[发明专利]应用智慧社区的基于人脸识别模型的人脸识别方法及装置

说明书

本发明公开了一种应用智慧社区的基于人脸识别模型的人脸识别方法、装置、计算机设备和存储介质，所述方法包括：分别将多个人脸特征中的每一个人脸特征与存储数据库中任意一张预存人脸的人脸特征进行特征比对及识别，输出对应的人脸识别结果。因此，采用本申请实施例，由于对源人脸识别模型进行测试及优化，得到优化后的人脸识别模型，优化后的人脸识别模型的人脸识别精准度大于预设人脸识别精准度阈值，并通过该优化后的人脸识别模型对优化后的人脸图像进行特征比对及识别，输出人脸识别结果，这样，大大地提升了人脸识别的识别效率和识别精准度；此外，本申请实施例提供的人脸识别方法还能够对待识别的人脸图像进行预处理，能够避免无效的人脸识别过程。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，特别涉及应用智慧社区的基于人脸识别模型的人脸识别方法及装置。

背景技术

随着人工智能设备的推广和广泛使用，人脸识别技术也得到广泛应用。现有技术中，人脸识别过程包括图像采集、图像预处理、图像特征提取和人脸识别多个步骤。图像采集过程通过电子设备的摄像头对人脸进行拍摄，得到人脸图像；图像预处理过程包括对人脸图像中的无关背景元素进行去除，突出人脸图像的中人脸区域等处理过程；图像特征提取过程包括对预处理得到的人脸图像进行人脸特征提取；人脸识别过程基于现有的人脸特征库中的各种标准人脸特征，对目标人脸提取出的人脸特征进行比对和识别。

现有的人脸识别模型虽然能够对获取的人脸图像中的人脸进行自动识别，但往往基于人脸识别模型本身的识别准确率并不高，因此，基于现有的人脸识别模型对人脸图像中的人脸进行自动识别的准确率并不高。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种应用智慧社区的基于人脸识别模型的人脸识别方法、装置、计算机设备和存储介质，以解决上述技术问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种应用智慧社区的基于人脸识别模型的人脸识别方法，所述方法包括：

通过布设于智慧社区中的用于拍摄人脸图像的多路拍摄装置获取待识别的人脸图像；

对所述待识别的人脸图像进行预处理，得到优化后的人脸图像；

将源训练样本集中的各个训练样本输入至源人脸识别网络中进行训练，得到源人脸识别模型和源人脸识别结果；

将测试集中的各个测试样本输入至所述源人脸识别模型中，根据所述源人脸识别结果对所述源人脸识别模型进行测试及优化，得到优化后的人脸识别模型，所述优化后的人脸识别模型的人脸识别精准度大于预设人脸识别精准度阈值；

将所述优化后的人脸图像输入至所述优化后的人脸识别模型进行特征提取，提取出对应的多个人脸特征；

分别将多个人脸特征中的每一个人脸特征与存储数据库中任意一张预存人脸的人脸特征进行特征比对及识别，输出对应的人脸识别结果。

在一种实施方式中，所述分别将多个人脸特征中的每一个人脸特征与存储数据库中任意一张预存人脸的人脸特征进行特征比对及识别，输出对应的人脸识别结果包括：

分别将多个人脸特征中的每一个人脸特征与所述存储数据库中任意一张预存人脸的人脸特征进行特征比对，得到对应的特征相似度；

判断多个人脸特征中的任意一个人脸特征是否符合第一预设条件，所述第一预设条件包括任意一个人脸特征与所述存储数据库中任意一张预存人脸的人脸特征之间的特征相似度大于或等于第一预设特征相似度阈值、且该人脸特征为至少一项五官特征，则判断符合所述第一预设条件的所述存储数据库中的预存人脸为所述优化后的人脸图像中的第一目标人脸，输出对应的人脸识别结果。

在一种实施方式中，所述分别将多个人脸特征中的每一个人脸特征与存储数据库中任意一张预存人脸的人脸特征进行特征比对及识别，输出对应的人脸识别结果包括：