[发明专利]人脸增强识别方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明涉及人脸识别技术领域，公开了一种人脸增强识别方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：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；根据时序信息，分别确定所述基础人脸图像与各原始人脸图像之间的光流特征；提取基础人脸图像的第一人脸特征，并分别对第一人脸特征与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；基于第二人脸特征，进行人脸识别。本发明还涉及区块链技术，所述原始人脸图像存储于区块链中。本发明实现了对辨识度低的人脸图像的特征增强与对辨识度低的人脸图像的识别能力。

技术领域

本发明涉及人脸识别技术领域，尤其涉及一种人脸增强识别方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

当今社会，随着人脸识别技术的高速发展，在不同的领域取得了不错的成绩，如门禁、支付、银行会员识别及智能安防等方面，人脸识别技术渐渐地从实验室融入到了我们的生活，为我们的生活带来了很多的便捷，而现在仍作为热门的研究方向与学科，科研人员还在对人脸识别作更深入、更细致的研发与创新。

目前，在针对辨识度比较低的人脸图像进行识别时，比如图像模糊、人脸遮挡、戴眼镜、戴帽子口罩和大侧脸，现有的解决问题包括：在图像预处理阶段筛选出最佳人脸，对模糊人脸进行高分辨增强；通过训练损失函数以扩大类间间距与缩小类内间距；通过生成式对抗网络(GAN,Generative Adversarial Networks)生成多姿态人脸训练数据；这些技术最终都提升人脸识别精度和模型泛化能力。然而，现有人脸识别技术集中在对静态人脸图像的处理与识别模型的增强上面进行改进，而在现实应用场景中，摄像机采集到的人脸图像本身辨识度较低，静态人脸图像经过处理或者提升模型的识别能力，都难以对辨识度低的人脸图像进行识别。

发明内容

本发明的主要目的在于解决现有人脸识别技术对辨识度低的人脸图像识别能力低的技术问题。

本发明第一方面提供了一种人脸增强识别方法，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。

可选的，在本发明第一方面的第一种实现方式中，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。

可选的，在本发明第一方面的第二种实现方式中，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。