[发明专利]基于人工智能的人脸图像比对方法、装置、设备及介质

说明书

本申请实施例公开了一种基于人工智能的人脸图像比对方法、装置、设备及介质，涉及人脸识别技术领域。该方法包括：确认目标图像；对初始图像进行预处理，生成待检测图像；判断待检测图像是否属于标准人脸图像；提取出待检测图像对应的第一图像特征，和目标图像对应的第二图像特征；计算第一图像特征和第二图像特征的目标相似度；若目标相似度大于相似度阈值，则判断初始图像和目标图像中的人脸图像属于同一人脸。此外，本申请还涉及区块链技术，第一图像特征和第二图像特征可存储于区块链中。所述方法通过优化人脸比对流程，和对人脸图像状态进行检测，可以有效降低计算资源、传输资源和提高检测比对通过率，并对移动端系统具有更好的适应性。

技术领域

本申请涉及人脸识别技术领域，特别是一种基于人工智能的人脸图像比对方法、装置、设备及介质。

背景技术

近年来，人工智能已经走进我们普通人的生活，应用越来越普遍，其中人脸比对检测的应用是人工智能中很重要的一块。常用的方法思路大致可归纳为两种：1、基于传统机器学习方法所组成的系统，该思路基于诸如人为设计的特征提取方式，将人脸图像中的特征提取出来，再基于人为设计的一些策略，规则进行比对。2、基于深度学习的端到端的系统，该思路主要基于卷积神经网络强大的特征提取能力以及自适应的分类能力，目前表现出的性能要高于前者，是最为常用的思路。

而目前基于深度学习的端到端的系统，该类方案中深度学习系统往往对资源的开销较大，而且不适合移动端间数据的快速传输。

发明内容

本申请实施例所要解决的技术问题是，提供一种基于人工智能的人脸图像比对方法、装置、设备及介质，提升人脸比对检测应用于移动端系统时的适应性，并保证人脸比对效率的同时，降低计算资源和传输资源的消耗。

为了解决上述技术问题，本申请实施例提供一种基于人工智能的人脸图像比对方法，采用了如下所述的技术方案：

一种基于人工智能的人脸图像比对方法，包括：

获取图像源，从所述图像源中截取出初始图像，并确认与所述初始图像对应的目标图像；

对所述初始图像进行预处理，生成待检测图像；

对所述待检测图像进行状态识别，判断所述待检测图像是否属于标准人脸图像；

若判断所述待检测图像属于所述标准人脸图像，则调用预设的第一人工智能模型，通过所述第一人工智能模型提取出所述待检测图像对应的第一图像特征，和所述目标图像对应的第二图像特征；

调用预设的第二人工智能模型，通过所述第二人工智能模型计算所述第一图像特征和所述第二图像特征的目标相似度；

获取预设的相似度阈值，比较所述目标相似度和所述相似度阈值的大小，若所述目标相似度大于所述相似度阈值，则判断所述初始图像和所述目标图像中的人脸图像属于同一人脸。

为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种基于人工智能的人脸图像比对装置，采用了如下所述的技术方案：

一种基于人工智能的人脸图像比对装置，包括：

图像获取模块，用于获取图像源，从所述图像源中截取出初始图像，并确认与所述初始图像对应的目标图像；

图像预处理模块，用于对所述初始图像进行预处理，生成待检测图像；

图像状态识别模块，用于对所述待检测图像进行状态识别，判断所述待检测图像是否属于标准人脸图像；

特征提取模块，用于若判断所述待检测图像属于所述标准人脸图像，则调用预设的第一人工智能模型，通过所述第一人工智能模型提取出所述待检测图像对应的第一图像特征，和所述目标图像对应的第二图像特征；