[发明专利]人脸识别方法和装置

权利要求书

1.一种人脸识别的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取M张人脸图像和M个类别标签，其中，一个类别标签用于标记一张人脸图像中包括的眼皮类型，所述M张人脸图像包括M1张眼皮类型为双眼皮的第一人脸图像和M2张眼皮类型为单眼皮的第二人脸图像，M1和M2均为大于0的正整数，M为大于1的正整数，以及，所述M个类别标签中包括第一类别标签和第二类别标签，所述第一类别标签用于标记所述人脸图像包括的人眼的眼皮类型为双眼皮；所述第二类别标签用于标记所述人脸图像包括的人眼的眼皮类型为单眼皮；

其中，当某一人脸图像i的人眼上眼皮图像中包括一条沟痕，并且所述沟痕的长度大于或等于眼睛长度的一半时，确定所述人脸图像i对应的类别标签为所述第一类别标签；

截取所述M张人脸图像中每张人脸图像内的人眼上眼皮图像，以得到M张人眼上眼皮图像；

获取满足机器学习模型输入参量要求的训练图像尺寸，并根据所述训练图像尺寸对所述M张人眼上眼皮图像中的每张所述人眼上眼皮图像进行图像尺寸调整，以得到M张标准训练图像；

使用所述M张标准训练图像和所述M个类别标签对机器学习模型进行训练，以获取训练后的机器学习模型；

其中，所述训练后的机器学习模型用于根据输入的待识别图像内的人眼上眼皮图像输出与所述人眼上眼皮图像中的上眼皮类型相匹配的类别参量，所述类别参量用于确定所述待识别图像中包括的人眼的眼皮类型；

获取目标待识别图像；

在所述目标待识别图像内定位出用于确定人眼轮廓的N个目标人脸关键点，并获取所述N个目标关键点中各目标关键点在所述目标待识别图像中的位置信息，所述N个目标关键点的位置信息包括眉峰关键点A的位置信息、左眼外眼角的人脸关键点B的位置信息、左眼上眼皮的人脸关键点C的位置信息、以及左眼内眼角的人脸关键点D的位置信息，所述各目标关键点在所述目标待识别图像中的位置信息包括所述各目标关键点的水平位置参数和垂直位置参数，其中，N为大于1的正整数；

根据所述各目标人脸关键点的位置信息从所述目标待识别图像中截取出人眼上眼皮图像，包括：

以所述左眼外眼角的人脸关键点B的水平位置参数和所述左眼内眼角的人脸关键点D的水平位置参数的差值作为人眼上眼皮区域的区域长度，以所述眉峰关键点A的垂直位置参数和所述左眼上眼皮的人脸关键点C的垂直位置参数之差的一半作为所述人眼上眼皮区域的区域宽度，以所述左眼内眼角的人脸关键点D作为所述人眼上眼皮区域的右下角顶点；根据所述人眼上眼皮区域的区域长度、所述区域宽度及所述右下角顶点在所述目标待识别图像中确定出左侧人眼的人眼上眼皮区域，以得到所述左侧人眼的人眼上眼皮区域对应的人眼上眼皮图像，并对所述人眼上眼皮图像进行图像尺寸调整以获取目标图像，包括：

获取满足机器学习模型输入参量要求的预设目标图像尺寸；根据所述预设目标图像尺寸对所述人眼上眼皮区域内的人眼上眼皮图像进行图像尺寸调整，以获取目标图像；

其中，获取满足机器学习模型输入参量要求的训练图像尺寸，包括：获取每张所述人眼上眼皮图像的图像尺寸，以得到M组人眼上眼皮图像尺寸；计算所述M组人眼上眼皮图像尺寸的平均值以得到人眼上眼皮图像尺寸均值，并根据所述人眼上眼皮图像尺寸均值确定出所述训练图像尺寸，所述目标图像的尺寸为训练图像尺寸，所述各目标人脸关键点的位置信息包括人眼上眼皮区域在所述目标待识别图像内的位置及尺寸；

将所述目标图像输入到机器学习模型中，并根据所述机器学习模型的输出结果确定所述目标待识别图像中包括的人眼的眼皮类型，其中，所述眼皮类型包括单眼皮或者双眼皮。