[发明专利]人脸模型的训练方法和装置、人脸认证方法和装置

说明书

本发明实施例提供了一种人脸模型的训练方法和装置、人脸认证方法和装置，该训练方法包括：获取训练样本，所述训练样本包括训练图像数据和证件图像数据；根据所述训练图像数据和所述证件图像数据获得训练人脸图像和证件人脸图像；采用所述训练人脸图像训练人脸特征模型；采用配对的训练人脸图像和证件人脸图像，对所述人脸特征模型进行调整。本发明实施例通过识别信号预训练和认证信号微调的方法训练模型，解决样本数量不平衡的问题，提高了模型的性能，从而提高了人脸认证的准确率。

技术领域

本发明涉及生物数据的技术领域，特别是涉及一种人脸模型的训练方法、一种基于人脸模型的人脸认证方法、一种人脸模型的训练装置和一种基于人脸模型的人脸认证装置。

背景技术

随着第二代身份证、居住证等证件在金融、商业等领域的广泛应用，出现了越来越多如盗用证件、伪造证件等问题。

人脸认证在使用中具有用户配合度低、非接触、非强制等特点，人脸认证在金融、商业等领域辅助进行证件的验证。

但是，人脸认证也极易受到外界环境(如光照，姿态，表情等)的影响，并且，证件中的图像经过压缩，分辨率较低，与当前视频图像年龄差异大，背景差别明显。

目前，基于证件进行认证处理的方法主要是基于传统的统计学习和机器学习的方法，例如，MMP-PCA方法、LGBP-PCA-LDA方法、BSF-PCA-LDA方法等等。

这些人脸认证的方法采用的大多为人工设计(hand-crafted)特征，该特征对光照、姿态、年龄变化鲁棒性较差，并且，训练过程需要大量的证件照片和视频照片作为样本，但是，证件照片一般数量很少，往往只有一张，导致训练的模型性能较差，人脸认证的准确率较低。

发明内容

鉴于上述问题，为了解决上述特征鲁棒性较差、样本数量较多、模型性能差、人脸认证的准确率较低的问题，本发明实施例提出了一种人脸模型的训练方法、一种基于人脸模型的人脸认证方法和相应的一种人脸模型的训练装置、一种基于人脸模型的人脸认证装置。

为了解决上述问题，本发明实施例公开了一种人脸模型的训练方法，包括：

获取训练样本，所述训练样本包括训练图像数据和证件图像数据；

根据所述训练图像数据和所述证件图像数据获得训练人脸图像和证件人脸图像；

采用所述训练人脸图像训练人脸特征模型；

采用配对的训练人脸图像和证件人脸图像，对所述人脸特征模型进行调整。

本发明实施例还公开了一种基于人脸模型的人脸认证方法，所述人脸模型为如上述训练方法得到的人脸模型，所述人脸模型包括人脸特征模型，所述人脸认证方法包括：

当接收到人脸认证的指令时，采集目标图像数据；

在所述目标图像数据中提取目标人脸图像；

将所述目标人脸图像输入预先训练的人脸特征模型中提取目标人脸特征；

根据所述目标人脸特征与指定的证件图像数据进行认证处理。

本发明实施例还公开了一种人脸模型的训练装置，包括：

训练样本获取模块，用于获取训练样本，所述训练样本包括训练图像数据和证件图像数据；

样本人脸图像提取模块，用于根据所述训练图像数据和所述证件图像数据获得训练人脸图像和证件人脸图像；

人脸模型训练模块，用于采用所述训练人脸图像训练人脸特征模型；

人脸模型调整模块，用于采用配对的训练人脸图像和证件人脸图像，对所述人脸特征模型进行调整。