[发明专利]人脸识别方法及装置、电子设备和存储介质

权利要求书

1.一种人脸识别方法，其特征在于，所述方法包括：

确定第一人脸图像，所述第一人脸图像为包括目标人脸的热成像图像；

通过训练得到的图像生成网络基于所述第一人脸图像生成对应的第二人脸图像，所述第二人脸图像为包括目标人脸的可见光图像；

根据所述第二人脸图像确定待处理人脸图像；

将所述待处理人脸图像输入训练得到的人脸识别模型，得到所述目标人脸对应的人脸识别结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像生成网络的训练过程包括：

确定包括相同人脸的原始热成像图像和原始可见光图像；

基于所述原始热成像图像和原始可见光图像对第一生成对抗网络和第二生成对抗网络进行交叉训练，并确定对应的损失函数，所述第一生成对抗网络中包括第一生成器和第一判别器，所述第二生成对抗网络中包括第二生成器和第二判别器；

在所述损失函数满足收敛条件的情况下，确定所述第一生成器为图像生成网络。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述原始热成像图像和原始可见光图像对第一生成对抗网络和第二生成对抗网络进行交叉训练，并确定对应的损失函数包括：

将所述原始热成像图像输入第一生成器，输出对应的合成可见光图像；

将所述原始可见光图像输入第二生成器，输出对应的合成热成像图像；

确实所述原始可见光图像和所述合成可见光图像的第一纹理损失，以及所述原始热成像图像和所述合成热成像图像第二纹理损失；

根据所述原始可见光图像和所述合成可见光图像的第一判别器损失、第一纹理损失和第一像素损失、所述原始热成像图像和所述合成热成像图像的第二判别器损失、第二纹理损失和第二像素损失和识别损失确定损失函数。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还基于所述原始热成像图像和原始可见光图像对第一生成对抗网络和第二生成对抗网络进行交叉训练，并确定对应的损失函数还包括：

确定所述原始可见光图像和所述合成可见光图像的识别损失；

所述根据所述原始可见光图像和所述合成可见光图像的第一判别器损失、第一纹理损失和第一像素损失、所述原始热成像图像和所述合成热成像图像的第二判别器损失、第二纹理损失和第二像素损失确定损失函数，包括：

根据所述原始可见光图像和所述合成可见光图像的第一判别器损失、第一纹理损失和第一像素损失、所述原始热成像图像和所述合成热成像图像的第二判别器损失、第二纹理损失和第二像素损失和识别损失确定损失函数。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定所述原始可见光图像和所述合成可见光图像的识别损失包括：

将所述原始可见光图像和所述合成可见光图像分别输入人脸识别模型，得到对应的原始识别结果和合成识别结果；

根据所述原始识别结果和所述合成识别结果的差异确定识别损失。

6.根据权利要求3-5中任意一项所述的方法，其特征在于，确实所述原始可见光图像和所述合成可见光图像的第一纹理损失，以及所述原始热成像图像和所述合成热成像图像第二纹理损失，包括：

分别对所述原始可见光图像和所述合成可见光图像进行纹理特征提取，得到第一纹理图像和第二纹理图像；

分别对所述原始热成像图像和所述合成热成像图像进行纹理特征提取，得到第三纹理图像和第四纹理图像；

根据所述第一纹理图像和所述第二纹理图像的差异确定第一纹理损失，根据所述第三纹理图像和所述第四纹理图像的差异确定第二纹理损失。