[发明专利]一种人脸识别方法、装置、存储介质及电子设备

说明书

本申请提供了一种人脸识别方法、装置、存储介质及电子设备，人脸识别方法包括：获取当前人脸图像；利用预先训练好的识别模型对当前人脸图像进行计算，得到第一序列；其中，识别模型支持动态输入；从数据库中查找是否存在与第一序列对应的第二序列；若存在，则确定当前人脸图像对应的用户具备权限。本申请通过支持动态输入的识别模型对当前人脸图像进行计算，得到第一序列，进而基于第一序列与预先存储的第二序列确定当前人脸图像对应的用户是否具备权限，也即能够对不同尺寸的当前人脸图像进行计算，无需将当前人脸图像缩放到一个固定尺寸，其将当前人脸图像调整至目标尺寸，确保了当前人脸图像的像素信息完整，进而提高识别结果的准确率。

技术领域

本申请涉及人像处理技术领域，特别涉及一种人脸识别方法、装置、存储介质及电子设备。

背景技术

人脸识别技术被广泛应用于手机解锁、门禁、支付等各种场景。在收集了大规模人脸数据集的基础上，主流的人脸识别算法在该数据集上训练一个卷积神经网络用于人脸识别。其主要的人脸识别算法为：输入人脸图像，尺寸通常为固定的大小，如：112×112像素，进而对该人脸图像进行识别、分析等，以得到识别结果。

但在实际应用中，如果人脸图像的原图中裁剪得到的人脸小于固定尺寸，那么则需要通过放大插值得到固定尺寸的人脸图像，插值额外引入的像素会不准确；如果人脸图像的原图中裁剪得到的人脸大于固定尺寸，那么需要通过缩小原图得到，而缩小处理会损失部分人脸的信息。因此，一旦人脸图像的原图的尺寸与固定尺寸差别较大，则识别结果的准确率降低。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提出了一种人脸识别方法、装置、存储介质及电子设备，用以解决现有技术中识别结果的准确率较低的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种人脸识别方法，其中，包括：

获取当前人脸图像；

利用预先训练好的识别模型对所述当前人脸图像进行计算，得到第一序列；其中，所述识别模型支持动态输入；

从数据库中查找是否存在与所述第一序列对应的第二序列；

若存在，则确定所述当前人脸图像对应的用户具备权限。

在一种可能的实施方式中，所述获取当前人脸图像，包括：

接收用户的权限请求；

基于所述权限请求，利用摄像设备采集所述用户的当前人脸图像。

在一种可能的实施方式中，所述利用预先训练好的识别模型对所述当前人脸图像进行计算，得到第一序列，包括：

将所述当前人脸图像作为所述识别模型的输入，以将所述当前人脸图像调整为目标尺寸；其中，所述目标尺寸为多个预设尺寸中与所述当前人脸图像的尺寸差别最小的；

通过所述识别模型对调整后的所述当前人脸图像进行计算，得到所述第一序列；其中，所述第一序列为数字序列。

在一种可能的实施方式中，所述从数据库中查找是否存在与所述第一序列对应的第二序列，包括：

计算所述第一序列与所述数据库中每个所述第二序列之间的相似度；

若存在大于或等于预设阈值的所述相似度，则确定存在与所述第一序列对应的第二序列。

在一种可能的实施方式中，所述人脸识别确定方法还包括：

在所述当前人脸图像对应的用户具备权限的情况下，响应所述用户的权限请求。

在一种可能的实施方式中，所述人脸识别方法还包括训练所述识别模型的步骤：

针对每个身份标识码，获取不同的人脸图像样本；

将所述人脸图像样本调整为每个预设尺寸；