[发明专利]图像识别方法、装置、设备和计算机存储介质

权利要求书

1.一种图像识别方法，包括：

将预处理的人脸图像进行五官识别，并在所述人脸图像中标注人脸五官的位置，得到标注的人脸图像；

确定标注的人脸图像的多尺度下的人脸图像，将所述多尺度的人脸图像输入主干网络模型进行特征提取，获得多种尺度下每一种尺度的人脸图像的皱纹特征；

将位于人脸图像同一区域的每一种尺度的所述皱纹特征进行融合，获得所述人脸图像的皱纹识别结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，还包括：

将所述人脸图像的像素进行均一化处理，获得均一化处理后的人脸图像；

将所述均一化处理后的人脸图像的像素方差进行归一化处理，获得所述预处理的人脸图像。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述将所述标注的人脸图像输入主干网络模型进行特征提取，获得不同尺度的人脸图像的皱纹特征，包括：

将所述标注的人脸图像进行多尺度的伸缩处理，获得所述多种尺度的人脸图像；

将所述多种尺度的人脸图像输入所述主干网络模型，获得所述多种尺度下每一种尺度的人脸图像的皱纹特征。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，还包括：

将所述多尺度的人脸图像输入所述主干网络模型，获得人脸的五官区域识别结果。

5.根据权利要求3所述的方法，其中，所述将位于人脸图像同一区域的不同尺度的所述皱纹特征进行融合，获得所述人脸图像的皱纹识别结果，包括：

在所述人脸图像的皱纹识别结果对应的人脸区域为不存在皱纹的五官区域的情况下，忽略该人脸图像的皱纹识别结果。

6.一种图像识别装置，包括：

识别模块，用于将预处理的人脸图像进行五官识别，并在所述人脸图像中标注人脸五官的位置，得到标注的人脸图像；

特征提取模块，用于确定标注的人脸图像的多尺度下的人脸图像，将所述多尺度的人脸图像输入主干网络模型进行特征提取，获得多种尺度下每一种尺度的人脸图像的皱纹特征；

融合模块，用于将位于人脸图像同一区域的每一种尺度的所述皱纹特征进行融合，获得所述人脸图像的皱纹识别结果。

7.根据权利要求6所述的装置，还包括：

第一预处理模块，用于将所述人脸图像的像素进行均一化处理，获得均一化处理后的人脸图像；

第二预处理模块，用于将所述均一化处理后的人脸图像的像素方差进行归一化处理，获得所述预处理的人脸图像。

8.根据权利要求6所述的装置，其中，所述特征提取模块包括：

处理单元，用于将所述标注的人脸图像进行多尺度的伸缩处理，获得所述多种尺度的人脸图像；

特征获取单元，用于将所述多种尺度的人脸图像输入所述主干网络模型，获得所述多种尺度下每一种尺度的人脸图像的皱纹特征。

9.根据权利要求8所述的装置，其中，还包括将所述多尺度的人脸图像输入所述主干网络模型，获得人脸的五官区域识别结果。

10.根据权利要求8所述的装置，其中，融合模块还包括在所述人脸图像的皱纹识别结果对应的人脸区域为不存在皱纹的五官区域的情况下，忽略该人脸图像的皱纹识别结果。

11.一种电子设备，其特征在于，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-5中任一项所述的方法。

12.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-5中任一项所述的方法。