[发明专利]一种人脸识别方法、装置、存储介质及电子设备

权利要求书

1.一种人脸识别方法，其特征在于，包括：

获取待识别的人脸图像；

将所述人脸图像输入至人脸识别模型中，得到所述人脸识别模型输出的识别结果；

其中，所述人脸识别模型包括特征提取模块、池化模块和分类模块，所述特征提取模块包括第一数量的多头注意力模块、第二数量的多阶混合注意力模块，用于提取具有全局联系的视觉序列特征，所述池化模块用于基于所述视觉序列特征得到全局特征和局部特征，所述分类模块用于基于所述全局特征和所述局部特征得到人脸图像的识别结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多头注意力模块和所述多阶混合注意力模块基于预设的连接顺序进行连接，所述多阶混合注意力模块包括多个注意力单元，任意相邻两注意力单元之间设置有卷积单元。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述卷积单元包括可形变卷积和深度可分离卷积，分别对上一注意力单元输出的特征信息进行卷积处理，所述可形变卷积和所述深度可分离卷积的处理结果经合并后输入至下一注意力单元。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，任一所述注意力单元的注意力参数，基于一阶注意力参数与当前阶注意力单元的先验信息确定。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征提取模块还包括嵌入层，用于对输入的人脸图像提取初始视觉序列特征，并将所述初始视觉序列特征输出至与所述嵌入层连接的多头注意力模块。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述池化模块包括全局池化单元和局部池化单元，所述全局池化单元用于对所述特征提取模块输出的视觉序列特征进行全局池化处理，得到全局特征；所述局部池化单元用于对所述特征提取模块输出的视觉序列特征进行局部池化处理，得到多个局部特征。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分类模块包括多个全连接层和结果处理单元，各全连接层分别用于基于全局特征或任一局部特征确定识别概率，所述结果处理单元基于各所述全连接层输出的识别概率确定识别结果。

8.一种人脸识别装置，其特征在于，包括：

人脸图像获取模块，用于获取待识别的人脸图像；

人脸识别模块，用于将所述人脸图像输入至人脸识别模型中，得到所述人脸识别模型输出的识别结果；

其中，所述人脸识别模型包括特征提取模块、池化模块和分类模块，所述特征提取模块包括第一数量的多头注意力模块、第二数量的多阶混合注意力模块，用于提取具有全局联系的视觉序列特征，所述池化模块用于基于所述视觉序列特征得到全局特征和局部特征，所述分类模块用于基于所述全局特征和所述局部特征得到人脸图像的识别结果。

9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7中任一所述的人脸识别方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的人脸识别方法。