人脸识别方法、装置及电子设备与流程

本申请实施例涉及人工智能(artificial intelligence，ai)，尤其涉及一种人脸识别方法、装置及电子设备。

背景技术：

1、目前，常采用深度学习进行人脸识别：先利用深度神经网络，分别从两张人脸图像中提取人脸特征，再计算两个人脸特征之间的特征距离，最后，根据该特征距离是否大于预设阈值来判断上述两张人脸图像中的人脸是否属于同一个人的人脸。上述基于深度学习的人脸识别方法中，一般依赖随机梯度下降法对深度神经网络进行优化，随机梯度下降法具有较强的全局感知能力，可以较好地区分两张人脸图像在整体上的差异。

2、然而，由于上述人脸识别方法仅考虑了两张人脸图像在整体上的差异，导致人脸识别精度不高。

技术实现思路

1、本申请提供一种人脸识别方法、装置及电子设备，可以提高对整体上较相似、五官等形状细节有差异的人脸图像的识别能力，提高人脸识别的精度。

2、第一方面，本申请提供一种人脸识别方法，该方法包括：获取第一人脸图像和第二人脸图像；对第一人脸图像和第二人脸图像分别进行人脸关键点检测，分别得到至少一个第一人脸关键点坐标和至少一个第二人脸关键点坐标；根据至少一个第一人脸关键点坐标生成第一人脸轮廓图像，根据至少一个第二人脸关键点坐标生成第二人脸轮廓图像；根据第一人脸图像、第二人脸图像、第一人脸轮廓图像、第二人脸轮廓图像，判断第一人脸图像中的人脸和第二人脸图像中的人脸是否为同一人脸。

3、第二方面，本申请提供一种人脸识别装置，包括：第一获取模块、检测模块、生成模块、判断模块，其中，第一获取模块用于获取第一人脸图像和第二人脸图像；检测模块用于对第一人脸图像和第二人脸图像分别进行人脸关键点检测，分别得到至少一个第一人脸关键点坐标和至少一个第二人脸关键点坐标；生成模块用于根据至少一个第一人脸关键点坐标生成第一人脸轮廓图像，根据至少一个第二人脸关键点坐标生成第二人脸轮廓图像；判断模块用于根据第一人脸图像、第二人脸图像、第一人脸轮廓图像、第二人脸轮廓图像，判断第一人脸图像中的人脸和第二人脸图像中的人脸是否为同一人脸。

4、第三方面，提供一种电子设备，包括：处理器和存储器，该存储器用于存储计算机程序，该处理器用于调用并运行该存储器中存储的计算机程序，执行如第一方面或其各实现方式中的方法。

5、第四方面，提供一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序，计算机程序使得计算机执行如第一方面或其各实现方式中的方法。

6、第五方面，提供一种计算机程序产品，包括计算机程序指令，该计算机程序指令使得计算机执行如第一方面或其各实现方式中的方法。

7、第六方面，提供一种计算机程序，计算机程序使得计算机执行如第一方面或其各实现方式中的方法。

8、通过本申请技术方案，电子设备可以先获取第一人脸图像和第二人脸图像，然后对第一人脸图像和第二人脸图像分别进行人脸关键点检测，分别得到至少一个第一人脸关键点坐标和至少一个第二人脸关键点坐标，接着，电子设备可以根据至少一个第一人脸关键点坐标生成第一人脸轮廓图像，根据至少一个第二人脸关键点坐标生成第二人脸轮廓图像，最后，电子设备可以根据第一人脸图像、第二人脸图像、第一人脸轮廓图像和第二人脸轮廓图像，判断第一人脸图像中的人脸和第二人脸图像中的人脸是否为同一人脸。可以理解的是，人脸关键点坐标可以较准确地反映人脸图像中人脸五官、脸部轮廓等的位置，由人脸关键点坐标生成的人脸轮廓图像可以反映人脸图像的形状细节，如嘴唇的厚度、眉毛的宽度等五官形状细节，所以，相比于现有技术中仅考虑两张人脸图像在整体上的差异的人脸识别方法，本申请提供的技术方案不仅考虑了两张人脸图像在整体上的差异，还考虑了两张人脸图像的五官等形状细节，因此，本申请技术方案可以提高对整体上较相似、五官等形状细节有差异的人脸图像的识别能力，提高人脸识别的精度。

技术特征：

1.一种人脸识别方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一人脸图像、所述第二人脸图像、所述第一人脸轮廓图像、所述第二人脸轮廓图像，判断所述第一人脸图像中的人脸和所述第二人脸图像中的人脸是否为同一人脸，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一合并图像和所述第二合并图像，判断所述第一人脸图像中的人脸和所述第二人脸图像中的人脸是否为同一人脸，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一合并图像和所述第二合并图像的相似性，判断所述第一人脸图像中的人脸和所述第二人脸图像中的人脸是否为同一人脸，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一人脸图像、所述第二人脸图像、所述第一人脸轮廓图像、所述第二人脸轮廓图像，判断所述第一人脸图像中的人脸和所述第二人脸图像中的人脸是否为同一人脸，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述第五人脸特征向量和所述第六人脸特征向量，判断所述第一人脸图像中的人脸和所述第二人脸图像中的人脸是否为同一人脸，包括：

7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述至少一个第一人脸关键点坐标生成第一人脸轮廓图像，根据所述至少一个第二人脸关键点坐标生成第二人脸轮廓图像之前，还包括：

8.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述至少一个第一人脸关键点坐标为所述第一人脸图像中局部人脸图像对应的人脸关键点坐标；

9.一种人脸识别装置，其特征在于，包括：

10.一种电子设备，其特征在于，包括：

技术总结
本申请提供了一种人脸识别方法、装置及电子设备，包括：获取第一人脸图像和第二人脸图像；对第一人脸图像和第二人脸图像分别进行人脸关键点检测，分别得到至少一个第一人脸关键点坐标和至少一个第二人脸关键点坐标；根据至少一个第一人脸关键点坐标生成第一人脸轮廓图像，根据至少一个第二人脸关键点坐标生成第二人脸轮廓图像；根据第一人脸图像、第二人脸图像、第一人脸轮廓图像、第二人脸轮廓图像，判断第一人脸图像中的人脸和第二人脸图像中的人脸是否为同一人脸。以提高对整体上较相似、五官等形状细节有差异的人脸图像的识别能力，提高人脸识别的精度。

技术研发人员：张天宇,王远强,杨青
受保护的技术使用者：度小满科技（北京）有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/13