[发明专利]一种对象识别方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种对象识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标人脸图像的第一人脸特征；

若通过预先训练的子空间选择模型，识别所述第一人脸特征归属于第一子空间，则基于所述第一人脸特征以及归属的第一子空间中包含的第二人脸特征，对所述第一人脸特征进行二次识别；

所述基于所述第一人脸特征以及归属的第一子空间中包含的第二人脸特征，对所述第一人脸特征进行二次识别，包括：

确定所述第一人脸特征分别与所述归属的第一子空间中非聚类中心的第二人脸特征的相似度；

确定对应相似度大于预设的相似度阈值的第二人脸特征的目标数量；

若所述目标数量大于预设的数量阈值，则确定所述第一人脸特征归属于所述归属的第一子空间；

若所述目标数量不大于预设的数量阈值，则确定所述第一人脸特征不归属于所述归属的第一子空间。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标人脸图像的第一人脸特征包括：

通过预先训练的人脸特征模型，获取所述目标人脸图像的第一人脸特征。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预先训练的人脸特征模型是基于预先训练的身份识别模型中特征提取层所对应的网络确定的。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预先训练的身份识别模型是对待训练的身份识别模型采用循环迭代的方式执行以下操作，直至满足迭代停止条件为止得到的：

对于第一样本集中的每个第一样本图像，均执行以下操作：

获取任一所述第一样本图像；所述第一样本图像包含有人脸且对应有第一标识信息，所述第一标识信息用于表征所述第一样本图像所实际归属的对象；

通过所述待训练的身份识别模型，基于所述第一样本图像，获取所述第一样本图像的第二标识信息；所述第二标识信息用于表征由所述待训练的身份识别模型预测得到的所述第一样本图像所潜在归属的对象；

根据所述第一标识信息与对应的第二标识信息，确定第一损失值，以根据所述每个第一样本图像在当前迭代的第一损失值，调整所述待训练的身份识别模型的参数。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预先训练的子空间选择模型是对待训练的子空间选择模型采用循环迭代的方式执行以下操作，直至满足迭代停止条件为止得到的：

对于第二样本集中的每个样本人脸特征，均执行以下操作：

获取任一所述样本人脸特征；所述样本人脸特征为归属于任一预设子空间的人脸特征，所述预设子空间包括所述第一子空间；所述样本人脸特征对应有所述样本人脸特征所实际归属的预设子空间的第一概率值；

通过待训练的子空间选择模型，基于所述样本人脸特征，确定所述样本人脸特征对应的第二概率值；所述第二概率值用于标识由所述待训练的子空间选择模型预测得到的，所述样本人脸特征分别归属于每个所述预设子空间的概率值；

根据所述第二概率值以及对应的第一概率值，确定第二损失值，以根据所述每个样本人脸特征在当前迭代的第二损失值，调整所述待训练的子空间选择模型的参数。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一人脸特征以及归属的第一子空间中包含的第二人脸特征，对所述第一人脸特征进行二次识别，包括：

确定所述第一人脸特征与所述归属的第一子空间的聚类中心的相似度；

若所述相似度大于预设的相似度阈值，则确定所述第一人脸特征归属于所述归属的第一子空间；

若所述相似度不大于预设的相似度阈值，则确定第一人脸特征不归属于所述归属的第一子空间。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，若确定所述第一人脸特征归属于所述归属的第一子空间，所述方法还包括：

根据所述归属的第一子空间对应的预置处理，对包含所述目标人脸图像的图像进行处理。