[发明专利]神经网络处理及人脸识别方法、装置、设备和存储介质

说明书

本实施例公开了一种神经网络处理及人脸识别方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：获取第一神经网络和人脸图像，所述第一神经网络表示进行人脸识别的神经网络；获取所述人脸图像中的标注信息；根据优化数据，在所述第一神经网络的基础上进行增量训练，得到第二神经网络；其中，所述优化数据至少包括带有所述标注信息的所述人脸图像。如此，在本公开实施例中，可以在第一神经网络的基础上，基于带有所述标注信息的人脸图像自动进行增量训练，从而得到可以识别人脸图像的神经网络，可以满足对真实环境的人脸图像的人脸识别要求。

技术领域

本公开涉及计算机视觉处理技术，涉及但不限于一种神经网络处理及人脸识别方法、装置、电子设备和计算机存储介质。

背景技术

在相关技术中，随着人工智能的发展，越来越多行业开始利用人工智能技术来提升企业和组织运营的效率，降低运营的成本。在人工智能技术中，人脸识别是相对最为成熟和应用最为广泛的技术之一。在公安、政府、航空、教育、金融等诸多领域，人脸识别技术已经因其巨大的优势和适用性而被广泛采用。

在相关技术中，可以基于实验室环境得到人脸识别的神经网络，然而，基于实验室环境中得到的人脸识别的神经网络的识别精度较低。

发明内容

本公开实施例期望提供神经网络处理及人脸识别的技术方案。

本公开实施例提供了一种神经网络处理方法，所述方法包括：

获取第一神经网络和人脸图像，所述第一神经网络表示进行人脸识别的神经网络；

获取所述人脸图像中的标注信息；

根据优化数据，在所述第一神经网络的基础上进行增量训练，得到第二神经网络；其中，所述优化数据至少包括带有所述标注信息的所述人脸图像。

在本公开的一些实施例中，所述获取人脸图像中的标注信息，包括：

对所述人脸图像进行特征提取，得到所述人脸图像的特征；

对所述人脸图像的特征进行聚类处理，得到聚类结果；

根据所述聚类结果，对所述人脸图像进行标注，得到所述标注信息。

在本公开的一些实施例中，所述聚类结果包括至少一个簇；

所述根据所述聚类结果，对所述人脸图像进行标注，包括：

在所述人脸图像中，将每个簇的标签作为所述每个簇对应的人脸图像的标注信息。

在本公开的一些实施例中，所述对所述人脸图像进行特征提取，包括：

对所述人脸图像进行人脸区域的矫正处理，基于矫正处理后的人脸图像进行特征提取。

在本公开的一些实施例中，所述根据优化数据，在所述第一神经网络的基础上进行增量训练，包括：

按照预设的过滤条件对所述优化数据中所述人脸图像中的标注信息进行过滤；至少根据过滤处理后的标注信息，在所述第一神经网络的基础上进行增量训练。

在本公开的一些实施例中，获取所述人脸图像，包括：

在采集到的人脸图像的个数大于或等于第一数量阈值的情况下，获取采集到的人脸图像。

在本公开的一些实施例中，所述获取所述人脸图像中的标注信息，包括：

在获取到的所述人脸图像的个数大于或等于第二数量阈值的情况下，获取所述人脸图像中的标注信息。