[发明专利]跨模态人脸识别的方法、装置、设备和存储介质

说明书

本申请公开了跨模态人脸识别的方法、装置、设备和存储介质，涉及人工智能技术领域，具体为深度学习和计算机视觉技术。具体实现方案为：针对至少两种模态中的每一种模态，采用样本用户的该种模态的人脸图像数据对人脸识别模型进行单模态训练；采用样本用户的所述至少两种模态的人脸图像数据，对所述人脸识别模型进行跨模态训练；其中，单模态训练过程与跨模态训练过程共享模型参数；将经单模态训练和跨模态训练的人脸识别模型，作为待使用的跨模态人脸识别模型。本申请能够提高跨模态人脸识别的准确度。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，具体涉及深度学习和计算机视觉技术，具体涉及一种跨模态人脸识别的方法、装置、设备和存储介质。

背景技术

人脸与人体的诸如指纹和虹膜之类的其它生物特征一样与生俱来，具有唯一性和不易复制性，因此可以基于人的脸部特征信息进行身份识别即人脸识别。人脸识别技术已经广泛应用于工作和生活的各个领域。

通过不同种类的图像采集器可以采集不同模态的人脸图像，如何对不同模态的人脸图像进行识别是业内重要问题。

发明内容

本公开提供了一种用于跨模态人脸识别的方法、装置、设备以及存储介质。

根据本公开的一方面，提供了一种跨模态人脸识别的方法，包括：

针对至少两种模态中的每一种模态，采用样本用户的该种模态的人脸图像数据对人脸识别模型进行单模态训练；

采用样本用户的所述至少两种模态的人脸图像数据，对所述人脸识别模型进行跨模态训练；其中，单模态训练过程与跨模态训练过程共享模型参数；

将经单模态训练和跨模态训练的人脸识别模型，作为待使用的跨模态人脸识别模型。

根据本公开的一方面，提供了一种跨模态人脸识别的装置，包括：

单模态训练模块，用于针对至少两种模态中的每一种模态，采用样本用户的该种模态的人脸图像数据对人脸识别模型进行单模态训练；

跨模态训练模块，用于采用样本用户的所述至少两种模态的人脸图像数据，对所述人脸识别模型进行跨模态训练；其中，单模态训练过程与跨模态训练过程共享模型参数；

模型确定模块，用于将经单模态训练和跨模态训练的人脸识别模型，作为待使用的跨模态人脸识别模型。

根据第三方面，提供了一种电子设备，该电子设备包括：

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如本申请实施例中任一项所述的跨模态人脸识别的方法。

根据第四方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行如本申请实施例中任一项所述的跨模态人脸识别的方法。

根据本申请的技术能够提高跨模态人脸识别的准确度。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本申请的限定。其中：

图1a是根据本申请实施例提供的一种跨模态人脸识别的方法的流程示意图；

图1b是根据本申请实施例提供的一种人脸识别模型的结构示意图；

图2是根据本申请实施例提供的另一种跨模态人脸识别的方法的流程示意图；