图像处理方法和系统与流程

本申请实施例涉及计算机技术领域，具体涉及互联网技术领域，尤其涉及图像处理方法和系统。

背景技术：

随着人工智能(artificialintelligence，ai)技术的发展，人工智能得到了更多更广泛的应用。实现人工智能的机器可以像人那样思考，做出与人的反应相似甚至一致的反应。人工智能有多种应用，比如，图像处理、自然语言处理等等。

在相关技术中，生成应答语句或者处理图像等任务，需要占用较多的运算资源，因而任务的完成效率往往比较低。

技术实现要素：

本申请实施例提出了图像处理方法和系统。

第一方面，本申请实施例提供了一种图像处理系统，包括处理器和至少一个识别ai芯片；处理器，用于从人脸区域图像集合中，确定目标人脸区域图像，向至少一个识别ai芯片输出目标人脸区域图像；至少一个识别ai芯片，用于对目标人脸区域图像进行人脸识别，得到识别结果。

在一些实施例中，系统还包括检测ai芯片，人脸区域图像集合为人脸区域图像队列；检测ai芯片，用于获取待检测图像，响应于检测到待检测图像包含人脸，从待检测图像中确定出包含人脸的人脸区域，向处理器输出待检测图像以及人脸区域；处理器，还用于基于人脸区域，生成待检测图像中的人脸区域图像，将所生成的人脸区域图像加入人脸区域图像队列。

在一些实施例中，系统用于终端设备。

在一些实施例中，不同的识别ai芯片执行不同的人脸识别任务。

在一些实施例中，人脸识别所对应的人脸识别任务包括以下的至少一项：确定目标人脸区域图像对应的人脸属性信息，确定目标人脸区域图像的脸部特征并利用脸部特征在底库中查找目标人脸区域图像的相似图像，确定人脸区域图像所包含的人脸是否为活体。

在一些实施例中，至少一个识别ai芯片中的各个识别ai芯片并行执行人脸识别。

在一些实施例中，处理器，进一步用于对于至少一个识别ai芯片中的各个识别ai芯片，输出目标人脸区域图像。

在一些实施例中，处理器，进一步用于基于调度信息，从至少一个识别ai芯片中选取至少一个目标识别ai芯片，将目标人脸区域图像向至少一个目标识别ai芯片输出。

在一些实施例中，检测ai芯片与处理器之间，以及处理器与至少一个识别ai芯片之间通过usb连接。

在一些实施例中，处理器，还用于接收至少一个识别ai芯片的识别结果。

在一些实施例中，系统还包括摄像头；检测ai芯片，进一步用于接收摄像头拍摄的待检测图像。

第二方面，本申请实施例提供了一种用于电子设备的处理器的图像处理方法，电子设备包括处理器和至少一个识别ai芯片；方法包括：从人脸区域图像集合中，确定目标人脸区域图像，向至少一个识别ai芯片输出目标人脸区域图像。

在一些实施例中，电子设备还包括检测ai芯片，人脸区域图像集合为人脸区域图像队列，方法还包括：接收检测ai芯片输出的待检测图像，以及待检测图像中包含人脸的人脸区域；基于人脸区域，生成待检测图像中的人脸区域图像，将所生成的人脸区域图像加入人脸区域图像队列。

在一些实施例中，上述电子设备为终端设备。

在一些实施例中，向至少一个识别ai芯片输出目标人脸区域图像，包括：对于至少一个识别ai芯片中的各个识别ai芯片，输出目标人脸区域图像。

在一些实施例中，向至少一个识别ai芯片输出目标人脸区域图像，包括：基于调度信息，从至少一个识别ai芯片中选取至少一个目标识别ai芯片，将目标人脸区域图像向至少一个目标识别ai芯片输出。

在一些实施例中，方法还包括：接收至少一个识别ai芯片进行人脸识别的识别结果。

第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如图像处理方法中任一实施例的方法。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如图像处理方法中任一实施例的方法。

第五方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括：接口；存储器，其上存储有一个或多个程序；以及一个或多个处理器，在操作上连接到上述接口和上述存储器，用于：从人脸区域图像集合中，确定目标人脸区域图像，向至少一个识别ai芯片输出目标人脸区域图像。

第六方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中，当上述计算机程序被一个或多个处理器执行时，使得上述一个或多个处理器：从人脸区域图像集合中，确定目标人脸区域图像，向至少一个识别ai芯片输出目标人脸区域图像。

