[发明专利]人脸识别方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本发明实施例提供一种人脸识别方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：当检测到待识别人脸存在遮挡区域时，在模型搜索空间中搜索与所述遮挡区域对应的人脸特征提取模型，其中，所述模型搜索空间中的一个人脸特征提取模型检测一类对应遮挡区域的人脸特征；通过所述人脸特征提取模型对所述待识别人脸进行特征提取，得到待识别人脸特征；将所述待识别人脸特征与所述人脸特征提取模型所对应的底库人脸特征进行特征比对；将与所述待识别人脸特征相似度最高的底库人脸特征作为目标人脸特征，索引并输出与所述目标人脸特征相对应的人脸识别信息，其中，底库人脸特征与人脸识别信息具有映射关系。提高了被遮挡人脸的识别效果。

技术领域

本发明涉及人工智能领域，尤其涉及一种人脸识别方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

随着人工智能研究的不断深入，图像识别产品越来越丰富，比如基于人脸识别的门禁、监控、智慧交通等产品。人脸识别技术包括：人脸检测与提取、人脸图像预处理、人脸特征提取以及人脸特征比对识别，由于人脸识别受摄像头拍摄角度或人员主动遮挡脸部的影响，可能会拍摄到被遮挡的人脸图像，比如，当人员戴着鸭舌帽，设置在场地上方的摄像头容易拍摄到被鸭舌帽遮挡一部分的人脸图像，又比如，当用户佩戴口罩或防护眼镜时，摄像头拍摄到的人脸图像是被遮挡了一部分的，由于人脸图像被遮挡，导致人脸识别中提取不到完整的人脸特征，从而使人脸识别的准确率下降。对于被遮挡的人脸，传统的处理方法是将遮挡的人脸在人脸图像预处理步骤中，使用数字图像技术去除遮挡信息，或者将遮挡信息进行加权并考虑进人脸特征比对识别中，但由于摄像头拍摄时受到的光照、人员姿态等因素的影响，在去除遮挡信息时，容易造成人脸信息的损失，在将遮挡信息进行加权或掩膜时，容易造成噪声信息的引入，人脸信息的损失与噪声信息的引入均不利于提高人脸识别的准确性。因此，现有的人脸识别中，对被遮挡人脸的识别效果不好。

发明内容

本发明实施例提供一种人脸识别方法，能够避免人脸信息的损失与噪声信息的引入，从而提高被遮挡人脸的识别效果。

第一方面，本发明实施例提供一种人脸识别方法，包括：

当检测到待识别人脸存在遮挡区域时，在模型搜索空间中搜索与所述遮挡区域对应的人脸特征提取模型，其中，所述模型搜索空间中的一个人脸特征提取模型检测一类对应遮挡区域的人脸特征；

通过所述人脸特征提取模型对所述待识别人脸进行特征提取，得到待识别人脸特征；

将所述待识别人脸特征与所述人脸特征提取模型所对应的底库人脸特征进行特征比对；

将与所述待识别人脸特征相似度最高的底库人脸特征作为目标人脸特征，索引并输出与所述目标人脸特征相对应的人脸识别信息，其中，底库人脸特征与人脸识别信息具有映射关系。

可选的，所述当检测到待识别人脸的遮挡区域时，在模型搜索空间中搜索与所述遮挡区域对应的人脸特征提取模型，包括：

获取待识别人脸图像；

检测所述待识别人脸图像中的待识别人脸是否存在遮挡区域；

若所述待识别人脸存在遮挡区域，则判断所述遮挡区域的遮挡类型；

根据所述遮挡区域和/或所述遮挡类型，在模型搜索空间中搜索与所述遮挡区域和/或所述遮挡类型对应的人脸特征提取模型，其中，所述模型搜索空间中的一个人脸特征提取模型至少检测一个对应遮挡区域、遮挡类型及遮挡区域与遮挡类型组合的人脸。

可选的，所述模型搜索空间中的包括多个预测模块，所述在模型搜索空间中搜索与所述遮挡区域对应的人脸特征提取模型，包括：

根据所述待识别人脸的遮挡区域，预测并搜索得到对应的预测模块信息；

根据所述预测模块信息，构建对应的人脸特征提取模型。