[发明专利]信息处理方法和装置

权利要求书

1.一种信息处理方法，用于服务端，包括：

获取目标图像和用户图像，其中，所述用户图像和所述目标图像包含生物的面部；

将所述目标图像包含的面部作为子代的面部，且将所述用户图像包含的面部作为所述子代的一个亲代的面部，确定与所述用户图像包含的面部相匹配的面部特征，其中，所述相匹配的面部特征对应的面部被预计为所述子代的另一个亲代的面部；

在包含生物的面部的至少一个候选图像对应的面部特征中，查找与所述相匹配的面部特征相似的面部特征，并将查找到的所述相似的面部特征所对应的候选图像和/或该候选图像的关联用户信息推荐给所述用户图像对应的用户。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述将所述目标图像包含的面部作为子代的面部，且将所述用户图像包含的面部作为所述子代的一个亲代的面部，确定与所述用户图像包含的面部相匹配的面部特征，包括：

将所述目标图像包含的面部作为子代的面部，且将所述用户图像包含的面部作为所述子代的一个亲代的面部，并将所述目标图像和所述用户图像或两者对应的面部特征输入人脸匹配模型，得到与所述用户图像包含的面部相匹配的面部特征，其中，所述人脸匹配模型用于表征亲代与子代的面部特征的对应关系。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述人脸匹配模型通过以下步骤训练得到：

获取包括多组亲子代的面部特征样本的样本集，其中，每组亲子代的面部特征样本包括两个亲代的面部特征和至少一个子代的面部特征；

将所述两个亲代中一者的面部特征以及所述至少一个子代的面部特征作为输入，将所述两个亲代中另一者的面部特征作为目标输出，训练得到所述人脸匹配模型。

4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述人脸匹配模型通过以下步骤训练得到：

获取包括多个融合样本的样本集，其中，所述融合样本包括第一样本图像、第二样本图像以及所述第一样本图像与所述第二样本图像的融合图像，所述第一样本图像和所述第二样本图像包含生物的面部，所述融合图像包含将所述第一样本图像的面部和所述第二样本图像的面部融合后得到的面部；

将所述第一样本图像和所述融合图像作为输入，将所述第二样本图像作为目标输出，训练得到所述人脸匹配模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述融合图像包含的面部通过将所述第一样本图像所包含的面部与所述第二样本图像所包含的面部按照目标融合比例融合得到，其中，所述目标融合比例为进行融合的图像的面部特征占融合图像的面部特征的比例。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述方法还包括：

获取多组历史匹配信息，其中，每组历史匹配信息包括历史第一样本图像、历史第二样本图像，以及历史融合特征图像，所述历史融合特征图像对应的面部特征为所述历史第一样本图像对应的面部特征与所述历史第二样本图像对应的面部特征的融合特征，所述历史融合特征图像为用户在所述历史第一样本图像和所述历史第二样本图像的候选融合特征图像中选择的融合特征图像；

根据所述多组历史匹配信息中所述历史第一样本图像与对应的历史第二样本图像的融合比例，确定所述目标融合比例。

7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述获取目标图像，包括：

发送至少一个包含生物的面部的图像；

若接收到对所述至少一个包含生物的面部的图像中的第一图像的用户选取信息，将所述第一图像作为所述目标图像。

8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述获取目标图像，包括：

基于预设调整方式，对所述用户图像的面部特征进行调整，得到调整后的面部特征；

基于所述调整后的面部特征，生成所述目标图像。

9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述基于所述调整后的面部特征，生成所述目标图像，包括：

基于所述调整后的面部特征，生成第一初始目标图像；

接收第一用户修改信息，基于所述第一用户修改信息对所述第一初始目标图像进行修改，得到所述目标图像。