本申请实施例提供的图像处理方案，首先，处理器，用于从人脸区域图像集合中，确定目标人脸区域图像，向至少一个识别ai芯片输出目标人脸区域图像；至少一个识别ai芯片，用于对目标人脸区域图像进行人脸识别，得到识别结果。本申请实施例采用处理器确定目标人脸区域图像，这样，即是由处理器进行人脸识别之前的预处理，识别ai芯片接收到人脸区域图像可以直接进行人脸识别。通常情况下，人脸识别需要占用很多的计算资源，本实施例的系统可以采用处理能力较强的各个识别ai芯片专注于进行人脸识别，无需进行人脸检测等其他步骤，以提高离线人脸识别的效率。而采用至少一个识别ai芯片进行人脸识别则可以进一步提高人脸识别的效率。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1是本申请可以应用于其中的示例性系统架构图；

图2是根据本申请的图像处理系统的一个实施例的结构示意图；

图3是根据本申请的图像处理系统的一个实施例的结构示意图；

图4是根据本申请的图像处理方法的一个实施例的流程图；

图5是适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

图1示出了可以应用本申请的图像处理方法或图像处理系统的实施例的示例性系统架构100。

如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101，网络102和服务器103。网络102用以在终端设备101和服务器103之间提供通信链路的介质。网络102可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

用户可以使用终端设备101通过网络102与服务器103交互，以接收或发送消息等。终端设备101上可以安装有各种通讯客户端应用，例如图像处理应用、视频类应用、直播应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等。

这里的终端设备101可以是硬件，也可以是软件。当终端设备101为硬件时，可以是具有显示屏的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、电子书阅读器、膝上型便携计算机和台式计算机等等。该终端设备可以包括处理器，以及用于人脸识别的识别ai芯片。当终端设备101为软件时，可以安装在上述所列举的电子设备中。其可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务的多个软件或软件模块)，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

服务器103可以是提供各种服务的服务器，例如对终端设备101提供支持的后台服务器。后台服务器可以对接收到的图像等数据进行分析等处理，并将处理结果(例如人脸识别的结果)反馈给终端设备。

需要说明的是，本申请实施例所提供的图像处理方法可以由服务器103或者终端设备101执行，相应地，图像处理装置可以设置于服务器103或者终端设备101中。

应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。

继续参考图2，示出了根据本申请的图像处理系统的一个实施例的流程200。该图像处理系统，包括处理器210和至少一个识别ai芯片220。

上述处理器210，用于从人脸区域图像集合中，确定目标人脸区域图像，向至少一个识别ai芯片220输出目标人脸区域图像；

在本实施例中，电子设备(例如图1所示的终端设备)的处理器210中可以存在人脸区域图像集合，上述处理器210可以从该人脸区域图像集合中，确定出至少一个人脸区域图像作为目标人脸区域图像。之后，上述处理器210可以将该目标人脸区域图像向至少一个识别ai芯片220输出。

人脸区域图像为包含人脸区域的图像，该图像不含有或者很少地含有人脸区域以外的内容。人脸区域可以以矩形或者其他形状呈现，包含人脸的各个部分。此外，人脸的有些部分也可以不包含于人脸区域，比如耳朵和下巴。人脸区域图像集合中的人脸区域图像可以是预先存储于处理器210的，也可以是上述电子设备的其他器件或者其他电子设备发送给处理器210的。

上述处理器210可以是各种处理器，比如arm处理器(advancedriscmachines，高级精简指令集处理器)、intel处理器(英特尔处理器)或mips处理器(microprocessorwithoutinterlockedpipedstages，无内部互锁流水级的微处理器)等等。识别ai芯片指用于进行人脸识别的人工智能芯片。

在实践中，人脸区域图像集合中可以包括一个或多个人脸区域图像。上述执行主体可以采用多种方式在集合中确定出目标人脸区域图像。举例来说，上述执行主体可以将最先加入集合的图像作为目标人脸区域图像。此外，上述执行主体还可以将带有预设标签的人脸区域图像作为目标人脸区域图像。

上述至少一个识别ai芯片220，用于对目标人脸区域图像进行人脸识别，得到识别结果。

在本实施例中，上述至少一个识别ai芯片220可以对目标人脸区域图像进行人脸识别，以得到识别结果。具体地，在上述电子设备中的上述处理器210与识别ai芯片可以采用多种方式连接，比如usb连接。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述处理器210，还可以用于接收至少一个识别ai芯片220的识别结果。

