[发明专利]人脸图像识别方法、设备、电子装置和存储介质

说明书

本申请涉及一种人脸图像识别方法、设备、电子装置和存储介质，其中，该人脸图像识别方法包括：获取第一人脸图像，提取第一人脸图像的全局人脸特征和多个局部人脸特征，其中，多个局部人脸特征分别对应于第一人脸图像的多个局部图像；根据各局部图像的遮挡比例，确定各局部图像对应的局部人脸特征的局部人脸特征权值；根据全局人脸特征、多个局部人脸特征以及多个局部人脸特征权值，识别第一人脸图像对应的身份。通过本申请，解决了相关技术中通过整张人脸图像进行人脸识别，在遮挡场景下的识别准确率较低的问题，提高了人脸图像识别的准确度。

技术领域

本申请涉及图像识别技术领域，特别是涉及人脸图像识别方法、设备、电子装置和存储介质。

背景技术

人脸识别技术是一项对人的脸部进行特征提取并进行身份识别的生物识别技术。早期的人脸识别技术通过人工设计的特征并结合机器学习和图像处理的方法，从人的脸部提取到特征信息，通过比对脸部的特征信息得到人脸相似度，但该方法很难用于复杂的无限制场景。近年来，随着深度学习技术的兴起，人脸识别技术取得了巨大的进步与发展，卷积神经网络(Convolutional Neural Network，简称为CNN)的出现使得模型能够提取到人脸部更抽象的特征信息，所以基于深度学习的人脸识别方法能够大大提高人脸识别的准确率。

在相关技术中，通过训练好的模型对整张人脸图像进行提取特征，然后基于提取到的特征实现人脸识别。该方法在人脸无遮挡的场景下有较高的识别率，但是若脸部存在遮挡，会丢失人脸的部分信息，从而影响识别结果，所以该方法在脸部有遮挡的场景下，其识别率会有所下降。

目前针对相关技术中，通过整张人脸图像进行人脸识别，在遮挡场景下的识别准确率较低的问题，尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请实施例提供了一种人脸图像识别方法、设备、电子装置和存储介质，以至少解决相关技术中通过整张人脸图像进行人脸识别，在遮挡场景下的识别准确率较低的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种人脸图像识别方法，包括：

获取第一人脸图像，提取所述第一人脸图像的全局人脸特征和多个局部人脸特征，其中，多个所述局部人脸特征分别对应于所述第一人脸图像的多个局部图像；

根据各所述局部图像的遮挡比例，确定各所述局部图像对应的局部人脸特征的局部人脸特征权值；

根据所述全局人脸特征、多个所述局部人脸特征以及多个所述局部人脸特征权值，识别所述第一人脸图像对应的身份。

在其中一些实施例中，所述提取所述第一人脸图像的全局人脸特征和多个局部人脸特征包括：

在所述第一人脸图像中提取人脸关键点，根据与预设的人脸识别区域对应的人脸关键点，将所述第一人脸图像裁剪为多个局部图像；

对于每个所述局部图像，通过与所述局部图像对应的局部特征模型提取对应的局部人脸特征。

在其中一些实施例中，所述根据各所述局部图像的遮挡比例，确定各所述局部图像对应的局部人脸特征的局部人脸特征权值包括：

对于每个所述局部图像，通过对应的局部特征模型获取所述局部图像的遮挡比例；

根据所述遮挡比例确定与所述局部图像对应的遮挡置信度；

根据所述遮挡置信度确定所述局部人脸特征权值。

在其中一些实施例中，所述根据所述全局人脸特征、多个所述局部人脸特征以及多个所述局部人脸特征权值，识别所述第一人脸图像对应的身份包括：

根据所述第一人脸图像中的局部人脸特征权值和相应的第二人脸图像中的局部人脸特征权值以及预设的局部相似度系数，计算局部人脸特征组的局部相似度权值；