[发明专利]一种人脸识别方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种人脸识别方法，其特征在于，包括：

获取训练样本；其中，所述训练样本为包括人脸标签信息的人脸图像；

对所述训练样本进行区域划分，得到第一区域图像和第二区域图像；其中，所述第一区域图像为包括人眼区域的图像，所述第二区域图像为不包括人眼区域的图像；

将所述第一区域图像和所述第二区域图像输入至卷积神经网络模型，对所述第一区域图像和所述第二区域图像分别进行卷积操作，得到对应的第一特征和第二特征，然后对所述第一特征和所述第二特征进行融合，得到目标特征，并利用所述目标特征得到训练后模型；其中，所述第一特征的特征维度与所述目标特征的特征维度的比值低于所述第二特征的特征维度与所述目标特征的特征维度的比值；

当获取到待识别人脸图像，利用所述训练后模型输出对应的识别结果。

2.根据权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述对所述训练样本进行区域划分，得到第一区域图像和第二区域图像，包括：

获取所述训练样本中眼睛和鼻尖的位置信息；

利用所述眼睛和鼻尖的位置信息确定出所述训练样本的第一分界线；

利用所述第一分界线对所述训练样本进行区域划分，得到第一区域图像和第二区域图像。

3.根据权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述对所述训练样本进行区域划分，得到第一区域图像和第二区域图像，包括：

获取所述训练样本中眼镜下边框的位置信息；

利用所述眼镜下边框的位置信息确定出所述训练样本的第二分界线；

利用所述第二分界线对所述训练样本进行区域划分，得到第一区域图像和第二区域图像。

4.根据权利要求1至3任一项所述的人脸识别方法，其特征在于，所述获取训练样本，包括：

获取初始训练样本；

对所述初始训练样本中的人脸区域进行提取；

将不同的所述初始训练样本中提取到的人脸区域的尺寸调整至相同的尺寸，以得到优化后的训练样本。

5.一种人脸识别装置，其特征在于，包括：

样本获取模块，用于获取训练样本；其中，所述训练样本为包括人脸标签信息的人脸图像；

区域划分模块，用于对所述训练样本进行区域划分，得到第一区域图像和第二区域图像；其中，所述第一区域图像为包括人眼区域的图像，所述第二区域图像为不包括人眼区域的图像；

模型训练模块，用于将所述第一区域图像和所述第二区域图像输入至卷积神经网络模型，对所述第一区域图像和所述第二区域图像分别进行卷积操作，得到对应的第一特征和第二特征，然后对所述第一特征和所述第二特征进行融合，得到目标特征，并利用所述目标特征得到训练后模型；其中，所述第一特征的特征维度与所述目标特征的特征维度的比值低于所述第二特征的特征维度与所述目标特征的特征维度的比值；

图像识别模块，用于当获取到待识别人脸图像，利用所述训练后模型输出对应的识别结果。

6.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器；其中，

所述存储器，用于保存计算机程序；

所述处理器，用于执行所述计算机程序以实现如权利要求1至4任一项所述的人脸识别方法。

7.一种人脸识别设备，其特征在于，包括如权利要求6所述的电子设备。

8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，用于保存计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4任一项所述的人脸识别方法。