在这些可选的实现方式中，上述处理器210可以接收各个识别ai芯片的识别结果，以对不同识别过程的识别结果进行汇总，以便于后续对识别结果加以利用。

在本实施例的一些可选的实现方式中，其中，不同的识别ai芯片执行不同的人脸识别任务。

在这些可选的实现方式中，不同的识别ai芯片可以包含不同的执行指令和/或模型，以实现执行不同的人脸识别任务。这些实现方式采用不同的识别ai芯片来执行不同的人脸识别任务，能够避免任务的重复执行，让图像得到更加多样化的处理。

在这些实现方式的一些可选的应用场景中，人脸识别所对应的人脸识别任务包括以下的至少一项：

确定目标人脸区域图像对应的人脸属性信息，确定目标人脸区域图像的脸部特征并利用脸部特征在底库中查找目标人脸区域图像的相似图像，确定人脸区域图像所包含的人脸是否为活体。

在这些可选的应用场景中，人脸属性信息指通过人脸能够确定的人的自身属性，比如性别、年龄等。具体地，识别ai芯片在进行底库识别时，可以确定出上述目标人脸区域图像的脸部特征，并将该脸部特征与底库中的人脸区域图像的脸部特征进行比对，以在底库中找到相似的脸部特征。之后，可以将底库中上述相似的脸部特征对应的人脸区域图像作为相似图像。相似的脸部特征可以是底库中与目标人脸区域图像的脸部特征的相似度最高的脸部特征，也可以是底库中与目标人脸区域图像的脸部特征的相似度超过预设相似度阈值的脸部特征。在实践中，识别ai芯片可以利用活体检测来确定人脸区域图像所包含的人脸是否为活体，也即，确定拍摄装置在拍摄人脸区域图像时的拍摄对象是否为真人。

这些应用场景可以利用不同的识别ai芯片来执行不同的人脸识别任务，以对人脸区域图像进行多种类且快速的识别。

在这些实现方式的一些可选的应用场景中，至少一个识别ai芯片220中的各个识别ai芯片并行执行人脸识别。

在这些可选的应用场景中，上述至少一个识别ai芯片220可以并行执行人脸识别过程，这样，可以加快上述至少一个识别ai芯片220对人脸区域图像的处理速度。

在这些实现方式的一些可选的应用场景中，上述处理器210，可以进一步用于对于至少一个识别ai芯片220中的各个识别ai芯片，输出上述目标人脸区域图像。

在这些可选的应用场景中，上述处理器210可以将上述目标人脸区域图像，向上述电子设备中的各个识别ai芯片输出。不同的识别ai芯片执行不同的人脸识别任务，因而可以通过向各个识别ai芯片输出目标人脸区域图像。这样，目标人脸区域图像可以得到不同的人脸识别分析，进而上述执行主体可以得到关于目标人脸区域图像的非常全面的分析结果。

在这些实现方式的一些可选的应用场景中，上述处理器210，进一步用于基于调度信息，从至少一个识别ai芯片220中选取至少一个目标识别ai芯片，将目标人脸区域图像向至少一个目标识别ai芯片输出。

在这些可选的应用场景中，上述处理器210可以基于调度信息，从上述至少一个识别ai芯片220中，选取至少一个识别ai芯片作为目标识别ai芯片。并且，上述执行主体可以将上述目标人脸区域图像向上述目标识别ai芯片输出。具体地，调度信息用于指示将目标人脸区域图像输出至哪个识别ai芯片。调度信息可以是预先存储于处理器210的，此外，也可以是接收上述电子设备的其他器件或者其他电子设备发送的。

在实践中，调度信息可以以多种方式指示要选取的识别ai芯片。举例来说，调度信息可以直接指示有获取目标人脸区域图像的资格的识别ai芯片。比如，识别ai芯片有三个，分别是1号、2号和3号，调度信息可以指示2号和3号有人脸区域图像的获取资格，那么上述处理器210就选取2号和3号作为目标识别ai芯片。或者，调度信息也可以指示识别ai芯片获取人脸区域图像的不同时机。比如，识别ai芯片有三个，分别是1号、2号和3号，调度信息可以指示处理器210所输出的第单数个目标人脸区域图像输出给1号和2号，而所输出的第偶数个目标人脸区域图像输出给3号。

在本实施例的一些可选的实现方式中，系统用于终端设备。

在这些可选的实现方式中，上述图像处理系统可以应用于终端设备。这样，可以更好地实现终端设备的离线人脸识别，提高了终端设备实时人脸识别的效率。

本申请的上述实施例提供的方法采用处理器210确定目标人脸区域图像，这样，即是由处理器210进行人脸识别之前的预处理，识别ai芯片接收到人脸区域图像可以直接进行人脸识别。通常情况下，人脸识别需要占用很多的计算资源，本实施例的系统可以采用处理能力较强的各个识别ai芯片专注于进行人脸识别，无需进行人脸检测等其他步骤，以提高离线人脸识别的效率。而采用至少一个识别ai芯片220进行人脸识别则可以进一步提高人脸识别的效率。

