CN109543548A - 一种人脸识别方法、装置及存储介质 - Google Patents

一种人脸识别方法、装置及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种人脸识别方法、装置及存储介质，包括：对预设的高分辨率人脸图像进行下采样处理，得到低分辨率人脸图像；搭建双分支卷积神经网络，其包括HRFECNN高分辨率人脸识别网络和LRFECNN低分辨率人脸识别网络，对HRFECNN网络和LRFECNN网络训练；从摄像设备中获取多个高、低分辨率人脸图像，分别将其输入经训练的HRFECNN网络和LRFECNN网络中，得到高、低分辨率人脸图像的特征向量；根据余弦相似度方法对高、低分辨率人脸图像的特征向量进行比对，将相似度比对结果确认是否为同一人。能够同时提取高、低分辨率人脸图像，可输出相同维度的特征，对于低分辨率人脸图像，能够进行超分辨率重建与特征映射，在获得高分辨率图像的同时，提高识别的准确率及处理速度。

Description

一种人脸识别方法、装置及存储介质
技术领域
本发明主要涉及人脸识别技术处理领域，具体涉及一种人脸识别方法、装置及存储介质。
背景技术
低分辨率人脸识别是在安防监控中经常遇到的一种识别场景，是智能交通系统中的一个重要的研究领域，对平安城市的建设以及可疑人的识别有着重要的应用价值。大多数人脸识别系统都是基于特定环境下的应用，对用户和采集设备间的距离、用户的姿态、光照条件等都有很大限制，通常还需要将人脸识别和用户的ID信息相结合。因此，目前应用中所实现的人脸识别是约束状态下的人脸识别。但是在安防监控中，人们大都处于非约束状态，距离摄像头一般较远，导致被检测到的人脸区域较小，分辨率较低。
现在针对低分辨率人脸的识别方法主要分为两类：一类是间接性识别，一类是基于特征映射的方法。对于间接性识别，即对低分辨率图像，先进行超分辨率增强，然后再做识别；另一类方法是针对低分辨率图像提取稳健性特征，将不同分辨率图像的特征映射到统一特征空间，但是传统方法提取的不同分辨率的特征，维度并不一致。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供一种人脸识别方法、装置及存储介质。
本发明解决上述技术问题的技术方案如下：一种人脸识别方法，包括如下步骤：
对预设的高分辨率人脸图像进行下采样处理，得到低分辨率人脸图像；
搭建双分支卷积神经网络，所述双分支卷积神经网络包括HRFECNN高分辨率人脸识别网络和LRFECNN低分辨率人脸识别网络，采用预设的高分辨率人脸图像对所述HRFECNN高分辨率人脸识别网络进行训练，采用得到的低分辨率人脸图像对所述LRFECNN低分辨率人脸识别网络进行训练；
从摄像设备中获取多个高分辨率人脸图像和低分辨率人脸图像，将所述高分辨率人脸图像输入经训练的HRFECNN高分辨率人脸识别网络中，得到所述高分辨率人脸图像的特征向量，并将所述低分辨率人脸图像输入经训练的LRFECNN低分辨率人脸识别网络中，得到所述低分辨率人脸图像的特征向量；
根据余弦相似度方法对所述高分辨率人脸图像的特征向量和所述低分辨率人脸图像的特征向量进行比对，根据相似度比对结果判断所述高分辨率人脸图像和低分辨率人脸图像是否对应同一人。
本发明解决上述技术问题的另一技术方案如下：一种人脸识别装置，包括：
图像预处理模块，用于对预设的高分辨率人脸图像进行下采样处理，得到低分辨率人脸图像；
训练模块，用于搭建双分支卷积神经网络，所述双分支卷积神经网络包括HRFECNN高分辨率人脸识别网络和LRFECNN低分辨率人脸识别网络，通过预设的高分辨率人脸图像对所述HRFECNN高分辨率人脸识别网络进行训练，通过得到的低分辨率人脸图像对所述LRFECNN低分辨率人脸识别网络进行训练；
特征向量提取模块，用于从摄像设备中获取多个高分辨率人脸图像和低分辨率人脸图像，将所述高分辨率人脸图像输入经训练的HRFECNN高分辨率人脸识别网络中，得到所述高分辨率人脸图像的特征向量，并将所述低分辨率人脸图像输入经训练的LRFECNN低分辨率人脸识别网络中，得到所述低分辨率人脸图像的特征向量；
