[发明专利]面部识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质

说明书

本申请提供一种面部识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质，该方法包括：获取待识别的视频数据和面部识别模型；基于所述面部特征提取层对所述视频数据中的每帧图像进行特征提取，得到每帧图像各自对应的面部特征；基于所述面部特征关系处理层，根据每帧图像各自对应的视频时刻点，确定每帧图像各自对应的面部特征之间的面部特征关系；基于所述特征融合层，根据每帧图像各自对应的所述面部特征关系，对每帧图像各自对应的所述面部特征进行融合，得到目标面部特征；基于所述面部识别层，根据所述目标面部特征确定所述视频数据中用户的面部识别结果。本申请涉及生物识别，可以有效的提高面部识别的准确性。

技术领域

本申请涉及生物识别的技术领域，尤其涉及一种面部识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质。

背景技术

在互联网金融领域，许多金融业务可以通过网络端的人工智能技术远程处理业务，这时往往需要利用人工智能技术来识别证客户真实信息，以降低欺诈风险。目前的人工智能技术主要是通过识别客户的面部动作，并基于面部动作来分析客户的欺诈风险，而传统的面部动作识别算法主要以图像处理为主，即将视频分解为单帧的图像，再对每帧图像的面部动作识别。

然而人的面部动作通常是一个连续性的过程，仅通过对每帧图像进行面部动作识别，而不进行其余处理，只能得到一帧图像中的面部动作，根据得到的一帧图像中的面部动作来单独识别，无法保证识别的面部动作的准确性，进而无法准确的确定面部识别结果。因此，如何提高面部识别的准确性是目前亟待解决的问题。

发明内容

本申请的主要目的在于提供一种面部识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质，旨在提高面部识别的准确性。

第一方面，本申请提供一种面部识别方法，所述面部识别方法包括以下步骤：

获取待识别的视频数据和面部识别模型，其中，所述面部识别模型包括面部特征提取层、面部特征关系处理层、特征融合层和面部识别层；

基于所述面部特征提取层对所述视频数据中的每帧图像进行特征提取，得到每帧图像各自对应的面部特征；

基于所述面部特征关系处理层，根据每帧图像各自对应的视频时刻点，确定每帧图像各自对应的面部特征之间的面部特征关系；

基于所述特征融合层，根据每帧图像各自对应的所述面部特征关系，对每帧图像各自对应的所述面部特征进行融合，得到目标面部特征；

基于所述面部识别层，根据所述目标面部特征确定所述视频数据中用户的面部识别结果。

第二方面，本申请还提供一种面部识别装置，所述面部识别装置包括：

获取模块，用于获取待识别的视频数据和面部识别模型，其中，所述面部识别模型包括面部特征提取层、面部特征关系处理层、特征融合层和面部识别层；

特征提取模块，用于基于所述面部特征提取层对所述视频数据中的每帧图像进行特征提取，得到每帧图像各自对应的面部特征；

特征关系确定模块，用于基于所述面部特征关系处理层，根据每帧图像各自对应的视频时刻点，确定每帧图像各自对应的面部特征之间的面部特征关系；

特征融合模块，用于基于所述特征融合层，根据每帧图像各自对应的所述面部特征关系，对每帧图像各自对应的所述面部特征进行融合，得到目标面部特征；

面部识别模块，用于基于所述面部识别层，根据所述目标面部特征确定所述视频数据中用户的面部识别结果。

第三方面，本申请还提供一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器、存储器、以及存储在所述存储器上并可被所述处理器执行的计算机程序，其中所述计算机程序被所述处理器执行时，实现如上述的面部识别方法的步骤。