[发明专利]人脸图像处理方法、装置、设备、存储介质及程序产品

说明书

本公开提供了人脸图像处理方法、装置、设备、存储介质及程序产品，涉及人工智能技术领域，具体为计算机视觉和深度学习技术领域，可应用于人脸图像处理和人脸识别等场景。具体实现方案为：在对输入的人脸图像进行人脸特征提取得到第一特征图之后，通过将第一特征图变换成图空间中的图矩阵，在图空间中对图矩阵进行特征提取，能够提取到人脸图像全局的特征信息，得到包含人脸图像全局的特征信息的特征矩阵；再将特征矩阵逆变换成特征图，得到包含人脸图像全局的特征信息的第二特征图，使得提取到的人脸特征包含更加丰富的全局特征信息，应用于人脸识别场景时能够有效提高人脸识别的精准度。

技术领域

本公开涉及人工智能技术领域，具体为计算机视觉和深度学习技术领域，尤其涉及一种人脸图像处理方法、装置、设备、存储介质及程序产品，可应用于人脸图像处理和人脸识别等场景。

背景技术

在人脸图像处理和人脸识别等场景中，需要提取人脸图像的人脸特征。目前，大多通过卷积神经网络提取人脸图像的人脸特征，但是目前的人脸特征提取的方法，大多仅能提取局部的特征信息，人脸特征提取效果不好。

发明内容

本公开提供了一种人脸图像处理方法、装置、设备、存储介质及程序产品。

根据本公开的第一方面，提供了一种人脸图像处理方法，包括：

对输入的人脸图像进行人脸特征提取，得到第一特征图；

将所述第一特征图变换成图矩阵，所述图矩阵为图的矩阵表示；

使用图变换矩阵对所述图矩阵进行特征提取，得到包含所述人脸图像全局的特征信息的特征矩阵；

将所述特征矩阵逆变换成第二特征图，所述第二特征图包含所述人脸图像全局的特征信息。

根据本公开的第二方面，提供了一种人脸图像处理装置，包括：

第一特征提取模块，用于对输入的人脸图像进行人脸特征提取，得到第一特征图；

变换模块，用于将所述第一特征图变换成图矩阵，所述图矩阵为图的矩阵表示；

第二特征提取模块，用于对所述图矩阵进行特征提取，得到包含所述人脸图像全局的特征信息的特征矩阵；

逆变换模块，用于将所述特征矩阵逆变换成第二特征图，所述第二特征图包含所述人脸图像全局的特征信息。

根据本公开的第三方面，提供了一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行第一方面所述的方法。

根据本公开的第四方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行第一方面所述的方法。

根据本公开的第五方面，提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括：计算机程序，所述计算机程序存储在可读存储介质中，电子设备的至少一个处理器可以从所述可读存储介质读取所述计算机程序，所述至少一个处理器执行所述计算机程序使得电子设备执行第一方面所述的方法。

根据本公开的技术使得提取到的人脸特征能够包含丰富的全局特征信息。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：