确认模块，用于根据余弦相似度方法对所述高分辨率人脸图像的特征向量和所述低分辨率人脸图像的特征向量进行比对，将相似度比对结果确认是否为同一人。
本发明解决上述技术问题的另一技术方案如下：一种人脸识别装置，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如所述方法的步骤。
本发明解决上述技术问题的另一技术方案如下：一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如所述方法的步骤。
本发明的有益效果是：通过双分支卷积神经网络，能够同时提取高分辨率人脸图像和低分辨率人脸图像的特征向量，可输出相同维度的特征，对于低分辨率人脸图像，能够进行超分辨率重建与特征映射，在获得高分辨率图像的同时，提高识别的准确率，而不需要预先将低分辨率人脸图像进行超分辨率增强处理，且双分支卷积神经网络对高分辨率人脸图像和低分辨率人脸图像可输出相同维度的特征，提高处理速度及效率。
附图说明
图1为本发明一实施例提供的人脸识别方法的方法流程图；
图2为本发明一实施例提供的人脸识别装置的模块框图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。
图1为本发明一实施例提供的人脸识别方法的方法流程图；
如图1所示，一种人脸识别方法，包括如下步骤：
对预设的高分辨率人脸图像进行下采样处理，得到低分辨率人脸图像；
搭建双分支卷积神经网络，所述双分支卷积神经网络包括HRFECNN高分辨率人脸识别网络和LRFECNN低分辨率人脸识别网络，采用预设的高分辨率人脸图像对所述HRFECNN高分辨率人脸识别网络进行训练，采用得到的低分辨率人脸图像对所述LRFECNN低分辨率人脸识别网络进行训练；
从摄像设备中获取多个高分辨率人脸图像和低分辨率人脸图像，将所述高分辨率人脸图像输入经训练的HRFECNN高分辨率人脸识别网络中，得到所述高分辨率人脸图像的特征向量，并将所述低分辨率人脸图像输入经训练的LRFECNN低分辨率人脸识别网络中，得到所述低分辨率人脸图像的特征向量；
根据余弦相似度方法对所述高分辨率人脸图像的特征向量和所述低分辨率人脸图像的特征向量进行比对，根据相似度比对结果判断所述高分辨率人脸图像和低分辨率人脸图像是否对应同一人。
具体的，将高分辨率人脸图像和低分辨率人脸图像输入双分支卷积神经网络，得到对应的512维特征向量，计算余弦相似度，大于判定阈值即为同一个人，否则，为身份不同的人。
上述实施例中，通过双分支卷积神经网络，能够同时提取高分辨率人脸图像和低分辨率人脸图像的特征向量，可输出相同维度的特征，对于低分辨率人脸图像，能够进行超分辨率重建与特征映射，在获得高分辨率图像的同时，提高识别的准确率，而不需要预先将低分辨率人脸图像进行超分辨率增强处理，且双分支卷积神经网络对高分辨率人脸图像和低分辨率人脸图像可输出相同维度的特征，提高处理速度及效率。
优选的，作为本发明的一个实施例，所述对预设的高分辨率人脸图像进行下采样处理，包括：
根据下式对所述预设的高分辨率人脸图像进行下采样处理，
其中，表示卷积操作，Kδ表示以δ为标准差的高斯模糊核，↓s表示下采样，S为下采样因子，nσ表示高斯加性白噪声，σ表示噪声水平，表示进JPEG压缩，q为质量因子，δ∈{0，1：0.1：3}，σ∈{0：1：7}，q∈{55：1：65}为参数随机取值。
上述实施例中，各个参数随机取值，保证了下采样的随机性，上式即为图像退化模型，能够模拟由于距离过远引起的低分辨率图像，改变了传统的简单的先高斯平滑再下采样的方法，传统的方法并不能模拟由于距离、噪声等原因引起的低分辨率图像。
优选的，作为本发明的一个实施例，所述通过预设的高分辨率人脸图像对所述HRFECNN高分辨率人脸识别网络进行训练，包括：
