[发明专利]一种人脸识别的方法、装置及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种人脸识别的方法，其特征在于，包括：

将图片输入至设定的卷积神经网络，得到所述卷积神经网络在不同阶段输出的特征图；

根据所述特征图的尺寸，每一所述尺寸对应提取一个阶段输出的特征图；

将提取出的特征图依照输出顺序组成自底向上路径；其中，所述自底向上路径的每一节点分别对应一个阶段输出的特征图；

基于所述自底向上路径创建自顶向下路径；

由所述自底向上路径计算得到所述图片中人脸的位置区域；

在所述自顶向下路径中的特征图里，对所述人脸的位置区域进行兴趣区域池化运算，得到所述位置区域对应的输出，所述位置区域包括人脸位置区域和五官位置区域；

对所述位置区域对应的输出进行级联操作，得到所述人脸的特征向量；

根据所述特征向量对所述人脸进行人脸识别；

其中，所述在自顶向下路径中的特征图里，对所述人脸的位置区域进行兴趣区域池化运算，包括：

在所述自顶向下路径的末端节点对应的特征图里，对所述人脸的位置区域进行兴趣区域池化运算；

或，

对所述自顶向下路径中的特征图进行反卷积运算；在经过反卷积运算的所述特征图里，对所述人脸的位置区域进行兴趣区域池化运算。

2.如权利要求1所述的人脸识别的方法，其特征在于，所述每一所述尺寸对应提取一个阶段输出的特征图，包括：

每一所述尺寸对应提取通道数量最多的一个阶段输出的特征图。

3.如权利要求1所述的人脸识别的方法，其特征在于，所述基于所述自底向上路径创建自顶向下路径，包括：

通过

创建所述自顶向下路径；

所述为所述自顶向下路径中的第i层，所述为所述自底向上路径的第i层，Upsampling为跨度为2的最近邻上采样运算，

4.一种人脸识别的装置，其特征在于，包括：

第一处理单元，用于将图片输入至设定的卷积神经网络，得到所述卷积神经网络在不同阶段输出的特征图；

第二处理单元，用于根据所述特征图的尺寸，每一所述尺寸对应提取一个阶段输出的特征图；将提取出的特征图依照输出顺序组成自底向上路径；其中，所述自底向上路径的每一节点分别对应一个阶段输出的特征图；基于所述自底向上路径创建自顶向下路径；

人脸检测单元，用于由所述自底向上路径计算得到所述图片中人脸的位置区域；

特征计算单元，用于在所述自顶向下路径中的特征图里，对所述人脸的位置区域进行兴趣区域池化运算，得到位置区域对应的输出，所述位置区域包括人脸位置区域和五官位置区域；对所述位置区域对应的输出进行级联操作，得到所述人脸的特征向量；

人脸识别单元，用于根据所述特征向量对所述人脸进行人脸识别；

所述特征计算单元，还用于在所述自顶向下路径的末端节点对应的特征图里，对所述人脸的位置区域进行兴趣区域池化运算；或对所述自顶向下路径中的特征图进行反卷积运算；在经过反卷积运算的所述特征图里，对所述人脸的位置区域进行兴趣区域池化运算。

5.一种人脸识别的装置，其特征在于，所述装置包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至3任一项所述的人脸识别的方法的步骤。

6.一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，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至3任一项所述的人脸识别的方法的步骤。