[发明专利]人脸增强识别方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种人脸增强识别方法，其特征在于，所述人脸增强识别方法包括：

获取视频中具有时序信息的多张原始人脸图像；

依序对所述各原始人脸图像进行质量评估，以筛选符合预设质量要求的一张原始人脸图像作为待增强的基础人脸图像；

根据所述时序信息，分别确定所述基础人脸图像与所述各原始人脸图像之间的光流特征；

提取所述基础人脸图像的第一人脸特征，并分别对所述第一人脸特征与所述各光流特征进行特征融合，得到特征增强后的第二人脸特征；

基于所述第二人脸特征，进行人脸识别。

2.根据权利要求1所述的人脸增强识别方法，其特征在于，所述依序对所述各原始人脸图像进行质量评估，以筛选符合预设质量要求的一张原始人脸图像作为待增强的基础人脸图像包括：

提取所述各原始人脸图像对应的特征向量；

将所述特征向量输入预置人脸质量评估分类器，通过所述人脸质量评估分类器输出对各所述人脸图像的质量评估结果；

根据所述质量评估结果，确定符合预设质量要求的一张原始人脸图像作为待增强的基础人脸图像。

3.根据权利要求1所述的人脸增强识别方法，其特征在于，所述根据所述时序信息，分别确定所述基础人脸图像与所述各原始人脸图像之间的光流特征包括：

根据所述时序信息，分别确定所述基础人脸图像与所述各原始人脸图像之间的空间位置关系；

根据所述空间位置关系，分别确定所述基础人脸图像相对于所述各原始人脸图像的人脸姿态变化；

根据所述人脸姿态变化，分别确定所述基础人脸图像与所述各原始人脸图像之间的光流特征。

4.根据权利要求3所述的人脸增强识别方法，其特征在于，所述根据所述人脸姿态变化，分别确定所述基础人脸图像与所述各原始人脸图像之间的光流特征包括：

根据所述人脸姿态变化，分别提取所述基础人脸图像和所述各原始人脸图像的帧间差光流场；

根据所述帧间差光流场，分别提取所述基础人脸图像和所述各原始人脸图像的光流梯度特征；

根据所述光流梯度特征，分别确定所述基础人脸图像与所述各原始人脸图像之间的特征区域；

基于所述特征区域，分别确定所述基础人脸图像与所述各原始人脸图像之间的光流特征。

5.根据权利要求4所述的人脸增强识别方法，其特征在于，所述根据所述光流梯度特征，分别确定所述基础人脸图像与所述各原始人脸图像之间的特征区域包括：

根据所述光流梯度特征，分别计算所述基础人脸图像与所述各原始人脸图像之间的光流梯度特征距离；

判断所述光流梯度特征距离是否小于预设特征距离阈值；

若是，则根据所述光流梯度特征距离，分别确定所述基础人脸图像与所述各原始人脸图像之间的特征区域；

若否，则根据所述光流梯度特征距离调整所述人脸姿态变化，并跳转至分别提取所述基础人脸图像和所述各原始人脸图像的帧间差光流场的步骤。

6.根据权利要求1-5中任一项所述的人脸增强识别方法，其特征在于，所述分别对所述第一人脸特征与所述各光流特征进行特征融合，得到特征增强后的第二人脸特征包括：

分别计算所述各光流特征的注意力分布；

根据所述注意力分布，分别计算所述各光流特征的加权平均得分；

根据所述加权平均得分与预设的加权平均得分阈值，确定加权平均得分小于加权平均得分阈值的光流特征；

将所述第一人脸特征与确定的所述加权平均得分小于所述加权平均得分阈值的光流特征进行特征融合，得到特征增强后的第二人脸特征。

7.根据权利要求6所述的人脸增强识别方法，其特征在于，所述在依序对所述各原始人脸图像进行质量评估，以筛选符合预设质量要求的一张原始人脸图像作为待增强的基础人脸图像之后，还包括：

根据所述质量评估结果，对所述各原始人脸图像进行排序，得到原始人脸图像排序结果；

从所述原始人脸图像排序结果中，筛选出排前列的预设数量原始人脸图像。