[发明专利]人脸布控方法、电子设备及存储介质

说明书

本发明提供一种人脸布控方法，所述方法包括：获取待验证人脸图片；提取所述待验证人脸图片的目标人脸特征；计算所述目标人脸特征与数据库中人脸特征的相似度；根据所述目标人脸特征与所述数据库中人脸特征的相似度，按照相似度从大到小，从所述数据库中确定相似度排在前预设数量的人脸特征；将所述预设数量的人脸特征与所述目标人脸特征组成一个或多个待验证特征对；将所述一个或多个待验证特征对中每个验证特征对作为训练好的人脸验证模型的输入，确定每个待验证特征对的验证结果；根据所述每个待验证特征对的验证结果，确定所述待验证人脸图片的验证结果。本发明还提供一种电子设备及存储介质。本发明能提高验证准确度。

技术领域

本发明涉及人工智能领域，尤其涉及一种人脸布控方法、电子设备及存储介质。

背景技术

目前人脸识别已经应用在很多领域，如安防领域、人脸门禁系统、人脸验证闸机、智慧商业等等。人脸识别基础技术应用方向大致分为三大类：人脸检索，与图像检索类似，主要目的是从海量人脸底库中快速找出和查询人脸相似的人脸图像，主要应用于安防领域，一般用于事后取证。

人脸布控，与图像检索类似，但实时性要求更高，主要应用是当抓拍到一个人脸时，需要实时从数据库中找出最相似的人，并且判断是否为同一个人，达到1：1人证验证，一般用于海关、车站、地铁、机场等安检通道，主要目的是判断现场抓拍到的人脸照片和数据库内存储的照片是否为同一个。

人脸布控由于有着比较高的实时性要求，而且对于误报的容忍度比较低，所以一般的做法是设定一个较高的阈值来过滤掉大部分算法认为不确定的结果，这样的好处是可以保证结果正确性较高，同时也会漏报掉很多相似度较低但属于同一个人的结果。在人脸布控场景中，传统的方案一般会选择一个阈值来对结果进行判断，阈值较低误报率会比较高，阈值较高漏报率又比较高，难以确定合适的阈值。

发明内容

鉴于以上内容，有必要提供一种人脸布控方法、电子设备及存储介质，能避免设置相似度阈值，避免阈值较低误报率会比较高，阈值较高漏报率又比较高，从而提高验证准确度。

一种人脸布控方法，所述方法包括：

获取待验证人脸图片；

提取所述待验证人脸图片的目标人脸特征；

计算所述目标人脸特征与数据库中人脸特征的相似度；

根据所述目标人脸特征与所述数据库中人脸特征的相似度，按照相似度从大到小，从所述数据库中确定相似度排在前预设数量的人脸特征；

将所述预设数量的人脸特征与所述目标人脸特征组成一个或多个待验证特征对；

将所述一个或多个待验证特征对中每个验证特征对作为训练好的人脸验证模型的输入，确定每个待验证特征对的验证结果；

根据所述每个待验证特征对的验证结果，确定所述待验证人脸图片的验证结果。

根据本发明优选实施例，所述提取所述待验证人脸图片的目标人脸特征包括：

利用训练好的特征提取模型，提取所述待验证人脸图片的目标人脸特征，其中训练所述特征提取模型的样本集中的正样本为人脸图片。

根据本发明优选实施例，在利用训练好的特征提取模型，提取所述待验证人脸图片的目标人脸特征时，所述方法还包括：

对训练所述特征提取模型的样本集中的样本图片进行人脸对齐及人脸的归一化，得到处理后的样本图片，基于处理后的样本图片，训练所述特征提取模型。

根据本发明优选实施例，所述预设数量的人脸特征包括与所述目标人脸特征相似度最高的人脸特征。

根据本发明优选实施例，训练所述人脸验证模型的训练样本集中每个样本是样本对，其中每个正样本对包括标准人脸图片及实际场景下的人脸图片。