[发明专利]戴口罩人脸识别方法及装置

说明书

本公开涉及计算机技术领域，提供了一种戴口罩人脸识别方法及装置。该方法包括：获取待识别戴口罩人脸图片；将待识别戴口罩人脸图片输入预置的遮挡人脸识别模型，得到戴口罩人脸识别结果；其中，遮挡人脸识别模型根据样本人脸图片的自适应分组处理以及特征数据的自适应加权处理训练得到。采用本公开提供的戴口罩人脸识别方案可以提高在戴口罩等遮挡场景下的人脸识别效果。

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及一种戴口罩人脸识别方法及装置。

背景技术

随着深度学习的发展，理想条件下的人脸识别可以达到很好的效果。然而，当要识别的人脸包含口罩等遮挡物时，识别效果往往不佳，而戴口罩的人脸在病毒疾病大流行时期非常常见。

相关技术中，可以在戴口罩人脸识别过程中丢弃被遮挡区域的信息，但是这将导致很多有用信息丢失，从而出现误识别现象。

如何提高戴口罩等遮挡场景下的人脸识别效果是当前亟需解决的技术问题。

发明内容

有鉴于此，本公开实施例提供了一种戴口罩人脸识别方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，以解决在戴口罩等遮挡场景下的人脸识别效果较差的技术问题。

本公开实施例的第一方面，提供了一种戴口罩人脸识别方法，该方法包括：获取待识别戴口罩人脸图片；将待识别戴口罩人脸图片输入预置的遮挡人脸识别模型，得到戴口罩人脸识别结果；其中，遮挡人脸识别模型根据样本人脸图片的自适应分组处理以及特征数据的自适应加权处理训练得到。

本公开实施例的第二方面，提供了一种戴口罩人脸识别装置，该装置包括：获取模块，用于获取待识别戴口罩人脸图片；识别模块，用于将待识别戴口罩人脸图片输入预置的遮挡人脸识别模型，得到戴口罩人脸识别结果；其中，遮挡人脸识别模型根据样本人脸图片的自适应分组处理以及特征数据的自适应加权处理训练得到。

本公开实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并且可在处理器上运行的计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述方法的步骤。

本公开实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。

本公开实施例与现有技术相比存在的有益效果是：通过对样本人脸图片的自适应分组处理以及特征数据的自适应加权处理训练遮挡人脸识别模型，使得训练得到的遮挡人脸识别模型可以利用网络自适应地学习样本人脸图片的遮挡人脸表示，显著提升了遮挡场景下的人脸识别效果，应用该遮挡人脸识别模型进行戴口罩人脸图片识别，可以提高戴口罩人脸识别效果。

附图说明

为了更清楚地说明本公开实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

图1是本公开实施例提供的一种戴口罩人脸识别方法的流程示意图；

图2所示本公开实施例提供的遮挡人脸识别模型的训练方法的流程示意图；

图3是本公开实施例提供的一种戴口罩人脸识别网络框架的示意图；

图4是本公开实施例提供的参数化激活函数的函数曲线；

图5是本公开实施例提供的一种戴口罩人脸识别装置的结构示意图；

图6是本公开实施例提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式