将所述高分辨率人脸图像作为所述HRFECNN高分辨率人脸识别网络的输入数据，并根据损失函数优化所述HRFECNN高分辨率人脸识别网络，
其中，k∈[0，m-1],m＝4，N为正整数。
具体的，HRFECNN高分辨率人脸识别网络由20个卷积层和2个全连接层组成，其中以步长为2的卷积层代替池化层，来降低特征图分辨率，第一个全连接层有512个神经元，第二个全连接层有10575个神经元，与训练集的人脸图像对应的人数一致；
上述实施例中，能取得较好的识别结果，与softmax分类层相比，A-softmax的优势在于能够减小类内距离的同时增大类间距离，能够进一步增强网络的判别能力。
优选的，作为本发明的一个实施例，所述通过得到的低分辨率人脸图像对所述LRFECNN低分辨率人脸识别网络进行训练，包括：
将所述高分辨率人脸图像作为所述HRFECNN高分辨率人脸识别网络的输入数据，并根据融合损失Lall对所述LRFECNN低分辨率人脸识别网络进行优化，
Lall＝αLmse+(1-α)Lcos
Lmse为均方误差损失函数，Lcos为余弦损失损失函数，α取0至1之间，其中，
n表示批次大小，表示高清图像，表示重建之后的图像；
V表示提取到的特征向量，f表示非线性映射函数，表示高分辨率图像,表示低分辨率图像；分别表示由第i对图像经过卷积神经网络提取到的特征向量。
具体的，LRFECNN低分辨率人脸识别网络由超分辨率重建网络级联特征提取模块组成，能够同时实现图像重建与特征提取；所述超分辨率重建网络级联特征提取模块由20个卷积层组成，卷积核大小均为3x3，输出高分辨率图像，作为特征提取的输入。
上述实施例中，均方误差损失与余弦损失分别为超分辨率重建与特征映射的损失函数，联合优化可以同时实现超分辨率重建与特征映射；余弦损失的作用在于将低分辨率图像特征逼近高分辨率图像特征，使其余弦相似度更大，将低分辨率图像特征向高分辨率图像映射，使其尽可能接近，还原有效识别特征。
还包括对HRFECNN高分辨率人脸识别网络和LRFECNN低分辨率人脸识别网络进行测试的步骤：
对所述HRFECNN高分辨率人脸识别网络训练完成后，去除模型最后的分类层，以全连接层输出作为图像特征表示，保存模型model1；
加载model1中的参数至HRFECNN，并保持HRFECNN中的参数不变，随机初始化LRFECNN中的参数，直到训练完成，保存生成的模型model2；
通过LFW和FERET测试数据集对HRFECNN高分辨率人脸识别网络和LRFECNN低分辨率人脸识别网络进行测试，加载model1和model2中的参数，将model1加载至HRFECNN高分辨率人脸识别网络，并将学习率设为零，使其参数不变，初始化LRFECNN中的参数，融合均方误差损失与余弦损失优化LRFECNN中的参数，分别输入LFW和FERET测试数据集中的高分辨率和低分辨率人脸图像，直至达到99％以上的准确率。
优选的，作为本发明的另一个实施例，一种人脸识别装置，包括：
图像预处理模块，用于对预设的高分辨率人脸图像进行下采样处理，得到低分辨率人脸图像；
训练模块，用于搭建双分支卷积神经网络，所述双分支卷积神经网络包括HRFECNN高分辨率人脸识别网络和LRFECNN低分辨率人脸识别网络，采用预设的高分辨率人脸图像对所述HRFECNN高分辨率人脸识别网络进行训练，采用得到的低分辨率人脸图像对所述LRFECNN低分辨率人脸识别网络进行训练；
特征向量提取模块，用于从摄像设备中获取多个高分辨率人脸图像和低分辨率人脸图像，将所述高分辨率人脸图像输入经训练的HRFECNN高分辨率人脸识别网络中，得到所述高分辨率人脸图像的特征向量，并将所述低分辨率人脸图像输入经训练的LRFECNN低分辨率人脸识别网络中，得到所述低分辨率人脸图像的特征向量；
确认模块，用于根据余弦相似度方法对所述高分辨率人脸图像的特征向量和所述低分辨率人脸图像的特征向量进行比对，根据相似度比对结果判断所述高分辨率人脸图像和低分辨率人脸图像是否对应同一人。
优选的，作为本发明的一个实施例，所述图像预处理模块具体用于：
