[发明专利]一种自适应识别方法、装置、设备及介质

说明书

本发明公开了一种自适应识别方法、装置、设备及介质，所述方法包括构建人脸样本画像集，所述人脸样本画像集中包括用户标识和与所述用户标识对应的人脸样本画像；获取当前用户图像；根据所述当前用户图像提取当前人脸特征；根据所述当前人脸特征在所述人脸样本画像集查询匹配人脸特征集，所述匹配人脸特征集中的元素与所述当前人脸特征的相异度小于预设阈值；若所述匹配人脸特征集非空，则根据所述匹配人脸特征集确定目标用户标识；根据当前人脸特征更新目标用户标识对应的人脸样本画像。本发明中人脸样本画像集中的各个人脸样本画像都有机会被自动更新，在不额外增加存储负担，也不需要用户配合的情况下，维持识别结果的高准确度。

技术领域

本发明涉及自动识别领域，尤其涉及一种自适应识别方法、装置、设备及介质。

背景技术

人脸识别作为一种重要的生物特征识别技术，是模式识别和计算机视觉领域中一个非常活跃的研究热点。相对于指纹、虹膜等其它生物识别技术，具有直接、友好、方便、快捷、操作隐蔽、非侵犯性、可交互性强等特点，应用前景十分广泛。随着人脸识别技术的日益成熟，它被广泛地应用于公安、银行、海关、机场、智能视频监控、医疗等多个方面，表现出了强大的生命力。

现有技术在具体的实施场景中通常需要为每个待识别用户注册多张人脸样本图片，以便于存储充分的人脸信息确保识别准确度。而随着时间的推进，用户的形象也可能发生变化，为了维持人脸识别的正确率，不得不进一步增加人脸样本图片的数量，随之而来产生了资源的消耗，也降低了识别的速度。

发明内容

为了解决现有技术中为了维持识别准确度，需要为用户录入多张人脸样本图片，而人脸样本图片的反复录入导致了存储资源的浪费，降低了识别速度，也增加了用户的负担，降低了用户粘度的技术问题，本发明实施例提供一种自适应识别方法、装置、设备及介质。

一方面，本发明提供了一种自适应识别方法，所述方法包括：

构建人脸样本画像集，所述人脸样本画像集中包括用户标识和与所述用户标识对应的人脸样本画像；每个人脸样本画像包括至少一个人脸特征；

获取当前用户图像；

根据所述当前用户图像提取当前人脸特征；

根据所述当前人脸特征在所述人脸样本画像集查询匹配人脸特征集，所述匹配人脸特征集中的元素与所述当前人脸特征的相异度小于预设阈值；

若所述匹配人脸特征集非空，则根据所述匹配人脸特征集确定目标用户标识；根据所述当前人脸特征更新所述目标用户标识对应的人脸样本画像。

另一方面，本发明提供了一种自适应识别装置，所述装置包括：

人脸样本画像集构建模块，用于构建人脸样本画像集，所述人脸样本画像集中包括用户标识和与所述用户标识对应的人脸样本画像；每个人脸样本画像包括至少一个人脸特征；

当前用户图像获取模块，用于获取当前用户图像；

当前人脸特征提取模块，用于根据所述当前用户图像提取当前人脸特征；

匹配模块，用于根据所述当前人脸特征在所述人脸样本画像集查询匹配人脸特征集，所述匹配人脸特征集中的元素与所述当前人脸特征的相异度小于预设阈值；

更新模块，用于若所述匹配人脸特征集非空，则根据所述匹配人脸特征集确定目标用户标识；根据所述当前人脸特征更新所述目标用户标识对应的人脸样本画像。

另一方面，本发明提供了一种设备，其特征在于，所述设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现一种自适应识别方法。