[发明专利]人脸识别方法和装置

说明书

本申请公开了一种人脸识别的方法和装置，属于计算机技术领域。该方法包括：获取身份识别对象的RGB图像数据、3D点云图像数据和IR图像数据；向服务器发送人脸识别请求；基于特征提取模型和图像数据得到目标图像特征信息；基于目标图像特征信息和数据库中各用户标识对应的基准图像特征信息确定身份识别对象对应的第一用户标识；若在确定第一用户标识之前接收到服务器发送的第二用户标识，则将第二用户标识确定为人脸识别结果；若在确定第一用户标识之前未接收到第二用户标识，则将第一用户标识确定为人脸识别结果。采用本申请，通过多模态图像数据来进行人脸识别，从而得到更为准确的人脸识别结果，降低了误识率。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别涉及一种人脸识别方法和装置。

背景技术

随着计算机技术的发展，人脸识别广泛应用于实际生活的许多场景之中，例如，刷脸门禁、手机刷脸解锁、刷脸支付、线上人脸验证等。

当前的人脸识别方法是：获取用户的3D(3Dimensions，三维)点云图像数据，将3D点云图像数据输入特征提取模型中得到图像特征信息，然后基于图像特征信息和用户数据库中的用户的基准图像特征信息，确定出该3D点云图像数据对应的目标用户。

但上述的人脸识别方法较为简单，对于一些要求较高的场景，例如刷脸支付的场景来说，其误识率还是较高。

发明内容

本申请实施例提供了一种人脸识别方法和装置，能够解决现有技术中人脸识别方法的误识率较高的问题。

第一方面，提供了一种人脸识别方法，所述方法包括：

获取对身份识别对象拍摄的RGB(Red、Green、Blue，红绿蓝)图像数据、3D点云图像数据和IR(infrared，红外线)图像数据；

向服务器发送人脸识别请求，其中，所述人脸识别请求携带有所述RGB图像数据、所述3D点云图像数据和所述IR图像数据；

基于特征提取模型对所述RGB图像数据、所述3D点云图像数据和所述IR图像数据进行特征提取，得到目标图像特征信息；

基于所述目标图像特征信息和数据库中各用户标识对应的基准图像特征信息，确定所述身份识别对象对应的第一用户标识；

若在所述确定所述身份识别对象对应的第一用户标识之前，接收到所述服务器发送的所述身份识别对象对应的第二用户标识，则将所述第二用户标识确定为对所述身份识别对象的人脸识别结果；

若在所述确定所述身份识别对象对应的第一用户标识之前，未接收到所述服务器发送的所述身份识别对象对应的第二用户标识，则将所述第一用户标识确定为对所述身份识别对象的人脸识别结果。

在一种可能的实现方式中，在所述基于特征提取模型对所述RGB图像数据、所述3D点云图像数据和所述IR图像数据进行特征提取，得到第一目标图像特征信息之前，所述方法还包括：

基于活体识别模型对所述RGB图像数据、所述3D点云图像数据和所述IR图像数据进行活体识别，得到活体识别结果且所述活体识别结果为活体。

在一种可能的实现方式中，所述活体识别模型包括RGB活体识别子模型、3D点云活体识别子模型和IR活体识别子模型；

所述基于活体识别模型对所述RGB图像数据、所述3D点云图像数据和所述IR图像数据进行活体识别，确定活体识别结果，包括：

将所述RGB图像数据输入所述RGB活体识别子模型，得到RGB活体预测分值；

将所述3D点云图像数据输入所述3D点云活体识别子模型，得到3D点云活体预测分值；

将所述IR图像数据输入所述IR活体识别子模型，得到IR活体预测分值；