[发明专利]身份比对方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质

说明书

本申请实施例公开了一种身份比对方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，用于提高身份比对准确率。该方法包括：获取目标对象的人脸图像；使用预先训练完成的第一特征编码器对人脸图像进行特征提取，获得人脸图像的多视角多形态特征；使用预先训练完成的第二特征编码器对人脸图像进行特征提取，获得人脸图像的域不变特征；将多视角多形态特征和域不变特征进行对齐融合，获得人脸图像的最终人脸特征；将最终人脸特征和预存储的人脸数据进行匹配，以确定与人脸图像匹配的预存储人脸图像；将预存储人脸图像对应的身份信息确定为目标对象的身份信息。

技术领域

本申请属于机器学习领域，尤其涉及一种身份比对方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

在一些场景下，需要对目标对象的身份进行比对核查。例如，患者从病房推入手术室时，需要核查该患者的身份，确保为该患者做手术的医生与其匹配，被分配的手术间与其匹配等。

目前可以通过人脸比对进行身份核查，但是在人脸比对中，由于人脸图像拍摄视角、人脸姿态等影响，导致基于人脸图像提取的人脸特征不能完整地描述人脸外貌，进而使得身份比对准确率较低。

发明内容

本申请实施例提供一种身份比对方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，可以解决现有身份比对准确率低下的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种身份比对方法，包括：

获取目标对象的人脸图像；

使用预先训练完成的第一特征编码器对人脸图像进行特征提取，获得人脸图像的多视角多形态特征；

使用预先训练完成的第二特征编码器对人脸图像进行特征提取，获得人脸图像的域不变特征；

将多视角多形态特征和域不变特征进行对齐融合，获得人脸图像的最终人脸特征；

将最终人脸特征和预存储的人脸数据进行匹配，以确定与人脸图像匹配的预存储人脸图像；

将预存储人脸图像对应的身份信息确定为目标对象的身份信息。

本申请实施例通过预先训练的第一特征编码器、第二特征编码器分别提取人脸的多视角多形态特征和域不变特征，并将多视角多形态特征和域不变显著特征进行对齐融合，以获得可以完整描述人脸外貌的最终人脸特征，最后再将最终人脸特征进行人脸匹配，提高了身份比对准确率。

在第一方面的一些可能的实现方式中，第一特征编码器和第二特征编码器的训练过程包括：

获取源域数据集和目标域数据集，源域数据集包括源域人脸图像和各源域人脸图像的身份标签，目标域数据集包括目标域人脸图像；

使用源域数据集训练人脸比对模型中的第一特征编码器、第二特征编码器和人脸分类器，获得训练后第一特征编码器、训练后第二特征编码器和训练后人脸分类器；

根据每个源域人脸图像的相机标识和每个目标域人脸图像的相机标识，对源域数据集和目标域数据集进行划分，获得至少两种样本集合，每种样本集合包括第一组样本和第二组样本；

针对每种样本集合，使用第一组样本和第二组样本训练样本集合对应的目标分类器，获得训练后目标分类器，每种样本集合对应一个目标分类器，目标分类器为由训练后人脸分类器和相机分类器整合得到的分类器；

根据每个训练后目标分类器和对应的样本集合，对训练后第一特征编码器进行训练，得到优化后第一特征编码器；

使用训练后第二特征编码器对源域人脸图像和目标域人脸图像进行特征提取，获得第一特征和第二特征，并根据第一特征和第二特征得到混合特征，使用训练后第二特征编码器、混合特征、源域人脸图像和目标域人脸图像训练相机分类器，获得训练后相机分类器；