CN111401331B - 人脸识别方法及装置 - Google Patents

Abstract

本说明书一个或多个实施例公开了一种人脸识别方法及装置，用以解决现有人脸识别方法对用户隐私保护性差的技术问题。所述方法包括：响应于第一用户发送的人脸识别请求，采集所述第一用户的第一人脸深度图像，所述第一人脸深度图像包括所述第一用户人脸上的各特征点的第一距离信息。根据所述第一距离信息，将所述第一人脸深度图像转换为第一人脸掩码图像。根据所述第一人脸掩码图像和预先训练的人脸识别模型对所述第一用户进行人脸识别，得到人脸识别结果。所述人脸识别模型基于多个样本用户的样本人脸掩码图像训练得到，所述样本人脸掩码图像基于所述样本用户的样本人脸深度图像转换得到。

Description

人脸识别方法及装置

技术领域

本说明书涉及生物识别技术领域，尤其涉及一种人脸识别方法及装置。

背景技术

目前的人脸识别技术方案，大多数是基于2D(即二维)人脸进行识别，或者以2D人脸为主、辅以其他方案(如3D人脸)综合进行识别。但无论是采用2D人脸识别还是以2D人脸为主辅以其他技术的方案，对使用者的隐私保护都有其固有的缺陷。为了更好地保护使用者的隐私，必须彻底摆脱2D人脸数据，以一种全新的数据来支撑整个人脸识别系统。

发明内容

一方面，本说明书一个或多个实施例提供一种人脸识别方法，包括：响应于第一用户发送的人脸识别请求，采集所述第一用户的第一人脸深度图像，所述第一人脸深度图像包括所述第一用户人脸上的各特征点的第一距离信息。根据所述第一距离信息，将所述第一人脸深度图像转换为第一人脸掩码图像。所述第一人脸掩码图像包括所述第一用户人脸上的各特征点对应的像素值。根据所述第一人脸掩码图像和预先训练的人脸识别模型对所述第一用户进行人脸识别，得到人脸识别结果。所述人脸识别模型基于多个样本用户的样本人脸掩码图像训练得到，所述样本人脸掩码图像基于所述样本用户的样本人脸深度图像转换得到。

另一方面，本说明书一个或多个实施例提供一种人脸识别装置，包括：采集模块，响应于第一用户发送的人脸识别请求，采集所述第一用户的第一人脸深度图像，所述第一人脸深度图像包括所述第一用户人脸上的各特征点的第一距离信息。第一转换模块，根据所述第一距离信息，将所述第一人脸深度图像转换为第一人脸掩码图像，所述第一人脸掩码图像包括所述第一用户人脸上的各特征点对应的像素值。识别模块，根据所述第一人脸掩码图像和预先训练的人脸识别模型对所述第一用户进行人脸识别，得到人脸识别结果。所述人脸识别模型基于多个样本用户的样本人脸掩码图像训练得到，所述样本人脸掩码图像基于所述样本用户的样本人脸深度图像转换得到。

再一方面，本说明书一个或多个实施例提供一种人脸识别设备，包括：处理器；以及被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器：响应于第一用户发送的人脸识别请求，采集所述第一用户的第一人脸深度图像，所述第一人脸深度图像包括所述第一用户人脸上的各特征点的第一距离信息。根据所述第一距离信息，将所述第一人脸深度图像转换为第一人脸掩码图像。所述第一人脸掩码图像包括所述第一用户人脸上的各特征点对应的像素值。根据所述第一人脸掩码图像和预先训练的人脸识别模型对所述第一用户进行人脸识别，得到人脸识别结果。所述人脸识别模型基于多个样本用户的样本人脸掩码图像训练得到，所述样本人脸掩码图像基于所述样本用户的样本人脸深度图像转换得到。

再一方面，本说明书一个或多个实施例提供一种存储介质，用于存储计算机可执行指令，所述可执行指令在被执行时实现以下流程：响应于第一用户发送的人脸识别请求，采集所述第一用户的第一人脸深度图像，所述第一人脸深度图像包括所述第一用户人脸上的各特征点的第一距离信息。根据所述第一距离信息，将所述第一人脸深度图像转换为第一人脸掩码图像。所述第一人脸掩码图像包括所述第一用户人脸上的各特征点对应的像素值。根据所述第一人脸掩码图像和预先训练的人脸识别模型对所述第一用户进行人脸识别，得到人脸识别结果。所述人脸识别模型基于多个样本用户的样本人脸掩码图像训练得到，所述样本人脸掩码图像基于所述样本用户的样本人脸深度图像转换得到

