[发明专利]人脸识别方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种人脸识别方法，其特征在于，所述方法包括：

响应于人脸识别指令，通过第一进程采集包含有人脸的初始图像；

通过所述第一进程采用网络推理引擎对人脸检测网络进行优化；

通过所述第一进程采用优化后的人脸检测网络对所述初始图像进行检测，以获取所述人脸的人脸数据，并通过所述第一进程将所述人脸数据存储于共享内存中；

通过所述第一进程为所述人脸数据设置进程锁；

通过所述第一进程将所述人脸数据存储于所述共享内存后，释放所述进程锁；

通过第二进程获取所述进程锁；

通过所述第二进程采用网络推理引擎对人脸关键点检测网络进行优化；

通过第二进程从所述共享内存中获取所述人脸数据，并通过所述第二进程采用优化后的人脸关键点检测网络对所述人脸数据进行关键点检测，以确定所述人脸数据的关键点特征；

通过所述第二进程采用网络推理引擎对人脸识别网络进行优化；

通过所述第二进程采用优化后的人脸识别网络，基于所述关键点特征进行人脸识别，所述第一进程和所述第二进程并行工作；

其中，所述网络推理引擎包括：TensorRT加速推理引擎；对于所述人脸检测网络、所述人脸关键点检测网络和所述人脸识别网络中任一网络而言，采用网络推理引擎对待优化的网络进行优化，包括：

输入待优化的网络；

若当前优化网络时使用的解析器不能解析所述待优化的网络中所有的网络层，则采用TensorRT优化加速器的软件开发工具包进行重新构件，并将单精度FP32模式的标志位默认设置为1；

检测当前优化网络的平台是否支持INT8模式；

若当前优化网络的平台支持INT8模式，则设置INT8模式的标志位为1，并按照INT8模式创建引擎，从而实现网络优化；若当前优化网络的平台不支持INT8模式，则检测当前优化网络的平台是否支持半精度FP16模式；

若当前优化网络的平台支持FP16模式，则设置FP16模式的标志位为1，并按照FP16模式创建引擎，从而实现网络优化；若当前优化网络的平台不支持FP16模式，则按照默认的FP32模式创建引擎，从而实现网络优化。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

通过所述第一进程为所述人脸数据设置用于唯一指示所述人脸数据的标识，并将所述人脸数据的标识与所述人脸数据关联存储于所述共享内存中；

通过所述第二进程从所述共享内存中获取所述人脸数据的标识，并检测所述标识是否为已处理标识，若所述标识不为已处理标识，则执行基于所述人脸数据进行人脸识别的操作；

在通过所述第二进程基于所述人脸数据进行人脸识别之后，所述方法还包括：通过所述第二进程将所述人脸数据的标识设置为已处理标识。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，在通过所述第一进程采用优化后的人脸检测网络对所述初始图像进行检测之前，所述方法还包括：

根据优化后的人脸检测网络的类型，对所述初始图像进行预处理。

4.根据权利要求3所述的方法，所述预处理包括格式转换、放缩和维度转换中的至少一种。