[发明专利]一种人脸识别方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本发明涉及人脸识别领域，特别涉及一种人脸识别方法、装置、电子设备及存储介质。该人脸识别方法包括：获取人脸图像集；该人脸图像集中的每张人脸图像为人脸上存在遮挡物的人脸图像；确定出该人脸图像集对应的相似度集；该相似度集包含该每张人脸图像对应的相似度，该相似度表征该每张人脸图像与基准图片的相似关系；基于该相似度集和该人脸图像集确定出目标图像；获取人脸底库图片集；将该目标图像和该人脸底库图片集输入对象配对模型，得到比对结果信息；该比对结果信息表征该目标图像与人脸底库图片集的匹配关系。可以达到提高识别效率和准确度的效果。

技术领域

本发明涉及人脸识别领域，特别涉及一种人脸识别方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

在日常生活中，在一些粉尘天气或者其他特殊场合(工厂、医院等)中，均需要人们佩戴口罩，然而，在佩戴口罩的情况下，人脸大部分被遮挡，一般的人脸识别系统都会无法正常识别，需要人们摘下口罩，不仅影响人们的健康，也降低了人们的生活便捷度。

虽然现有技术中有涉及到对口罩人脸进行识别的技术，但在实际场景下，遇到环境昏暗、背光、光照过强或者相机抖动等复杂情况，现有技术中的对口罩人脸进行识别的技术仍存在识别效果差以及稳定性差的情况。

发明内容

本发明要解决的是上述现有技术中对于人脸上存在遮挡物的人脸识别效果差和稳定性差的技术问题。

为解决上述技术问题，本申请在一方面公开了一种人脸识别方法，其包括如下步骤：

获取人脸图像集；该人脸图像集中的每张人脸图像为人脸上存在遮挡物的人脸图像；

确定出该人脸图像集对应的相似度集；该相似度集包含该每张人脸图像对应的相似度，该相似度表征该每张人脸图像与基准图片的相似关系；

基于该相似度集和该人脸图像集确定出目标图像；

获取人脸底库图片集；

将该目标图像和该人脸底库图片集输入对象配对模型，得到比对结果信息；该比对结果信息表征该目标图像与人脸底库图片集的匹配关系。

可选的，该确定出该人脸图像集对应的相似度集，包括：

将该人脸图像集输入相似度确定模型，得到该相似度集；

该基于该相似度集和该人脸图像集确定出目标图像，包括：

将该相似度集输入训练好的相似度分值确定网络，得到相似度分值集；该相似度分值集包含每张人脸图像对应的相似度的分值；

从该相似度分值集中确定出目标相似度分值；该目标相似度分值大于等于非目标相似度分值；

从该人脸图像集中确定出与该目标相似度分值对应的人脸图像，得到该目标图像。

可选的，该相似度确定模型的训练方法包括：

获取样本数据集，该样本数据集包括预设相似度集和多张人脸上存在遮挡物的样本人脸图像；该预设相似度集包含每张人脸上存在遮挡物的样本人脸图像与该基准图片的相似度；

构建预设卷积神经网络模型，将该预设卷积神经网络模型确定为当前卷积神经网络模型；

基于该当前卷积神经网络模型，对该样本数据集中的多张人脸上存在遮挡物的样本人脸图像进行预测操作，确定出该每张人脸上存在遮挡物的样本人脸图像与该基准图片的预测相似度；

基于该预测相似度和该相似度，确定损失值；