附图说明

为了更清楚地说明本说明书一个或多个实施例或现有技术中的技术方案，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说明书一个或多个实施例中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是根据本说明书一实施例的一种人脸识别方法的示意性流程图；

图2是根据本说明书一实施例的一种人脸识别模型的训练方法的示意性流程图；

图3是根据本说明书另一实施例的一种人脸识别方法的示意性流程图；

图4是根据本说明书一实施例的一种人脸识别装置的示意性框图；

图5是根据本说明书一实施例的一种人脸识别设备的示意性框图。

具体实施方式

本说明书一个或多个实施例提供一种人脸识别方法及装置，用以解决现有人脸识别方法对用户隐私保护性差的技术问题。

为了使本技术领域的人员更好地理解本说明书一个或多个实施例中的技术方案，下面将结合本说明书一个或多个实施例中的附图，对本说明书一个或多个实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本说明书一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书一个或多个实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本说明书一个或多个实施例保护的范围。

图1是根据本说明书一实施例的一种人脸识别方法的示意性流程图。在本说明书实施例中，人脸识别方法可应用于具有人脸图像采集功能的客户端。如图1所示，人脸识别方法包括：

S102，响应于第一用户发送的人脸识别请求，采集第一用户的第一人脸深度图像，第一人脸深度图像包括第一用户人脸上的各特征点的第一距离信息。

其中，各特征点的第一距离信息指的是各特征点与第一人脸深度图像的采集设备(即客户端)之间的距离信息。

本实施例中，在客户端安装有具有三维图像采集能力的基于结构光的深度相机。通过深度相机即可采集到用户的人脸深度图像。

S104，根据第一距离信息，将第一人脸深度图像转换为第一人脸掩码图像，第一人脸掩码图像包括第一用户人脸上的各特征点对应的像素值。

其中，由于第一人脸深度图像包括第一用户人脸上的各特征点的第一距离信息，因此可基于各特征点的第一距离信息将其转换为第一人脸掩码图像，即2D人脸图像。

在一个实施例中，可基于各特征点的第一距离信息以及预设的距离信息和像素值之间的对应关系，将第一人脸深度图像转换为第一人脸掩码图像。其中，各特征点的距离信息和像素值之间负相关。即，特征点距离客户端越远，该特征点对应的像素值越低，反映在人脸掩码图像中的亮度越低；反之，特征点距离客户端越近，该特征点对应的像素值越高，反映在人脸掩码图像中的亮度越高。

例如，在人眼正视客户端内设的镜头时，鼻子距离客户端的距离最近，则鼻子对应的特征点对应的像素值就最高，反映在人脸掩码图像中的亮度也就越高，如可以是白色(即像素值为255)。再例如，额头相较于鼻子而言，距离客户端的距离稍远，因此额头对应的特征点对应的像素值比鼻子对应的像素值稍小，其反映在人脸掩码图像中的亮度也就稍微暗一些，如可以是灰色，且颜色深浅程度根据人脸上各特征点的深度信息(即距离信息)来确定。

通过上述步骤，将第一人脸深度图像转换为第一人脸掩码图像后，即可得到黑白灰的2D人脸掩码图像。

S106，根据第一人脸掩码图像和预先训练的人脸识别模型对第一用户进行人脸识别，得到人脸识别结果。

其中，人脸识别模型基于多个样本用户的样本人脸掩码图像训练得到；样本人脸掩码图像基于样本用户的样本人脸深度图像转换得到。人脸识别模型的具体训练方法将在下面实施例中详细说明。

