[发明专利]人脸色素斑识别方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种人脸色素斑识别方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：基于目标神经网络模型对目标人脸样本图像进行卷积处理，以确定目标人脸样本图像中色素斑的类别和位置坐标；根据预设的损失函数计算色素斑的类别以及在色素斑在目标人脸样本图像中的位置坐标与预设的期望输出标签之间的总误差；基于总误差确定色素斑识别模型；通过色素斑识别模型识别目标人脸图像，以得到目标人脸图像中色素斑的类型以及位置坐标。本方法对色素斑的识别方法简单，识别效率高。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种人脸色素斑识别方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

人脸识别是通过分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。目前，人脸识别主要的研究领域包括人脸身份识别、人脸表情识别和人脸性别识别等。随着人脸识别技术的逐渐成熟，人脸色素斑识别也逐渐成为人们研究的一个重要方向。

传统技术中的人脸色素斑识别主要是通过对色素斑区域进行图像处理，提取其中的色素斑，并进一步对色素斑进行分类。

然而，这种方法过程繁琐，识别效率低。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够人脸色素斑识别方法、装置、计算机设备和存储介质。

为了实现上述目的，一方面，本申请实施例提供了一种人脸色素斑识别方法，所述方法包括：

获取目标人脸样本图像；

基于目标神经网络模型中的卷积层对所述目标人脸样本图像进行卷积处理，得到多个尺寸不同的卷积特征图，每个卷积特征图包括多个卷积特征子图；

分别确定所述每个卷积特征图对应的目标卷积特征信息，所述目标卷积特征信息包括所述多个卷积特征子图中各个卷积特征子图对应的卷积特征信息；

分别确定所述目标卷积特征信息中的各个卷积特征信息对应的位置坐标，将所述目标人脸样本图像中与所述位置坐标对应的区域确定为所述各个卷积特征信息对应的第一区域；

确定各个卷积特征信息对应的第一区域的置信度和所述第一区域对应的属性类别，并将置信度大于置信度阈值并且属性类别为预设色素斑类别中任意一种的第一区域确定为第二区域，将所述第二区域对应的属性类别确定为色素斑的类别；

根据所述第二区域对应的位置坐标确定色素斑在所述目标人脸样本图像中的位置坐标；

根据预设的损失函数计算所述色素斑的类别以及在所述色素斑在目标人脸样本图像中的位置坐标与预设的期望输出标签之间的总误差；

若所述总误差小于预设阈值，将所述目标神经网络模型作为色素斑识别模型；

若所述总误差不小于所述预设阈值，调整所述目标神经网络模型中的网络参数，得到调整后的目标神经网络模型，将所述目标人脸样本图像对应的下一人脸样本图像作为所述目标人脸样本图像，返回执行步骤所述基于目标神经网络模型中的卷积层对所述目标人脸样本图像进行卷积处理，得到多个尺寸不同的卷积特征图，直到训练次数达到预设迭代次数为止，且将所述调整后的目标神经网络模型作为所述色素斑识别模型；

通过所述色素斑识别模型识别目标人脸图像，以得到所述目标人脸图像中色素斑的类型以及所述色素斑在所述目标人脸图像中的位置坐标。

在其中一个实施例中，所述确定各个卷积特征信息对应的第一区域的置信度和所述第一区域对应的属性类别，包括：

分别确定所述各个卷积特征信息与所述目标神经网络模型中的多种属性类别之间的匹配概率，所述多种属性类别至少包括背景、黄褐斑、雀斑、痣和隐藏斑；