[发明专利]人脸识别模型的训练方法、人脸识别的方法和装置

权利要求书

1.一种人脸特征数据的获取方法，其特征在于，包括：

获得初始图像数据；

提取出所述初始图像数据的中间共享层特征信息；

将所述中间共享层特征信息进行兴趣区池化操作，获得池化特征图信息；

当所述池化特征图信息中包含人脸数据时，针对所述池化特征图信息进行空间变换，获得变换特征图信息；

提取出所述变换特征图信息中的人脸特征数据；

输出所述人脸特征数据。

其中，所述将所述中间共享层特征信息进行兴趣区池化操作，获得池化特征图信息的步骤包括：

获取到所述初始图像数据中人脸区域的候选框信息；

根据所述候选框信息在所述中间共享层特征信息裁剪得到特征区域；

将所述特征区域进行兴趣区池化操作，获得池化特征图信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述池化特征图信息中的人脸数据通过以下方式确定：

将所述池化特征图信息输入至卷积层和全连接层，获得特征二维向量；

提取出所述特征二维向量中的第一分向量及第二分向量；

判断所述第一分向量对应的人脸概率数据是否大于所述第二分向量对应的背景概率数据；

当所述第一分向量对应的人脸概率数据大于所述第二分向量对应的背景概率数据时，确定所述池化特征图信息中包含人脸数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述当所述池化特征图信息中包含人脸数据时，针对所述池化特征图信息进行空间变换，获得变换特征图信息的步骤包括：

当所述池化特征图信息中包含人脸数据时，获取到所述池化特征图信息对应的仿射变换参数；

采用所述仿射变换参数对所述池化特征图信息进行仿射变换，获得变换特征图信息。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取出所述变换特征图信息中的人脸特征数据的步骤包括：

提取出所述变换特征图信息中的人脸特征向量；

将所述人脸特征向量确定为人脸特征数据。

5.一种人脸识别的方法，其特征在于，包括：

获取第一初始图像数据；

提取出所述第一初始图像数据的第一中间共享层特征信息；

将所述第一中间共享层特征信息进行兴趣区池化操作，获得第一池化特征图信息；

当所述第一池化特征图信息中包含人脸数据时，针对所述第一池化特征图信息进行空间变换，获得第一变换特征图信息；

提取出所述第一变换特征图信息中的第一人脸特征数据；

将所述第一人脸特征数据与预置的第二人脸特征数据进行比对，获得第一人脸识别结果信息；

其中，所述将所述第一中间共享层特征信息进行兴趣区池化操作，获得第一池化特征图信息的步骤包括：

获取到所述第一初始图像数据中人脸区域的第一候选框信息；

根据所述第一候选框信息在所述第一中间共享层特征信息裁剪得到第一特征区域；

将所述第一特征区域进行兴趣区池化操作，获得第一池化特征图信息。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，应用于移动终端，所述移动终端安装有特定应用程序，所述特定应用程序包括登录界面，所述获取第一初始图像数据的步骤包括：

当所述登录界面正在运行时，获取第一初始图像数据。