采用本说明书一个或多个实施例的技术方案，通过采集第一用户的第一人脸深度图像，第一人脸深度图像包括人脸上各特征点的距离信息，并根据各特征点的距离信息将第一人脸深度图像转换为第一人脸掩码图像，进而根据第一人脸掩码图像和预先训练的人脸识别模型对第一用户进行人脸识别。使得人脸识别过程仅依赖于用户的人脸深度数据(即人脸各特征点的距离信息)，而无需采集人脸上如虹膜、面部特征、面部表情等2D数据，从而对用户的面部隐私信息起到很好的保护效果。此外，由于基于样本人脸掩码图像训练得到的人脸识别模型相较于传统的2D识别算法而言，更能使用户的人脸特征得到充分的表示，因此能够确保人脸识别结果的准确性，满足各类业务的需求。

在一个实施例中，将第一人脸深度图像转换为第一人脸掩码图像之后，可判断第一人脸掩码图像是否符合预设条件，该预设条件包括：图像中的人脸角度符合预设角度、图像中的无效像素点数目低于第一预设阈值、图像噪声达到第二预设阈值等。若第一人脸掩码图像不符合上述预设条件，则对第一人脸掩码图像进行预处理，得到符合预设条件的第二人脸掩码图像，进而根据第二人脸掩码图像和预先训练的人脸识别模型对第一用户进行人脸识别。

其中，若预设条件为图像中的人脸角度符合预设角度，则可通过以下方法判断第一人脸掩码图像是否符合预设条件：

首先，确定第一人脸掩码图像中的人脸指定部位的第一位置信息，并确定人脸角度符合预设角度时人脸指定部位的第二位置信息。

例如，人脸指定部位为鼻子，预设角度为人眼正视摄像头时对应的角度，此时鼻子应位于人脸在竖直方向上的中心线上，即：人脸角度符合预设角度时鼻子的第二位置信息为人脸在竖直方向上的中心线上。

需要说明的是，人脸角度符合预设角度时，人脸指定部位的第二位置信息并不局限于人脸在竖直方向上的中心线上，其还可以是其他更加精确的位置信息。例如，鼻子的第二位置信息为：人脸在竖直方向上的中心线上、且在人脸靠下的2/3位置处。眼睛的第二位置信息为：对称分布于人脸在竖直方向上的中心线两侧、且在人脸靠上的1/3位置处。等等。

其次，判断第一位置信息与第二位置信息是否一致，若不一致，则确定第一人脸掩码图像不符合预设条件。

沿用上述举例，通过判断第一人脸掩码图像中鼻子所在的第一位置信息是否为人脸在竖直方向上的中心线(以下简称中心线)上，若否，则确定第一位置信息与第二位置信息不一致。这种情况下说明第一人脸掩码图像不符合预设条件，应通过转动人脸角度使鼻子位于人脸在竖直方向上的中心线上。

在一个实施例中，可通过以下方法转动人脸角度：首先，根据第一人脸掩码图像中的人脸指定部位的第一位置信息，确定第一人脸掩码图像中的人脸角度；其次，对第一人脸掩码图像中的人脸角度进行变换，得到人脸角度符合预设角度的第二人脸掩码图像。

沿用上述举例，假设第一人脸掩码图像中鼻子所在的第一位置信息为中心线偏左30度的位置，则可确定第一人脸掩码图像中的人脸角度为偏左30度。此时，可通过将第一人脸掩码图像中的人脸角度向右转动30度，以使转动后的人脸角度符合预设角度。

若第一人脸掩码图像中的无效像素点数目不低于第一预设阈值(即第一人脸掩码图像不符合预设条件)，则可通过插值法对第一人脸掩码图像进行预处理。其中，无效像素点包括未采集到或采集失败的像素点。

具体的，针对任一无效像素点，可根据该无效像素点周围的有效像素点的像素值，并利用插值法恢复无效像素点。通过恢复无效像素点，以使第一人脸掩码图像中的无效像素点的数目低于第一预设阈值，从而使第一人脸掩码图像符合预设条件。

若第一人脸掩码图像中的图像噪声达到第二预设阈值，则可采用现有的图像去噪方法对第一人脸掩码图像进行去噪处理。由于图像去噪方法已为现有技术，因此不再赘述。

在一个实施例中，人脸识别模型包括各样本用户的样本人脸掩码特征信息。基于此，根据第一人脸掩码图像和预先训练的人脸识别模型对第一用户进行人脸识别时，可采用如下方法进行人脸识别：

