[发明专利]人脸识别模型的训练方法、装置及相关设备

说明书

本公开提供一种人脸识别模型的训练方法、装置以及电子设备和计算机可读存储介质，该方法包括：获取第一对象的无遮挡面部图像；利用所述第一对象的无遮挡面部图像训练特征提取模型；获取第二对象的有遮挡面部图像，所述第一对象包括所述第二对象；通过所述特征提取模型对所述第二对象的有遮挡面部图像进行特征提取，以获得所述第二对象的有遮挡面部特征；根据所述有遮挡面部特征训练目标人脸识别模型，所述目标人脸识别模型用于对所述第二对象有遮挡人脸图像进行识别。通过本公开实施例提供的目标人脸识别模型，可以对第二对象的有遮挡人脸图像进行人脸识别。

技术领域

本公开涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种人脸识别模型的训练方法及装置、电子设备和计算机可读存储介质。

背景技术

随着人类社会的不断发展，人脸识别在安保、交通稽查等多个领域具有广泛应用。

相关技术中，人脸识别技术通常是对目标人群的无遮挡面部图像进行识别，以在目标人群中确定待识别对象。但是，随着目标疫情(例如新冠状病毒)的出现，人们在越来越多的场合戴起了口罩。由于口罩的遮挡，相关技术中将无法实现对人脸的识别。

因此，一种可以对戴口罩人脸图像进行识别的方法对于人脸识别技术领域十分重要。

需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解。

发明内容

本公开实施例提供一种人脸识别模型的训练方法及装置、电子设备和计算机可读存储介质，可以提供一种能够对有遮挡人脸图像进行识别的目标人脸识别模型。

本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。

本公开实施例提出一种人脸识别模型的训练方法，该方法包括：获取第一对象的无遮挡面部图像；利用所述第一对象的无遮挡面部图像训练特征提取模型；获取第二对象的有遮挡面部图像，所述第一对象包括所述第二对象；通过所述特征提取模型对所述第二对象的有遮挡面部图像进行特征提取，以获得所述第二对象的有遮挡面部特征；根据所述有遮挡面部特征训练目标人脸识别模型，所述目标人脸识别模型用于对所述第二对象有遮挡人脸图像进行识别。

本公开实施例提供了一种人脸识别模型的训练装置，所述人脸识别模型的训练装置可以包括：无遮挡面部图像获取模块、特征提取模型训练模块、有遮挡面部图像获取模块、有遮挡面部特征提取模块以及目标人脸识别模型确定模块。

其中，所述无遮挡面部图像获取模块可以配置为获取第一对象的无遮挡面部图像。所述特征提取模型训练模块可以配置为利用所述第一对象的无遮挡面部图像训练特征提取模型。所述有遮挡面部图像获取模块可以配置为获取第二对象的有遮挡面部图像，所述第一对象包括所述第二对象。所述有遮挡面部特征提取模块可以配置为通过所述特征提取模型对所述第二对象的有遮挡面部图像进行特征提取，以获得所述第二对象的有遮挡面部特征。所述目标人脸识别模型确定模块可以配置为根据所述有遮挡面部特征训练目标人脸识别模型，所述目标人脸识别模型用于对所述第二对象有遮挡人脸图像进行识别。

在一些实施例中，所述目标人脸识别模型确定模块可以包括：多个模型训练单元、人脸识别单元、识别准确率确定单元以及目标人脸识别模型确定单元。

其中，所述多个模型训练单元可以配置为根据所述第二对象的所述有遮挡面部特征对至少一个目标机器学习模型进行训练。所述人脸识别单元可以配置为通过训练完成的所述至少一个目标机器学习模型对所述第二对象的有遮挡人脸图像进行人脸识别。所述识别准确率确定单元可以配置为获取所述至少一个目标机器学习模型对所述第二对象的有遮挡人脸图像的识别准确率。所述目标人脸识别模型确定单元可以配置为根据所述识别准确率在所述至少一个目标机器学习模型中确定所述目标人脸识别模型。

在一些实施例中，所述目标人脸识别模型确定模块可以包括：第一显示单元、文件导入单元、第二显示单元以及目标机器学习模型确定单元。