[发明专利]一种基于局部感受野的人脸验证方法

权利要求书

1.一种基于局部感受野的人脸验证方法，其特征在于，训练对输入图片进行人脸验证的神经网络，所述神经网络包括；卷积层、人脸位置检测支路、特征向量提取支路，所述卷积层从输入图片中读取特征图以及人脸预测框信息，所述人脸位置检测支路对人脸预测框所选区域进行人脸检测后生成表征人脸位置的掩码矩阵，所述特征向量提取支路提取输入图片各区域的特征向量后依据掩码矩阵选择输入图片人脸区域的特征向量；神经网络通过读取输入图片的人脸预测框信息检测输入图片人脸区域，在人脸预测框所选区域为人脸分类结果时，选取置信度最高的人脸预测框所选区域为输入图片人脸区域，对输入图片各区域提取特征向量，采用表征人脸位置的掩码矩阵从提取的所有特征向量中筛选出输入图片人脸区域的特征向量，利用训练好的神经网络提取不同测试图片人脸区域的特征向量，在两张测试图片人脸区域特征向量的欧式距离小于阈值时输出两张测试图片为同一人脸图片的验证结果。

2.根据权利要求1所述一种基于局部感受野的人脸验证方法，其特征在于，在训练对输入图片进行人脸验证的神经网络的过程中，筛选出的输入图片人脸区域的特征向量输入至一个全连接层后得到分类结果。

3.根据权利要求1所述一种基于局部感受野的人脸验证方法，其特征在于，在训练对输入图片进行人脸验证的神经网络的过程中，以softmax loss为损失函数，反向传播输入图片人脸区域的特征向量的分类误差与输入图片人脸区域的检测误差之和修正网络参数。

4.根据权利要求1所述一种基于局部感受野的人脸验证方法，其特征在于，以小于卷积核宽度的卷积步长滑动大卷积核的方式检测输入图片人脸区域。

5.根据权利要求1所述一种基于局部感受野的人脸验证方法，其特征在于，对输入图片和测试图片进行尺寸缩放处理、归一化处理和数据增强处理，所述数据增强处理包含但不限于平移、缩放、旋转、翻转。

6.根据权利要求1所述一种基于局部感受野的人脸验证方法，其特征在于，所述掩码矩阵对应人脸位置的元素为1，其余元素为0。

7.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1所述的人脸验证方法。

8.终端设备，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可以在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1所述人脸验证方法。