步骤A1、从第一人脸掩码图像中提取出第一用户的第一人脸掩码特征信息。

步骤A2、将第一人脸掩码特征信息与样本人脸掩码特征信息进行匹配。

步骤A3、根据匹配结果判断人脸识别模型中是否包含与第一人脸掩码特征信息相匹配的样本人脸掩码特征信息。若是，则确定人脸识别结果为通过；若否，则确定人脸识别结果为未通过。

本实施例中，若预先对对第一人脸掩码图像进行了预处理，得到符合预设条件的第二人脸掩码图像，则可根据第二人脸掩码图像和预先训练的人脸识别模型对第一用户进行人脸识别。识别过程与上述步骤A1-A3相同，此处不再重复。

由上述实施例可看出，整个人脸识别过程完全脱离了人脸上如虹膜、面部特征、面部表情等2D数据，仅通过采集用户的人脸深度数据即可实现人脸识别过程，因此对用户的面部隐私信息起到很好的保护效果，且能够满足各类业务的需求。

图2是根据本说明书一实施例中人脸识别模型的训练方法的示意性流程图。如图2所示，人脸识别模型的训练方法包括以下步骤：

S201，采集样本用户的样本人脸深度图像，样本人脸深度图像包括样本用户人脸上的各特征点的第二距离信息。

其中，各特征点的第二距离信息指的是各特征点与深度图像采集设备(即客户端)之间的距离信息。通过客户端内安装的具有三维图像采集能力的基于结构光的深度相机，即可采集到样本用户的样本人脸深度图像。

执行S201后，还可对采集得到的样本人脸深度图像进行质量评估，如根据样本人脸深度图像的曝光度、清晰度等因素对样本人脸深度图像进行质量评估，对于质量评估较差的样本人脸深度图像可进行删除，以提升作为样本数据的人脸深度图像的整体质量。

S202，根据第二距离信息，将样本人脸深度图像转换为样本人脸掩码图像，样本人脸掩码图像包括样本用户人脸上的各特征点对应的像素值。

其中，由于样本人脸深度图像包括样本用户人脸上的各特征点的第二距离信息，因此可基于各特征点的第二距离信息将其转换为样本人脸掩码图像，即2D人脸图像。

在一个实施例中，可基于各特征点的第二距离信息以及预设的距离信息和像素值之间的对应关系，将样本人脸深度图像转换为样本人脸掩码图像。其中，各特征点的距离信息和像素值之间负相关。即，特征点距离客户端越远，该特征点对应的像素值越低，反映在人脸掩码图像中的亮度越低；反之，特征点距离客户端越近，该特征点对应的像素值越高，反映在人脸掩码图像中的亮度越高。

例如，在人眼正视客户端内设的镜头时，鼻子距离客户端的距离最近，则鼻子对应的特征点对应的像素值就最高，反映在人脸掩码图像中的亮度也就越高，如可以是白色(即像素值为255)。再例如，额头相较于鼻子而言，距离客户端的距离稍远，因此额头对应的特征点对应的像素值比鼻子对应的像素值稍小，其反映在人脸掩码图像中的亮度也就稍微暗一些，如可以是灰色，且颜色深浅程度根据人脸上各特征点的深度信息(即距离信息)来确定。

通过上述步骤，将样本人脸深度图像转换为样本人脸掩码图像后，即可得到黑白灰的2D人脸掩码图像。

S203，对样本人脸掩码图像进行预处理，得到符合预设条件的样本人脸掩码图像。

其中，预设条件包括：图像中的人脸角度符合预设角度、图像中的无效像素点数目低于第一预设阈值、图像噪声达到第二预设阈值等。对样本人脸掩码图像进行预处理的方法与上述实施例中对第一人脸掩码图像的预处理方法相同，此处不再重复。

S204，提取符合预设条件的样本人脸掩码图像中的样本人脸掩码特征信息。

S205，利用样本人脸掩码特征信息进行模型训练，得到人脸识别模型。训练得到的人脸识别模型包括各样本用户的样本人脸掩码特征信息。

在一个实施例中，在执行S203之后，若样本人脸掩码图像的数量较少(或采集的样本人脸深度图像的数量较少)，可通过对样本人脸掩码图像进行扩展，以丰富样本人脸掩码图像的数量。

