[发明专利]一种人脸识别方法及装置、电子设备和存储介质

说明书

本公开涉及一种人脸识别方法及装置、电子设备和存储介质，其中，所述方法包括对待处理图像进行图像类别分类处理，得到包括人脸图像区域的待识别人脸图像，识别所述待识别人脸图像，得到人脸识别结果。通过该人脸识别方法，不仅提高人脸识别模型的召回率，而且提高人脸识别结果的准确率。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，特别涉及一种人脸识别方法及装置、电子设备和存储介质。

背景技术

人脸检测是目标检测的一个分支，相比于通用目标检测来讲人脸检测的目标类别少，应用场景中需要更高的准确率与召回率。

在计算机视觉领域，基于深度学习技术的目标检测分为两大类，第一类是基于候选区域的两级检测方法，这一类方法使用一个与分类网络共享特征的候选区域生成网络首先在图像里找到若干候选区域，然后使用修正网络对该候选区域进行分类与修正；第二类是直接在特征图上对目标的位置与类别进行预测的一级检测方法，这一类方法在特征图上直接定义若干基本框，提高了算法的实时性但精度有所损失。

人脸检测问题中，人脸的长宽比变化不大，较通用的方法是采用滑动窗口的方法在图像金字塔上直接生成候选框，然后对这些候选框进行分类与修正，这类方法由于候选框数目众多，网络通常较浅；近年也有基于一级检测方法的方法，这类方法通常利用多层特征进行检测，减少了漏检的情况，但模型的准确度有所降低。

发明内容

本发明提供一种人脸识别方法及装置、电子设备和存储介质，用于提高人脸识别模型的召回率，进而提高人脸识别结果的准确率。

根据本公开的一方面，提供了人脸识别方法，包括：对待处理图像进行图像类别分类处理，得到包括人脸图像区域的待识别人脸图像；识别所述待识别人脸图像，得到人脸识别结果。

在一种可能的实现方式中，所述人脸检测方法通过人脸识别网络执行，所述对待处理图像进行图像类别分类处理，得到包括人脸图像区域的待识别人脸图像，识别所述待识别人脸图像，得到人脸识别结果，包括：将所述待处理图像输入至所述人脸识别网络；基于所述人脸识别网络对待处理图像进行图像类别分类处理，得到包括人脸图像区域的待识别人脸图像；基于所述人脸识别网络，识别所述待识别人脸图像，得到人脸识别结果。

在一种可能的实现方式中，所述人脸识别网络包括图像分类子网络，其中，所述将所述待处理图像输入至所述人脸识别网络，基于所述人脸识别网络对待处理图像进行图像类别分类处理，得到包括人脸图像区域的待识别人脸图像，包括：将所述待处理图像输入至所述图像分类子网络；基于所述人脸识别网络对待处理图像进行图像类别分类处理，得到包括人脸图像区域的待识别人脸图像。

在一种可能的实现方式中，所述人脸识别网络包括人脸识别子网络，其中，所述基于所述人脸识别子网络，识别所述待识别人脸图像，得到人脸识别结果，包括：将所述待识别人脸图像输入至所述人脸识别子网络；基于所述人脸识别子网络识别所述待识别人脸图像，得到人脸识别结果。

在一种可能的实现方式中，图像分类子网络包括Inception-V3网络的卷积模块、全连接层和softmax层。

在一种可能的实现方式中，人脸识别子网络包括VGG-16的卷积模块和多尺度特征检测模块；其中，所述多尺度特征检测模块用于检测待识别图像中尺寸不同的人脸图像区域。

根据本公开的另一方面，提供了一种人脸识别装置，包括：

图像类别分类模块，用于对待处理图像进行图像类别分类处理，得到包括人脸图像区域的待识别人脸图像；

人脸识别模块，用于识别所述待识别人脸图像，得到人脸识别结果。