[发明专利]人脸图像的识别方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种人脸图像的识别方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：计算机设备先获取待识别图像；再采用预设的图像识别模型，对该待识别图像进行人脸特征识别；其中的图像识别模型是预先对存在阴阳脸的图像和正常人脸图像进行训练得到的人脸识别模型。所以，本申请提出的人脸图像的识别方法，识别的准确性较高。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种人脸图像的识别方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着图像识别技术的发展和应用，越来越多的图像识别技术应用在了对人脸的图像识别上。但是，在一些应用环境中，比如光照、拍摄视角、遮挡等不同条件造成的阴阳脸类型的图像，会导致图像识准确度的下降，或者无法进行人脸的图像识别。因此，对上述阴阳脸类型的人脸图像的识别成为了现下关注的问题。

目前，传统的对存在阴阳脸的图像识别方法，包括：先获取需要识别的人脸图像，再进一步的判断该人脸图像是否为阴阳脸，若是，则启用相应的图像修正方法对该阴阳脸类型的人脸图像进行修正，再将修正后的图像作为识别结果进行输出。

但是，上述对存在阴阳脸的图像识别方法，由于在图像识别过程中，对原始图像进行了改造，进而破坏了原始图像信息的分布，从而降低了对图像识别的准确性。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够有效提高图像识别的准确性的方法、装置、计算机设备和存储介质。

第一方面，一种人脸图像的识别方法，所述方法包括：

获取待识别图像；采用预设的图像识别模型，对所述待识别图像进行人脸特征识别；所述图像识别模型是预先对存在阴阳脸的图像和对应的正常人脸图像进行训练得到的人脸识别模型。

在其中一个实施例中，所述方法还包括：

获取所述存在阴阳脸的图像和所述正常人脸图像；将所述存在阴阳脸的图像和所述正常人脸图像，输入到预设人脸识别模型中，获取图像特征信息；将所述图像特征信息输入预设的损失函数中，根据所述损失函数的值调整所述预设人脸识别模型的参数，直至所述损失函数的值达到预设阈值为止，得到所述图像识别模型。

在其中一个实施例中，所述获取所述存在阴阳脸的图像，包括：

采用预设的图像处理方法，对所述正常人脸图像进行亮度处理，得到所述存在阴阳脸的图像。

在其中一个实施例中，所述采用预设的图像处理方法，对所述正常人脸图像进行亮度处理，得到所述存在阴阳脸的图像，包括：

根据所述正常人脸图像中的关键点，从所述正常人脸图像中确定目标处理区域；所述目标处理区域中包括所述关键点；根据所述目标处理区域的亮度值和所述正常人脸图像的亮度值，确定亮度概率值；根据所述亮度概率值对所述目标处理区域中的各像素点进行亮度处理，得到所述存在阴阳脸的图像。

在其中一个实施例中，所述根据所述目标处理区域的亮度值和所述正常人脸图像的亮度值，确定亮度概率值，包括：

根据所述目标处理区域的亮度值和所述正常人脸图像的亮度值，确定所述目标处理区域与所述正常人脸图像的亮度比例；采用预设概率计算方法，根据所述亮度比例确定所述亮度概率值。

在其中一个实施例中，所述根据所述亮度概率对所述目标处理区域中的各像素点进行亮度处理，得到所述存在阴阳脸的图像，包括：

根据所述亮度概率值确定所述目标处理区域中各像素点对应的亮度指标；根据所述亮度指标，对所述目标处理区域中的各像素点进行提亮或者变暗处理，得到所述存在阴阳脸的图像。

在其中一个实施例中，所述根据所述亮度指标，对所述目标处理区域中的各像素点进行提亮或者变暗处理，包括：