根据下式对所述预设的高分辨率人脸图像进行下采样处理，
其中，表示卷积操作，Kδ表示以δ为标准差的高斯模糊核，↓s表示下采样，S为下采样因子，nσ表示高斯加性白噪声，σ表示噪声水平，表示进JPEG压缩，q为质量因子，δ∈{0，1：0.1：3}，σ∈{0：1：7}，q∈{55：1：65}为参数随机取值。
优选的，作为本发明的一个实施例，所述训练模具体用于：
将所述高分辨率人脸图像作为所述HRFECNN高分辨率人脸识别网络的输入数据，并根据损失函数优化所述HRFECNN高分辨率人脸识别网络，
其中，k∈[0，m-1],m＝4，N为正整数。
优选的，作为本发明的一个实施例，所述训练模还具体用于：
将所述高分辨率人脸图像作为所述HRFECNN高分辨率人脸识别网络的输入数据，并根据融合损失Lall对所述LRFECNN低分辨率人脸识别网络进行优化，
Lall＝αLmse+(1-α)Lcos
Lmse为均方误差损失函数，Lcos为余弦损失损失函数，α取0至1之间。其中，
n表示批次大小，表示高清图像，表示重建之后的图像；
V表示提取到的特征向量，f表示非线性映射函数，表示高分辨率图像,表示低分辨率图像；分别表示由第i对图像经过卷积神经网络提取到的特征向量。
优选的，作为本发明的另一个实施例，一种人脸识别装置，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如所述方法的步骤。
优选的，作为本发明的另一个实施例，一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如所述方法的步骤。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，上述描述的装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。
作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本发明实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分，或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种人脸识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
对预设的高分辨率人脸图像进行下采样处理，得到低分辨率人脸图像；
搭建双分支卷积神经网络，所述双分支卷积神经网络包括HRFECNN高分辨率人脸识别网络和LRFECNN低分辨率人脸识别网络；
采用预设的高分辨率人脸图像对所述HRFECNN高分辨率人脸识别网络进行训练，采用得到的低分辨率人脸图像对所述LRFECNN低分辨率人脸识别网络进行训练；
从摄像设备中获取多个高分辨率人脸图像和低分辨率人脸图像，将所述高分辨率人脸图像输入经训练的HRFECNN高分辨率人脸识别网络中，得到所述高分辨率人脸图像的特征向量，并将所述低分辨率人脸图像输入经训练的LRFECNN低分辨率人脸识别网络中，得到所述低分辨率人脸图像的特征向量；
根据余弦相似度方法对所述高分辨率人脸图像的特征向量和所述低分辨率人脸图像的特征向量进行比对，根据相似度比对结果判断所述高分辨率人脸图像和低分辨率人脸图像是否对应同一人。
2.根据权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述对预设的高分辨率人脸图像进行下采样处理，包括：
根据下式对所述预设的高分辨率人脸图像进行下采样处理，
其中，表示卷积操作，Kδ表示以δ为标准差的高斯模糊核，↓s表示下采样，S为下采样因子，nσ表示高斯加性白噪声，σ表示噪声水平，表示进JPEG压缩，q为质量因子，δ∈{0，1：0.1：3}，σ∈{0∶1∶7}，q∈{55∶1∶65}为参数随机取值。