可选的，可对样本人脸掩码图像进行指定操作，从而得到样本人脸掩码图像对应的样本扩展图像。其中，指定操作包括图像旋转、图像角度变换、图像加噪等操作。

样本扩展图像作为扩展后的样本人脸掩码图像，同样可作为样本数据进行模型训练。即S204中，提取符合条件的样本人脸掩码图像及样本扩展图像中的样本人脸掩码特征信息，进而利用提取出的样本人脸掩码特征信息进行模型训练，得到人脸识别模型。

例如，指定操作为图像旋转操作，将样本人脸掩码图像中的人脸进行不同方向的旋转，如从左向右翻转、从右向左翻转等，即可得到不同的多个样本人脸掩码图像，即样本扩展图像。

再例如，指定操作为图像角度变换操作。将样本人脸掩码图像中的人脸角度进行变换，如向左转动30度、向右转动45度等，即可得到不同角度的多个样本人脸掩码图像，即样本扩展图像。

再例如，指定操作为图像加噪操作。通过对样本人脸掩码图像的不同区域进行不同方式的加噪处理，即可得到不同的多个样本人脸掩码图像，即样本扩展图像。

本实施例中，通过对样本人脸掩码图像进行不同类型的指定操作，可将少量样本人脸掩码图像扩展为多个样本人脸掩码图像，从而使样本人脸掩码图像更加丰富，即人脸识别模型的训练样本更加丰富，进而使训练出的人脸识别模型更加准确。

图3是根据本说明书另一实施例的一种人脸识别方法的示意性流程图。如图3所示，人脸识别方法可包括以下步骤：

S301，响应于第一用户发送的人脸识别请求，采集第一用户的人脸深度图像，人脸深度图像包括第一用户人脸上的各特征点的距离信息。

执行S301后，还可对采集得到的第一用户的人脸深度图像进行质量评估，如根据第一用户的人脸深度图像的曝光度、清晰度等因素对人脸深度图像进行质量评估，若质量评估较差，则可重新采集第一用户的人脸深度图像，以确保人脸深度图像的图像质量，进而确保人脸识别结果的准确性。

S302，根据各特征点的距离信息，将人脸深度图像转换为人脸掩码图像，人脸掩码图像包括第一用户人脸上的各特征点对应的像素值。

S303，判断人脸掩码图像是否符合预设条件。若是，则执行S305；若否，则执行S304。

其中，预设条件包括：图像中的人脸角度符合预设角度、图像中的无效像素点数目低于第一预设阈值、图像噪声达到第二预设阈值等。

S304，对人脸掩码图像进行预处理，得到符合预设条件的人脸掩码图像。

S305，从人脸掩码图像中提取出第一用户的人脸掩码特征信息。

S306，将提取出的人脸掩码特征信息与人脸识别模型中的样本人脸掩码特征信息进行匹配，得到匹配结果。

其中，人脸识别模型基于多个样本用户的样本人脸掩码图像训练得到，样本人脸掩码图像基于样本用户的样本人脸深度图像转换得到。具体的人脸识别模型已在图2所示实施例中详细说明，此处不再重复。

S307，根据匹配结果判断人脸识别模型中是否包含与第一用户的人脸掩码特征信息相匹配的样本人脸掩码特征信息。若是，则执行S307；若否，则执行S309。

S308，确定人脸识别结果为通过。

S309，确定人脸识别结果为未通过。

可见，本实施例中，人脸识别过程仅依赖于用户的人脸深度数据(即人脸各特征点的距离信息)，而无需采集人脸上如虹膜、面部特征、面部表情等2D数据，从而对用户的面部隐私信息起到很好的保护效果。此外，由于基于样本人脸掩码图像训练得到的人脸识别模型相较于传统的2D识别算法而言，更能使用户的人脸特征得到充分的表示，因此能够确保人脸识别结果的准确性，满足各类业务的需求。

综上，已经对本主题的特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作可以按照不同的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序，以实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理可以是有利的。

