[发明专利]人脸识别方法、装置、客户端及存储介质

权利要求书

1.一种人脸识别方法，应用于客户端，其特征在于，所述方法包括：

对待注册人脸图像执行图像标准化处理，得到第一人脸图像，将所述第一人脸图像输入训练好的人脸编码模型执行编码处理，得到编码后的人脸特征图，将所述编码后的人脸特征图存储至所述客户端的预设存储空间；

采集待验证人脸图像，对所述待验证人脸图像执行图像标准化处理，得到第二人脸图像，将所述第二人脸图像输入训练好的人脸验证模型的特征提取分支执行特征提取处理，得到第一特征；

将所述预设存储空间中存储的编码后的人脸特征图输入所述训练好的人脸验证模型的解码分支执行解码处理，得到解码后的人脸特征图；

将所述解码后的人脸特征图输入所述训练好的人脸验证模型的特征提取分支执行特征提取处理，得到第二特征；

计算所述第一特征与所述第二特征的相似度值，基于所述相似度值确定人脸识别结果。

2.如权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述对待注册人脸图像执行图像标准化处理，得到第一人脸图像，包括：

检测所述待注册人脸图像中人脸关键部位的位置坐标，基于所述位置坐标对所述待注册人脸图像执行脸部图像提取处理，得到脸部区域图像；

判断是否需要对所述脸部区域图像执行矫正处理，若是，对所述脸部区域图像执行矫正处理，得到脸部矫正图像；

对所述脸部矫正图像中每个像素点的像素值执行数据标准化处理，得到第一人脸图像。

3.如权利要求2所述的人脸识别方法，其特征在于，所述判断是否需要对所述脸部区域图像执行矫正处理，包括：

获取预先确定的人脸关键部位之间的标准距离值，计算所述脸部区域图像中人脸关键部位之间的距离值，若计算出的距离值与所述标准距离值的差值绝对值大于预设阈值，则判断需要对所述脸部区域图像执行矫正处理。

4.如权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述人脸编码模型包括多个串联连接的卷积模块，每个卷积模块包括多个卷积单元，每个卷积单元包括一个卷积层、一个归一化层及一个激活层。

5.如权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述人脸验证模型的解码分支包括多个反卷积模块，每个反卷积模块包括一个反卷积单元和多个卷积单元，每个反卷积单元包括一个反卷积层、一个归一化层及一个激活层；

所述人脸验证模型的特征提取分支包括多个卷积模块和一个嵌入模块，所述嵌入模块包括多个全连接层和一个归一化层。

6.如权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述人脸编码模型及人脸验证模型的训练过程，包括：

从样本库中抽取样本集，对所述样本集中每个样本执行图像标准化处理，得到标准化处理后的样本集；

将所述标准化处理后的样本集输入所述人脸验证模型的特征提取分支执行特征提取处理，得到所述标准化处理后的样本集每个样本对应的第三特征；

将所述标准化处理后的样本集依次输入所述人脸编码模型及人脸验证模型执行编码、解码及特征提取处理，得到所述标准化处理后的样本集中每个样本的第四特征；

通过最小化所述第三特征与所述第四特征之间的损失值确定所述人脸编码模型及人脸验证模型的结构参数，得到训练好的人脸编码模型及训练好的人脸验证模型。

7.如权利要求6所述的人脸识别方法，其特征在于，所述损失值的计算公式为：

其中，loss(q_i,p_i)为标准化处理后的样本集的第三特征与第四特征之间的损失值，p_i为标准化处理后的样本集中第i个样本的第三特征，q_i为标准化处理后的样本集中第i个样本的第四特征，c为标准化处理后的样本集中样本的总数量。