[发明专利]用于生成人脸特征的方法和装置

权利要求书

1.一种用于生成人脸特征的方法，包括：

获取待识别人脸图像；

将所述待识别人脸图像输入第一卷积神经网络，生成所述待识别人脸图像的特征区域图像集合，其中，所述第一卷积神经网络用于从人脸图像中提取特征区域图像；

将所述特征区域图像集合中的每个特征区域图像输入对应的第二卷积神经网络，生成该特征区域图像的区域人脸特征，其中，所述第二卷积神经网络用于提取对应的特征区域图像的区域人脸特征；

根据所述特征区域图像集合中的各特征区域图像的区域人脸特征，生成所述待识别人脸图像的人脸特征集合；

其中，所述第一卷积神经网络中还设置有空间变换网络，用于确定人脸图像的特征区域；以及

所述将所述待识别人脸图像输入第一卷积神经网络，生成所述待识别人脸图像的特征区域图像集合，包括：

将所述待识别人脸图像输入所述空间变换网络，确定所述待识别人脸图像的特征区域；

将所述待识别人脸图像输入所述第一卷积神经网络，根据确定的特征区域，生成所述待识别人脸图像的特征区域图像集合。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述将所述待识别人脸图像输入第一卷积神经网络之前，所述方法包括：

对所述待识别人脸图像进行关键点标注，其中，所述关键点所在的人脸区域用于表征人脸特征。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述将所述待识别人脸图像输入第一卷积神经网络，生成所述待识别人脸图像的特征区域图像集合，包括：

将标注后的待识别人脸图像输入第一卷积神经网络，提取所述关键点所在的人脸区域作为特征区域，生成所述待识别人脸图像的特征区域图像集合。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一卷积神经网络通过以下步骤训练得到：

获取包含关键点标注的样本人脸图像；

将所述样本人脸图像作为输入，训练得到第一卷积神经网络。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第二卷积神经网络通过以下步骤训练得到：

获取样本特征区域图像；

根据样本特征区域图像所显示的特征区域，对样本特征区域图像进行分类；

将属于同一特征区域的样本特征区域图像作为输入，训练得到与该特征区域对应的第二卷积神经网络。

6.根据权利要求1-5之一所述的方法，其中，所述方法还包括：

根据所述人脸特征集合对所述待识别人脸图像进行识别。

7.一种用于生成人脸特征的装置，包括：

获取单元，配置用于获取待识别人脸图像；

第一生成单元，配置用于将所述待识别人脸图像输入第一卷积神经网络，生成所述待识别人脸图像的特征区域图像集合，其中，所述第一卷积神经网络用于从人脸图像中提取特征区域图像；

第二生成单元，配置用于将所述特征区域图像集合中的每个特征区域图像输入对应的第二卷积神经网络，生成该特征区域图像的区域人脸特征，其中，所述第二卷积神经网络用于提取对应的特征区域图像的区域人脸特征；

第三生成单元，配置用于根据所述特征区域图像集合中的各特征区域图像的区域人脸特征，生成所述待识别人脸图像的人脸特征集合；

其中，所述第一卷积神经网络中还设置有空间变换网络，用于确定人脸图像的特征区域；以及

所述第一生成单元包括：

确定子单元，配置用于将所述待识别人脸图像输入所述空间变换网络，确定所述待识别人脸图像的特征区域；

生成子单元，配置用于将所述待识别人脸图像输入所述第一卷积神经网络，根据确定的特征区域，生成所述待识别人脸图像的特征区域图像集合。

8.根据权利要求7所述的装置，其中，所述装置包括：

标注单元，配置用于对所述待识别人脸图像进行关键点标注，其中，所述关键点所在的人脸区域用于表征人脸特征。