[发明专利]一种多尺度面部识别方法、系统及电子设备

说明书

本发明实施例公开了一种多尺度面部识别方法、系统及电子设备，属于图像处理技术领域，方法包括：系统获取用户输入的图片，对图片进行预处理，得到预处理后的图片；对预处理后的图片构建基础网络，生成若干个尺度特征图；在训练阶段，对各尺度特征图进行面部识别，得到各尺度特征图对应的面部识别结果，根据各尺度特征图对应的面部识别结果统计损失，进行反向传播，调节网络参数，以提高算法准确率；在测试阶段，得到多尺度特征图对应的面部识别结果。本发明中对各尺度特征图进行面部识别，检测不同尺寸人脸的位置、姿态、关键点位置等，通过网络自带的空间分辨率实现多尺度面部识别，节约资源，多个任务之间相互影响，进一步提高算法的准确性。

技术领域

本发明实施例涉及图像处理技术领域，具体涉及一种多尺度面部识别方法、系统及电子设备。

背景技术

随着社会的发展，身份信息的验证得到广泛应用，身份信息安全重要性不言而喻。随着微电子、计算机和网络技术的发展，生物识别是通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合，利用人体固有的生理特性，如手形、指纹、脸型、虹膜、视眼膜、脉搏、耳廓等和行为特征，如笔迹、声音、步态、按键力度等，来进行个人身份的鉴定。现代的生物识别技术已经到达了一定的高度，而对人的面部识别技术应用与研发近几年也得到了高度重视。

本发明人发现，在实际场景中，面部识别很容易受取景角度、拍摄背景、曝光条件的影响，致使采集到的人脸图像多种多样，为面部识别带来更大的挑战。

发明内容

为此，本发明实施例提供一种多尺度面部识别方法、系统及电子设备，以解决现有技术中的问题。

为了实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：

根据本发明实施例的第一方面，一种多尺度面部识别方法，包括：

系统获取用户输入的图片，对所述图片进行预处理，得到预处理后的图片；

对所述预处理后的图片构建基础网络，生成若干个尺度特征图；

在训练阶段，对各尺度特征图进行面部识别，得到各尺度特征图对应的面部识别结果，根据所述各尺度特征图对应的面部识别结果统计损失，进行反向传播，调节网络参数，以提高算法准确率；

在测试阶段，得到多尺度特征图对应的面部识别结果。

进一步地，所述对所述预处理后的图片构建基础网络，生成若干个尺度特征图，包括：

对所述预处理后的图片构建基础网络，生成若干个所属尺寸范围连续递增的尺度特征图。

进一步地，所述对各尺度特征图进行面部识别，得到各尺度特征图对应的面部识别结果，包括：

将各尺度特征图按照尺寸递增顺序依次排列；对尺寸最大的尺度特征图直接进行面部识别操作，得到最大尺度特征图面部识别结果；对尺寸非最小的尺度特征图进行面部识别操作时，根据当前尺寸非最小的尺度特征图及尺寸比其大的各个尺度特征图生成当前尺度混合特征图，对当前尺度混合特征图进行面部识别，得到的面部识别结果作为当前尺度特征图的面部识别结果。

进一步地，所述系统生成四个尺度特征图，对尺寸最大的第四尺度特征图直接进行面部识别操作，得到第四面部识别结果，即最大尺度特征图面部识别结果；

对第三尺度特征图进行面部识别时，首先获取第四尺度特征图上采样后的特征图，将其与第三尺度特征图相加，得到的结果记为第三混合特征图；然后对第三混合特征图进行面部识别操作，得到第三面部识别结果，将第三面部识别结果作为第三尺度特征图的面部识别结果；