进一步参考图3，其示出了图像处理系统的又一个实施例300。该图像处理系统300，还包括检测ai芯片，人脸区域图像集合为人脸区域图像队列。

上述检测ai芯片310，用于获取待检测图像，响应于检测到待检测图像包含人脸，从待检测图像中确定出包含人脸的人脸区域，向处理器输出待检测图像以及人脸区域。

在本实施例中，上述检测ai芯片310可以获取待检测图像，响应于检测到上述待检测图像包含人脸，则可以从上述待检测图像中确定出包含人脸的人脸区域。之后，检测ai芯片310可以将待检测图像以及所确定的人脸区域输出给处理器320。具体地，人脸检测可以检测出人脸所在的位置，因而上述检测ai芯片310可以通过人脸检测确定待检测图像中是否包含人脸，并在包含人脸的情况下，确定出人脸区域。人脸区域可以通过坐标点和/或人脸区域的边长长度来表示。比如，人脸区域可以是矩形，该人脸区域可以表示为在待检测图像中，人脸区域的一个顶点坐标与该人脸区域的宽的长度与高的长度。这里的检测ai芯片310指电子设备中用于图像检测的人工智能芯片。

在本实施例的一些可选的实现方式中，系统还包括摄像头340；检测ai芯片310，进一步用于接收摄像头340拍摄的待检测图像。

在这些可选的实现方式中，上述检测ai芯片310可以通过接收摄像头340拍摄的待检测图像来获取待检测图像。具体地，检测ai芯片310可以通过多种接口接收待检测图像，比如mipi接口(mobileindustryprocessorinterface，移动产业处理器接口)。

上述处理器320，还用于基于人脸区域，生成待检测图像中的人脸区域图像，将所生成的人脸区域图像加入人脸区域图像队列。

在本实施例中，上述处理器320还可以接收检测ai芯片310输出的待检测图像以及所确定的人脸区域。并且，上述执行主体可以基于人脸区域，生成待检测图像中的人脸区域图像，将所生成的人脸区域图像加入人脸区域图像队列。具体地，上述处理器320可以对待检测图像进行抠图处理，以从待检测图像中，确定出人脸区域所在的局部图像，也即确定出人脸区域图像。

本实施例中的检测ai芯片310可以让处理器320进行确定人脸区域图像等过程，以使让检测ai芯片310专注于进行人脸检测，从而提高人脸检测的效率。

在实践中，上述处理器320是采用先进先出的原则从人脸区域图像队列中，确定并输出目标人脸区域图像。也即，上述处理器210可以将人脸区域图像队列中，先进入队列的人脸区域图像作为目标人脸区域图像并输出。

在本实施例的一些可选的实现方式中，检测ai芯片310与处理器320之间，以及处理器320与至少一个识别ai芯片330之间通过usb连接。

在这些可选的实现方式中，处理器320与检测ai芯片之间，以及处理器320与识别ai芯片之间，都可以通过usb进行连接，有助于实现信息的快速传输。usb接口在与其他器件连接和断开时都无需断电，更加便于与其他器件相连通。

进一步参考图4，本申请还提供了一种用于电子设备的处理器的图像处理方法，上述电子设备包括处理器和至少一个识别ai芯片；方法包括：步骤401，从人脸区域图像集合中，确定目标人脸区域图像，向至少一个识别ai芯片输出目标人脸区域图像。

在一些实施例中，上述电子设备还包括检测ai芯片，人脸区域图像集合为人脸区域图像队列，方法还包括：接收检测ai芯片输出的待检测图像，以及待检测图像中包含人脸的人脸区域；基于人脸区域，生成待检测图像中的人脸区域图像，将所生成的人脸区域图像加入人脸区域图像队列。

在一些实施例中，上述电子设备为终端设备。

在一些实施例中，向至少一个识别ai芯片输出目标人脸区域图像，包括：对于至少一个识别ai芯片中的各个识别ai芯片，输出目标人脸区域图像。

在一些实施例中，向至少一个识别ai芯片输出目标人脸区域图像，包括：基于调度信息，从至少一个识别ai芯片中选取至少一个目标识别ai芯片，将目标人脸区域图像向至少一个目标识别ai芯片输出。

