[发明专利]人脸识别方法、装置、电子设备及可读存储介质

说明书

本申请涉及图像处理技术领域，公开了一种人脸识别方法、装置、电子设备和可读存储介质，人脸识别方法包括：获取待识别人脸图像和用户标识，提取待识别人脸图像的第一图像特征；基于用户标识获取注册人脸图像，提取注册人脸图像的第二图像特征；基于归一化矩阵对第一图像特征进行归一化，得到第一归一化特征；基于归一化矩阵对第二图像特征进行归一化，得到第二归一化特征；其中，归一化矩阵是基于归一化图像库得到的；归一化图像库中各个不同类型的人脸图像的数量之间的比例符合预设比例；基于第一归一化特征和第二归一化特征确定待识别人脸图像和注册人脸图像的匹配度。本申请提供的人脸识别方法可以减少模型训练耗时，提高人脸识别效率。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，具体而言，本申请涉及一种人脸识别方法、装置、电子设备及可读存储介质。

背景技术

人机交互技术的应用日益广泛，在人机交互领域中，人脸识别技术具有非常重要的意义。在人脸识别方法中，通常人脸识别模型的训练数据中不同类型的人脸数据分布不均衡，对不同类型的人脸数据，特征相似度不统一，导致人脸识别准确率较低。

为了解决人脸识别模型的训练数据中不同类型的人脸数据分布不均衡的问题，现有技术中对人脸识别模型的训练数据需要重新进行调整采样，使得各种类型的人脸数据分布均衡，从而使人脸识别模型对不同类型的人脸数据具有统一的识别尺度。

然而，现有技术中对于不同的场景，需要分别对人脸识别模型进行重新训练，模型更新迭代的耗时较长，人脸识别效率较低。

发明内容

本申请的目的旨在至少能解决上述的技术缺陷之一，特提出以下技术方案：

第一方面，提供了一种人脸识别方法，包括：

获取待识别人脸图像和用户的用户标识，提取待识别人脸图像的第一图像特征；

基于用户标识获取用户预先存储的注册人脸图像，提取注册人脸图像的第二图像特征；

基于归一化矩阵对第一图像特征进行归一化，得到第一归一化特征；基于归一化矩阵对第二图像特征进行归一化，得到第二归一化特征；

其中，归一化矩阵是基于归一化图像库得到的；归一化图像库中各个不同类型的人脸图像的数量之间的比例符合预设比例；

基于第一归一化特征和第二归一化特征确定待识别人脸图像和注册人脸图像的匹配度，以对待识别人脸图像进行识别。

在第一方面的可选实施例中，基于归一化矩阵对第一图像特征进行归一化，得到第一归一化特征之前，还包括：

从预设的图像数据库中获取归一化图像库；图像数据库中设置有多种不同类型的人脸图像；

提取归一化图像库中每一人脸图像的特征向量，基于所提取的特征向量获取归一化矩阵。

在第一方面的可选实施例中，从预设的图像数据库中获取归一化图像库，包括：

从图像数据库中随机抽取第一预设数量的人脸图像，获取所抽取的人脸图像中各个类型的人脸图像的数量之间的比例；

若各个类型的人脸图像的数量之间的比例符合预设比例，基于所抽取的人脸图像构建归一化图像库；

若各个类型的人脸图像的数量之间的比例不符合预设比例，基于各个类型的人脸图像的比例从图像数据库中抽取指定类型的人脸图像，直至各个类型的人脸图像的数量之间的比例符合预设比例，且所抽取的人脸图像的总数量符合预设数量范围，基于所抽取的人脸图像构建归一化图像库。

在第一方面的可选实施例中，基于所提取的特征向量获取归一化矩阵，包括：

对归一化图像库中每一人脸图像的特征向量进行规范化，得到各人脸图像的规范化特征向量；