以上为本说明书一个或多个实施例提供的人脸识别方法，基于同样的思路，本说明书一个或多个实施例还提供一种人脸识别装置。

图4是根据本说明书一实施例的一种人脸识别装置的示意性框图。如图4所示，人脸识别装置包括：

第一采集模块410，响应于第一用户发送的人脸识别请求，采集所述第一用户的第一人脸深度图像；所述第一人脸深度图像包括所述第一用户人脸上的各特征点的第一距离信息；

第一转换模块420，根据所述第一距离信息，将所述第一人脸深度图像转换为第一人脸掩码图像；所述第一人脸掩码图像包括所述第一用户人脸上的各特征点对应的像素值；

识别模块430，根据所述第一人脸掩码图像和预先训练的人脸识别模型对所述第一用户进行人脸识别，得到人脸识别结果；所述人脸识别模型基于多个样本用户的样本人脸掩码图像训练得到；所述样本人脸掩码图像基于所述样本用户的样本人脸深度图像转换得到。

在一个实施例中，所述装置还包括：

判断模块，在所述将所述第一人脸深度图像转换为第一人脸掩码图像之后，判断所述第一人脸掩码图像是否符合预设条件，所述预设条件包括以下至少一项：图像中的人脸角度符合预设角度、图像中的无效像素点数目低于预设阈值；

第一预处理模块，若所述第一人脸掩码图像不符合所述预设条件，则对所述第一人脸掩码图像进行预处理，得到符合所述预设条件的第二人脸掩码图像；

所述识别模块430包括：

识别单元，根据所述第二人脸掩码图像和预先训练的人脸识别模型对所述第一用户进行人脸识别。

在一个实施例中，所述预设条件包括：图像中的人脸角度符合预设角度；

所述判断模块包括：

第一确定单元，确定所述第一人脸掩码图像中的人脸指定部位的第一位置信息；及，确定所述人脸角度符合所述预设角度时所述人脸指定部位的第二位置信息；

判断单元，判断所述第一位置信息与所述第二位置信息是否一致；

第二确定单元，若所述第一位置信息与所述第二位置信息不一致，则确定所述第一人脸掩码图像不符合所述预设条件。

在一个实施例中，所述第一预处理模块包括：

第四确定单元，根据所述第一位置信息，确定所述第一人脸掩码图像中的人脸角度；

角度变换单元，对所述第一人脸掩码图像中的人脸角度进行变换，得到所述人脸角度符合所述预设角度的第二人脸掩码图像。

在一个实施例中，所述第一转换模块420包括：

图像转换单元，根据所述第一距离信息以及预设的距离信息和像素值之间的对应关系，将所述第一人脸深度图像转换为第一人脸掩码图像；所述距离信息和所述像素值之间负相关。

在一个实施例中，所述人脸识别模型包括各所述样本用户的样本人脸掩码特征信息；

所述识别模块430包括：

第一提取单元，从所述第一人脸掩码图像中提取出所述第一用户的第一人脸掩码特征信息；

匹配单元，将所述第一人脸掩码特征信息与所述样本人脸掩码特征信息进行匹配，以及根据匹配结果判断所述人脸识别模型中是否包含与所述第一人脸掩码特征信息相匹配的所述样本人脸掩码特征信息；

第三确定单元，若所述人脸识别模型中包含与所述第一人脸掩码特征信息相匹配的所述样本人脸掩码特征信息，则确定所述人脸识别结果为通过；若所述人脸识别模型中不包含与所述第一人脸掩码特征信息相匹配的所述样本人脸掩码特征信息，则确定所述人脸识别结果为未通过。

在一个实施例中，所述装置还包括：

第二采集模块，在所述响应于第一用户发送的人脸识别请求，采集所述第一用户的第一人脸深度图像之前，采集所述样本用户的样本人脸深度图像；所述样本人脸深度图像包括所述样本用户人脸上的各特征点的第二距离信息；

第二转换模块，根据所述第二距离信息，将所述样本人脸深度图像转换为样本人脸掩码图像；所述样本人脸掩码图像包括所述样本用户人脸上的各特征点对应的像素值；

第二预处理模块，对所述样本人脸掩码图像进行所述预处理，得到符合所述预设条件的样本人脸掩码图像；

提取模块，提取符合所述预设条件的样本人脸掩码图像中的样本人脸掩码特征信息；

模型训练模块，利用所述样本人脸掩码特征信息进行模型训练，得到所述人脸识别模型。

在一个实施例中，所述装置还包括：

操作模块，在所述对所述样本人脸掩码图像进行所述预处理，得到符合所述预设条件的样本人脸掩码图像之后，对所述样本人脸掩码图像进行指定操作，得到所述样本人脸掩码图像对应的样本扩展图像；所述指定操作包括以下至少一项：图像旋转、图像角度变换、图像加噪；