在一些实施例中，检测ai芯片与处理器之间，以及处理器与至少一个识别ai芯片之间通过usb连接。

在一些实施例中，方法还包括：步骤402，接收至少一个识别ai芯片进行人脸识别的识别结果。

本申请的上述实施例提供的方法采用处理器确定目标人脸区域图像，识别ai芯片接收到人脸区域图像可以直接进行人脸识别。通常情况下，人脸识别需要占用很多的计算资源，本实施例的系统可以采用处理能力较强的各个识别ai芯片专注于进行人脸识别，无需进行人脸检测等其他步骤，以提高人脸识别的效率。而采用至少一个识别ai芯片进行人脸识别则可以进一步提高人脸识别的效率。

进一步地，作为对上述任一方法的实现，本申请提供了一种用于电子设备的处理器的图像处理装置的一个实施例，该装置实施例与图4所示的方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。

上述电子设备包括处理器和至少一个识别ai芯片，本实施例的用于处理器的图像处理装置包括：确定单元。其中，确定单元，被配置成从人脸区域图像集合中，确定目标人脸区域图像，向至少一个识别ai芯片输出目标人脸区域图像。

在一些实施例中，用于处理器的图像处理装置的确定单元可以从该人脸区域图像集合中，确定出至少一个人脸区域图像作为目标人脸区域图像。之后，上述处理器可以将该目标人脸区域图像向至少一个识别ai芯片输出。

在本实施例的一些可选的实现方式中，电子设备还包括检测ai芯片，人脸区域图像集合为人脸区域图像队列，装置还包括：接收单元，被配置成接收检测ai芯片输出的待检测图像，以及待检测图像中包含人脸的人脸区域；生成单元，被配置成基于人脸区域，生成待检测图像中的人脸区域图像，将所生成的人脸区域图像加入人脸区域图像队列。

在本实施例的一些可选的实现方式中，上述电子设备为终端设备。

在本实施例的一些可选的实现方式中，确定单元进一步被配置成：对于至少一个识别ai芯片中的各个识别ai芯片，输出目标人脸区域图像。

在本实施例的一些可选的实现方式中，确定单元进一步被配置成：基于调度信息，从至少一个识别ai芯片中选取至少一个目标识别ai芯片，将目标人脸区域图像向至少一个目标识别ai芯片输出。

在本实施例的一些可选的实现方式中，检测ai芯片与处理器之间，以及处理器与至少一个识别ai芯片之间通过usb连接。

在本实施例的一些可选的实现方式中，装置还包括：结果接收单元，被配置成接收至少一个识别ai芯片进行人脸识别的识别结果。

进一步地，作为对上述任一方法的实现，本申请提供了一种电子设备，包括：接口；存储器，其上存储有一个或多个程序；以及一个或多个处理器，在操作上连接到上述接口和上述存储器，用于：从人脸区域图像集合中，确定目标人脸区域图像，向至少一个识别ai芯片输出目标人脸区域图像。

进一步地，作为对上述任一方法的实现，本申请提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中，当上述计算机程序被一个或多个处理器执行时，使得上述一个或多个处理器：从人脸区域图像集合中，确定目标人脸区域图像，向至少一个识别ai芯片输出目标人脸区域图像。

如图5所示，电子设备500可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)501，其可以根据存储在只读存储器(rom)502中的程序或者从存储装置508加载到随机访问存储器(ram)503中的程序而执行各种适当的动作和处理。在ram503中，还存储有电子设备500操作所需的各种程序和数据。处理装置501、rom502以及ram503通过总线504彼此相连。输入/输出(i/o)接口505也连接至总线504。

通常，以下装置可以连接至i/o接口505：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置506；包括例如液晶显示器(lcd)、扬声器、振动器等的输出装置507；包括例如磁带、硬盘等的存储装置508；以及通信装置509。通信装置509可以允许电子设备500与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图5示出了具有各种装置的电子设备500，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。图5中示出的每个方框可以代表一个装置，也可以根据需要代表多个装置。

特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置509从网络上被下载和安装，或者从存储装置508被安装，或者从rom502被安装。在该计算机程序被处理装置501执行时，执行本公开的实施例的方法中限定的上述功能。需要说明的是，本公开的实施例的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开的实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开的实施例中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、rf(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。

附图中的流程图和框图，图示了按照本申请各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本申请实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括确定单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，确定单元还可以被描述为“从人脸区域图像集合中，确定目标人脸区域图像，向至少一个识别ai芯片输出目标人脸区域图像的单元”。

作为另一方面，本申请还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的装置中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该装置中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该装置执行时，使得该装置：从人脸区域图像集合中，确定目标人脸区域图像，向至少一个识别ai芯片输出目标人脸区域图像。

以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本申请中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。