3.根据权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述采用预设的高分辨率人脸图像对所述HRFECNN高分辨率人脸识别网络进行训练，包括：
将所述高分辨率人脸图像作为所述HRFECNN高分辨率人脸识别网络的输入数据，并根据损失函数优化所述HRFECNN高分辨率人脸识别网络，
其中，
4.根据权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述采用得到的低分辨率人脸图像对所述LRFECNN低分辨率人脸识别网络进行训练，包括：
将所述高分辨率人脸图像作为所述HRFECNN高分辨率人脸识别网络的输入数据，并根据融合损失Lall对所述LRFECNN低分辨率人脸识别网络进行优化；
Lall＝αLmse+(1-α)Lcos
Lmse为均方误差损失函数，Lcos为余弦损失损失函数，α取0至1之间，
其中，
n表示批次大小，表示高清图像，表示重建之后的图像；
V表示提取到的特征向量，f表示非线性映射函数，表示高分辨率图像,表示低分辨率图像； 分别表示由第i对图像 经过卷积神经网络提取到的特征向量。
5.一种人脸识别装置，其特征在于，包括：
图像预处理模块，用于对预设的高分辨率人脸图像进行下采样处理，得到低分辨率人脸图像；
训练模块，用于搭建双分支卷积神经网络，所述双分支卷积神经网络包括HRFECNN高分辨率人脸识别网络和LRFECNN低分辨率人脸识别网络，采用预设的高分辨率人脸图像对所述HRFECNN高分辨率人脸识别网络进行训练，采用得到的低分辨率人脸图像对所述LRFECNN低分辨率人脸识别网络进行训练；
特征向量提取模块，用于从摄像设备中获取多个高分辨率人脸图像和低分辨率人脸图像，将所述高分辨率人脸图像输入经训练的HRFECNN高分辨率人脸识别网络中，得到所述高分辨率人脸图像的特征向量，并将所述低分辨率人脸图像输入经训练的LRFECNN低分辨率人脸识别网络中，得到所述低分辨率人脸图像的特征向量；
确认模块，用于根据余弦相似度方法对所述高分辨率人脸图像的特征向量和所述低分辨率人脸图像的特征向量进行比对，根据相似度比对结果判断所述高分辨率人脸图像和低分辨率人脸图像是否对应同一人。
6.根据权利要求5所述的人脸识别装置，其特征在于，所述图像预处理模块具体用于：
根据下式对所述预设的高分辨率人脸图像进行下采样处理，
其中，表示卷积操作，Kδ表示以δ为标准差的高斯模糊核，↓s表示下采样，S为下采样因子，nσ表示高斯加性白噪声，σ表示噪声水平，表示进JPEG压缩，q为质量因子，δ∈{0，1∶0.1∶3}，σ∈{0∶1∶7}，q∈{55∶1∶65}为参数随机取值。
7.根据权利要求5所述的人脸识别装置，其特征在于，所述训练模具体用于：
将所述高分辨率人脸图像作为所述HRFECNN高分辨率人脸识别网络的输入数据，并根据损失函数优化所述HRFECNN高分辨率人脸识别网络，
其中，
8.根据权利要求5所述的人脸识别装置，其特征在于，所述训练模还具体用于：
将所述高分辨率人脸图像作为所述HRFECNN高分辨率人脸识别网络的输入数据，并根据融合损失Lall对所述LRFECNN低分辨率人脸识别网络进行优化，
Lall＝αLmse+(1-α)Lcos
Lmse为均方误差损失函数，Lcos为余弦损失损失函数，α取0至1之间，
其中，
n表示批次大小，表示高清图像，表示重建之后的图像；
V表示提取到的特征向量，f表示非线性映射函数，表示高分辨率图像,表示低分辨率图像； 分别表示由第i对图像 经过卷积神经网络提取到的特征向量。
9.一种人脸识别装置，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至4任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4任一项所述方法的步骤。
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