所述提取模块包括：

第二提取单元，提取符合所述预设条件的样本人脸掩码图像及所述样本扩展图像中的样本人脸掩码特征信息。

本领域的技术人员应可理解，上述人脸识别装置能够用来实现前文所述的人脸识别方法，其中的细节描述应与前文方法部分描述类似，为避免繁琐，此处不另赘述。

采用本说明书一个或多个实施例的装置，通过采集第一用户的第一人脸深度图像，第一人脸深度图像包括人脸上各特征点的距离信息，并根据各特征点的距离信息将第一人脸深度图像转换为第一人脸掩码图像，进而根据第一人脸掩码图像和预先训练的人脸识别模型对第一用户进行人脸识别。使得人脸识别过程仅依赖于用户的人脸深度数据(即人脸各特征点的距离信息)，而无需采集人脸上如虹膜、面部特征、面部表情等2D数据，从而对用户的面部隐私信息起到很好的保护效果。此外，由于基于样本人脸掩码图像训练得到的人脸识别模型相较于传统的2D识别算法而言，更能使用户的人脸特征得到充分的表示，因此能够确保人脸识别结果的准确性，满足各类业务的需求。

基于同样的思路，本说明书一个或多个实施例还提供一种人脸识别设备，如图5所示。人脸识别设备可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上的处理器501和存储器502，存储器502中可以存储有一个或一个以上存储应用程序或数据。其中，存储器502可以是短暂存储或持久存储。存储在存储器502的应用程序可以包括一个或一个以上模块(图示未示出)，每个模块可以包括对人脸识别设备中的一系列计算机可执行指令。更进一步地，处理器501可以设置为与存储器502通信，在人脸识别设备上执行存储器502中的一系列计算机可执行指令。人脸识别设备还可以包括一个或一个以上电源503，一个或一个以上有线或无线网络接口504，一个或一个以上输入输出接口505，一个或一个以上键盘506。

具体在本实施例中，人脸识别设备包括有存储器，以及一个或一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且一个或者一个以上程序可以包括一个或一个以上模块，且每个模块可以包括对人脸识别设备中的一系列计算机可执行指令，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行该一个或者一个以上程序包含用于进行以下计算机可执行指令：

响应于第一用户发送的人脸识别请求，采集所述第一用户的第一人脸深度图像；所述第一人脸深度图像包括所述第一用户人脸上的各特征点的第一距离信息；

根据所述第一距离信息，将所述第一人脸深度图像转换为第一人脸掩码图像；所述第一人脸掩码图像包括所述第一用户人脸上的各特征点对应的像素值；

根据所述第一人脸掩码图像和预先训练的人脸识别模型对所述第一用户进行人脸识别，得到人脸识别结果；所述人脸识别模型基于多个样本用户的样本人脸掩码图像训练得到；所述样本人脸掩码图像基于所述样本用户的样本人脸深度图像转换得到。

可选地，计算机可执行指令在被执行时，还可以使所述处理器：

所述将所述第一人脸深度图像转换为第一人脸掩码图像之后，判断所述第一人脸掩码图像是否符合预设条件，所述预设条件包括以下至少一项：图像中的人脸角度符合预设角度、图像中的无效像素点数目低于预设阈值；

