[发明专利]一种图像识别方法、模型训练方法及装置

权利要求书

1.一种图像识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待识别人脸图像；

将所述待识别人脸图像输入至预先训练的目标人脸识别模型，得到所述目标人脸识别模型输出的所述待识别人脸图像的图像特征，以及所述待识别人脸图像中的人脸佩戴口罩的概率；

计算所述待识别人脸图像的图像特征与预设的模板人脸图像的图像特征的相似度，得到所述待识别人脸图像与所述模板人脸图像的相似度；其中，所述模板人脸图像为预先采集的目标用户的人脸图像；

如果所述待识别人脸图像中的人脸佩戴口罩的概率大于预设的概率阈值，减小预设的相似度阈值，得到调整后的相似度阈值；

在所述待识别人脸图像与所述模板人脸图像的相似度大于所述调整后的相似度阈值时，确定所述待识别人脸图像属于所述模板人脸图像所属的目标用户。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待识别人脸图像，包括：

获取待处理图像；

基于预先训练的目标人脸检测模型对所述待处理图像进行人脸检测，得到所述待处理图像中包含人脸图像的图像区域，作为待识别人脸图像。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于预先训练的目标人脸检测模型对所述待处理图像进行人脸检测，得到所述待处理图像中包含人脸图像的图像区域，作为待识别人脸图像，包括：

将所述待处理图像输入至预先训练的目标人脸检测模型，得到所述目标人脸检测模型输出的所述待处理图像中包含人脸图像的备选图像区域，以及每一备选图像区域中包含人脸图像的概率；

基于各备选图像区域的面积，和/或，各备选图像区域中包含人脸图像的概率，从各备选图像区域中确定待识别人脸图像。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于各备选图像区域的面积，和/或，各备选图像区域中包含人脸图像的概率，从各备选图像区域中确定待识别人脸图像，包括：

从各备选图像区域中，确定包含人脸图像的概率最大的备选图像区域，作为当前的待匹配图像区域；

计算当前的待匹配图像区域与其他备选图像区域的重合度；

确定与当前的待匹配图像区域的重合度大于预设的重合度阈值的备选图像区域，得到当前的待匹配图像区域的重复图像区域；

从除重复图像区域外的且未进行筛选的备选图像区域中，确定包含人脸图像的概率最大的备选图像区域，作为当前的待匹配图像区域，并返回执行计算当前的待匹配图像区域与其他备选图像区域的重合度的步骤，直至确定出各备选图像区域的重复图像区域；

从除各重复图像区域外的备选图像区域中，确定面积最大的备选图像区域，作为待识别人脸图像。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标人脸识别模型包括：特征提取网络和第一分类网络；

所述将所述待识别人脸图像输入至预先训练的目标人脸识别模型，得到所述目标人脸识别模型输出的所述待识别人脸图像的图像特征，以及所述待识别人脸图像中的人脸佩戴口罩的概率，包括：

将所述待识别人脸图像输入至预先训练的目标人脸识别模型，通过所述特征提取网络对所述待识别人脸图像进行特征提取，得到所述待识别人脸图像的图像特征；

通过所述第一分类网络对所述待识别人脸图像的图像特征进行归一化处理，得到所述待识别人脸图像中的人脸佩戴口罩的概率。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在如果所述待识别人脸图像中的人脸佩戴口罩的概率大于预设的概率阈值，减小预设的相似度阈值，得到调整后的相似度阈值之后，所述方法还包括：

在所述待识别人脸图像与所述模板人脸图像的相似度不大于所述调整后的相似度阈值时，确定所述待识别人脸图像属于陌生用户。