[发明专利]识别人脸的方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请的识别人脸的方法，包括：根据获取到的人脸影像的第一拍摄角度，在基于CapsNet网络结构训练的人脸识别模型中选择对应的第一特征提取方式；根据所述第一特征提取方式提取所述第一拍摄角度对应的第一人脸的特征，并根据所述人脸识别模型中带有的空间位置关系，将所述第一人脸的特征在所述人脸识别模型中转换成正面人脸的人脸影像的第一特征向量；判断所述第一特征向量与预设特征向量的相似度是否小于预设阈值；若小于，则判定所述获取到的人脸影像与所述预设特征向量对应的人脸影像为同一个人的人脸影像。本申请从任何一个能识别到人脸任何五官的角度，都可以通过进行人脸识别人脸识别更灵活高效且人性化。

技术领域

本申请涉及到卷积神经网络的应用领域，特别是涉及到识别人脸的方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着社会的不断进步以及快速有效的自动身份验证的迫切需求，生物特征识别技术在近几十年飞速发展，与其它生物特征识别相比，人脸识别由于具有直接、友好、方便的特点，而得到更广泛研究。人脸由眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等部位构成，正因为这些部位的形状、大小和分布的各种差异，才使得世界上每张人脸千差万别，所以这些部位可作为人脸识别的重要特征。现有的人脸识别中无论是正脸识别还是侧脸识别，均需要正对摆拍才能准确识别，而且现有的人脸识别中只识别表征人脸的特定实体类型是否存在是否一致，而不考虑人脸的特定实体类型的空间位置关系之间的联络，使得人脸识别的精准性不高，而且只能通过比对指定姿态下摆拍的图像进行识别，现有人脸识别机械呆板，缺少贴合人类习惯的人性化设计。而且现有人脸识别对相似度极高的人脸，比如五官相似度极高的双胞胎识别精准度不高。

因此，现有技术还有待改进。

发明内容

本申请的主要目的为提供一种识别人脸的方法，旨在解决现有人脸识别机械呆板且精度不高的技术问题。

本申请提出一种识别人脸的方法，包括：

根据获取到的人脸影像的第一拍摄角度，在基于CapsNet网络结构训练的人脸识别模型中选择对应的第一特征提取方式；

根据所述第一特征提取方式提取所述第一拍摄角度对应的第一特定实体类型的特征，并根据所述人脸识别模型中带有的空间位置关系，将所述第一人脸的特征在所述人脸识别模型中转换成正面人脸的人脸影像的第一特征向量；

判断所述第一特征向量与预设特征向量的相似度是否小于预设阈值；

若小于，则判定所述获取到的人脸影像与所述预设特征向量对应的人脸影像为同一个人的人脸影像。

获取模块，用于根据获取到的人脸影像的第一拍摄角度，在基于CapsNet网络结构训练的人脸识别模型中选择对应的第一特征提取方式；

第一转换模块，用于根据所述第一特征提取方式提取所述第一拍摄角度对应的第一人脸的特征，并根据所述人脸识别模型中带有的空间位置关系，将所述第一人脸的特征在所述人脸识别模型中转换成正面人脸的人脸影像的第一特征向量；

判断模块，用于判断所述第一特征向量与预设特征向量的相似度是否小于预设阈值；

判定模块，用于若相似度小于预设阈值，则判定所述获取到的人脸影像与所述预设特征向量对应的人脸影像为同一个人的人脸影像。

本申请还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法的步骤。

本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的方法的步骤。