[发明专利]一种人脸识别方法、人脸识别装置及电子设备

说明书

本申请公开了一种人脸识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。其中，该方法包括：将待识别的模糊人脸输入至已训练的生成对抗网络的生成器中，得到待识别的清晰人脸，其中，生成对抗网络基于预设的清晰‑模糊人脸图像集合及已训练的特征提取网络训练而得，清晰‑模糊人脸图像集合包括清晰‑模糊人脸图像对；将待识别的清晰人脸输入至特征提取网络，获得待识别的清晰人脸的人脸特征；将待识别的清晰人脸的人脸特征与预设的人脸特征库中的各个用户人脸特征进行匹配，以将与该清晰人脸的人脸特征最为匹配的用户人脸特征确定为目标用户人脸特征；将与目标用户人脸特征相关联的用户确定为识别结果。通过本方案，可提升对模糊人脸的识别准确度。

技术领域

本申请属于图像处理技术领域，尤其涉及一种人脸识别方法、人脸识别装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

人脸识别技术目前在安防监控及身份认证等领域有广泛的应用。然而，当前对模糊人脸的识别仍不够成熟。现有的基于生成对抗网络（Generative AdversarialNetworks，GAN）的人脸去模糊方法仅从清晰度和直观感受上提高了模糊人脸的质量，但却忽略了模糊人脸独有的特征信息，这导致对模糊人脸进行识别的识别准确度仍然较低。

发明内容

本申请提供了一种人脸识别方法、人脸识别装置、电子设备及计算机可读存储介质，可提升对模糊人脸进行识别的识别准确度。

第一方面，本申请提供了一种人脸识别方法，包括：

将待识别的模糊人脸输入至已训练的生成对抗网络的生成器中，得到待识别的清晰人脸，其中，上述生成对抗网络的训练样本来源于预设的清晰-模糊人脸图像集合，上述清晰-模糊人脸图像集合包括清晰-模糊人脸图像对，所述生成器由关键点检测编码器及解码器构成，所述关键点检测编码器用于检测输入所述生成器的人脸图像的关键点，所述生成对抗网络在训练过程中，所述生成器的输出分别与所述生成对抗网络的判别器的输入及已训练的特征提取网络的输入相连接，且所述生成器的损失与所述关键点检测编码器、所述特征提取网络及所述判别器相关；

将上述待识别的清晰人脸输入至上述特征提取网络，获得上述待识别的清晰人脸的人脸特征；

将上述待识别的清晰人脸的人脸特征与预设的人脸特征库中的各个用户人脸特征进行匹配，以将与上述待识别的清晰人脸的人脸特征最为匹配的用户人脸特征确定为目标用户人脸特征；

将与上述目标用户人脸特征相关联的用户确定为识别结果。

第二方面，本申请提供了一种人脸识别装置，包括：

模糊去除单元，用于将待识别的模糊人脸输入至已训练的生成对抗网络的生成器中，得到待识别的清晰人脸，其中，上述生成对抗网络的训练样本来源于预设的清晰-模糊人脸图像集合，上述清晰-模糊人脸图像集合包括清晰-模糊人脸图像对，所述生成器由关键点检测编码器及解码器构成，所述关键点检测编码器用于检测输入所述生成器的人脸图像的关键点，所述生成对抗网络在训练过程中，所述生成器的输出分别与所述生成对抗网络的判别器的输入及已训练的特征提取网络的输入相连接，且所述生成器的损失与所述关键点检测编码器、所述特征提取网络及所述判别器相关；

特征提取单元，用于将上述待识别的清晰人脸输入至上述特征提取网络，获得上述待识别的清晰人脸的人脸特征；

特征匹配单元，用于将上述待识别的清晰人脸的人脸特征与预设的人脸特征库中的各个用户人脸特征进行匹配，以将与上述待识别的清晰人脸的人脸特征最为匹配的用户人脸特征确定为目标用户人脸特征；

结果确定单元，用于将与上述目标用户人脸特征相关联的用户确定为识别结果。

第三方面，本申请提供了一种电子设备，上述电子设备包括存储器、处理器以及存储在上述存储器中并可在上述处理器上运行的计算机程序，上述处理器执行上述计算机程序时实现如上述第一方面的方法的步骤。