[发明专利]人脸识别方法及装置、存储介质、电子设备

权利要求书

1.一种人脸识别方法，其特征在于，包括：

采集目标对象的人脸图像；

提取所述人脸图像的关键点特征；

使用所述关键点特征，将所述人脸图像对齐到模板图像，生成虚拟人脸；

采用人脸识别模型从所述虚拟人脸中提取人脸特征，并基于所述人脸特征对所述目标对象进行人脸识别，其中，所述人脸识别模型通过数据增强的样本图像训练得到。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在采用人脸识别模型从所述虚拟人脸中提取人脸特征之前，所述方法还包括：

获取人脸样本数据集；

将所述人脸样本数据集划分为第一样本集和第二样本集；

执行以下迭代步骤，直到损失值达到目标值：根据所述第一样本集中的N个样本ID生成第一样本特征和第二样本特征，根据所述第二样本集中的K个样本图像生成K个第三样本特征，根据所述第一样本特征，所述第二样本特征，所述K个第三样本特征计算损失值，其中，N，K均为大于0的整数。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述第一样本集中的N个样本图像生成第一样本特征和第二样本特征包括：

针对所述N个样本ID的每个样本ID，选择两张样本图像，其中，每个样本ID对应一个样本实体；

针对所述两张样本图像中的每张样本图像，对样本图像进行数据增强，得到与所述两张样本图像对应的四张中间图像；

从所述四张中间图像中随机选择两张中间图像进行特征编码，生成第一样本特征和第二样本特征。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，对样本图像进行数据增强包括：

从M套人脸关键点检测模型中随机选择两套人脸关键点检测模型，其中，每套人脸关键点检测模型对应一套权重参数或模型结构，其中，M为大于2的整数；

采用所述两套人脸关键点检测模型分别对每张所述样本图像进行人脸对齐，得到对应的两张中间图像。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述第二样本集中的中的K个样本图像生成K个第三样本特征包括：

从所述第二样本集中随机选择K个样本图像；

在图像字典中的队列前端添加所述K个样本图像；

在图像字典的队列末端取出K个样本图像；

对所述K个样本图像进行特征编码，生成K个第三样本特征。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述第一样本特征，所述第二样本特征，所述K个第三样本特征计算损失值包括：

针对每个所述第一样本特征与每个所述第三样本特征组成的样本对，采用以下公式计算特征距离：D＝max(margin-d,0)²；

针对每个所述第一样本特征与每个所述第二样本特征组成的样本对，当第一样本特征和所述第二样本特征来自不同样本图像时，采用以下公式计算特征距离：D＝d²；当第一样本特征和所述第二样本特征来自同一样本图像时，采用以下公式计算特征距离：D＝αd²,其中α1；

采用以下公式计算损失值：

其中，d代表两个样本特征之间的欧氏距离，margin为设定阈值，P为样本对的数量，i为1到P之间的整数。

7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在损失值达到目标值之前，所述方法还包括：

基于所述人脸样本数据集重新划分第一样本集和第二样本集；

基于重新划分的第一样本集和第二样本集继续执行所述迭代步骤。

8.一种人脸识别装置，其特征在于，包括：

采集模块，用于采集目标对象的人脸图像；

提取模块，用于提取所述人脸图像的关键点特征；

生成模块，用于使用所述关键点特征，将所述人脸图像对齐到模板图像，生成虚拟人脸；

识别模块，用于采用人脸识别模型从所述虚拟人脸中提取人脸特征，并基于所述人脸特征对所述目标对象进行人脸识别，其中，所述人脸识别模型通过数据增强的样本图像训练得到。