均值之间的相对差异，作为所述像素差异图像中对应像素点的像素值，得到所述像素差异图像。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标人脸图像的像素平均值，将所述目标人脸图像转换为相对所述像素平均值的像素差异图像，包括：

将所述目标人脸图像按照预设规则划分为多个人脸区域；

针对每一人脸区域，对所述人脸区域中所有像素点的像素值求平均，得到所述人脸区域对应的像素平均值；

针对每一人脸区域，计算所述人脸区域中每个像素点的像素值与所述人脸区域所对应像素平均值之间的相对差异，作为所述像素差异图像中对应像素点的像素值，得到所述像素差异图像。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述通过神经网络模型提取所述像素差异图像的特征信息之前，所述方法还包括：

获取人员身份已知的样本人脸图像集；

针对所述样本人脸图像集中的每张样本人脸图像，根据所述样本人脸图像的像素平均值，将所述样本人脸图像转换为相对所述样本人脸图像像素平均值的像素差异图像；

利用所述样本人脸图像的像素差异图像训练所述神经网络模型，通过调整所述神经网络模型的参数，使所述神经网络模型输出的身份相同的样本人脸图像的多维特征向量相似。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述特征信息与数据库中已知身份的人脸特征进行比对，确定所述目标人脸图像对应的人员身份，包括：

通过计算所述特征信息与所述数据库中已知身份的人脸特征之间的匹配度，从所述数据库中筛选出与所述特征信息匹配的人脸特征；

根据筛选出的所述人脸特征已知的身份，得到所述目标人脸图像对应的人员身份。

8.一种实现人脸识别的装置，其特征在于，所述装置包括：

图像获取模块，用于获取待识别的目标人脸图像；

图像转换模块，用于根据所述目标人脸图像的像素平均值，将所述目标人脸图像转换为相对所述像素平均值的像素差异图像；

特征提取模块，用于通过神经网络模型提取所述像素差异图像的特征信息；

特征比对模块，用于将所述特征信息与数据库中已知身份的人脸特征进行比对，确定所述目标人脸图像对应的人员身份。

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为执行权利要求1-7任意一项所述的实现人脸识别的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序可由处理器执行完成1-7任意一项所述的实现人脸识别的方法。