若否，则对所述第一人脸掩码图像进行预处理，得到符合所述预设条件的第二人脸掩码图像；

所述根据所述第一人脸掩码图像和预先训练的人脸识别模型对所述第一用户进行人脸识别，包括：

根据所述第二人脸掩码图像和预先训练的人脸识别模型对所述第一用户进行人脸识别。

可选地，所述预设条件包括：图像中的人脸角度符合预设角度；

计算机可执行指令在被执行时，还可以使所述处理器：

确定所述第一人脸掩码图像中的人脸指定部位的第一位置信息；及，确定所述人脸角度符合所述预设角度时所述人脸指定部位的第二位置信息；

判断所述第一位置信息与所述第二位置信息是否一致；

若否，则确定所述第一人脸掩码图像不符合所述预设条件。

可选地，计算机可执行指令在被执行时，还可以使所述处理器：

根据所述第一位置信息，确定所述第一人脸掩码图像中的人脸角度；

对所述第一人脸掩码图像中的人脸角度进行变换，得到所述人脸角度符合所述预设角度的第二人脸掩码图像。

可选地，计算机可执行指令在被执行时，还可以使所述处理器：

根据所述第一距离信息以及预设的距离信息和像素值之间的对应关系，将所述第一人脸深度图像转换为第一人脸掩码图像；所述距离信息和所述像素值之间负相关。

可选地，所述人脸识别模型包括各所述样本用户的样本人脸掩码特征信息；

计算机可执行指令在被执行时，还可以使所述处理器：

从所述第一人脸掩码图像中提取出所述第一用户的第一人脸掩码特征信息；

将所述第一人脸掩码特征信息与所述样本人脸掩码特征信息进行匹配，以及根据匹配结果判断所述人脸识别模型中是否包含与所述第一人脸掩码特征信息相匹配的所述样本人脸掩码特征信息；

若是，则确定所述人脸识别结果为通过；若否，则确定所述人脸识别结果为未通过。

可选地，计算机可执行指令在被执行时，还可以使所述处理器：

所述响应于第一用户发送的人脸识别请求，采集所述第一用户的第一人脸深度图像之前，采集所述样本用户的样本人脸深度图像；所述样本人脸深度图像包括所述样本用户人脸上的各特征点的第二距离信息；

根据所述第二距离信息，将所述样本人脸深度图像转换为样本人脸掩码图像；所述样本人脸掩码图像包括所述样本用户人脸上的各特征点对应的像素值；

对所述样本人脸掩码图像进行所述预处理，得到符合所述预设条件的样本人脸掩码图像；

提取符合所述预设条件的样本人脸掩码图像中的样本人脸掩码特征信息；

利用所述样本人脸掩码特征信息进行模型训练，得到所述人脸识别模型。

可选地，计算机可执行指令在被执行时，还可以使所述处理器：

所述对所述样本人脸掩码图像进行所述预处理，得到符合所述预设条件的样本人脸掩码图像之后，对所述样本人脸掩码图像进行指定操作，得到所述样本人脸掩码图像对应的样本扩展图像；所述指定操作包括以下至少一项：图像旋转、图像角度变换、图像加噪；

所述提取符合所述预设条件的样本人脸掩码图像中的样本人脸掩码特征信息，包括：

提取符合所述预设条件的样本人脸掩码图像及所述样本扩展图像中的样本人脸掩码特征信息。

本说明书一个或多个实施例还提出了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储一个或多个程序，该一个或多个程序包括指令，该指令当被包括多个应用程序的电子设备执行时，能够使该电子设备执行上述人脸识别方法，并具体用于执行：

响应于第一用户发送的人脸识别请求，采集所述第一用户的第一人脸深度图像；所述第一人脸深度图像包括所述第一用户人脸上的各特征点的第一距离信息；

根据所述第一距离信息，将所述第一人脸深度图像转换为第一人脸掩码图像；所述第一人脸掩码图像包括所述第一用户人脸上的各特征点对应的像素值；

根据所述第一人脸掩码图像和预先训练的人脸识别模型对所述第一用户进行人脸识别，得到人脸识别结果；所述人脸识别模型基于多个样本用户的样本人脸掩码图像训练得到；所述样本人脸掩码图像基于所述样本用户的样本人脸深度图像转换得到。

上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。

为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本说明书一个或多个实施例时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。

本领域内的技术人员应明白，本说明书一个或多个实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本说明书一个或多个实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本说明书一个或多个实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本说明书一个或多个实施例是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本说明书一个或多个实施例可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

以上所述仅为本说明书一个或多个实施例而已，并不用于限制本说明书。对于本领域技术人员来说，本说明书一个或多个实施例可以有各种更改和变化。凡在本说明书一个或多个实施例的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本说明书一个或多个实施例的权利要求范围之内。

Claims (16)

1.一种人脸识别方法，包括：

响应于第一用户发送的人脸识别请求，采集所述第一用户的第一人脸深度图像；所述第一人脸深度图像包括所述第一用户人脸上的各特征点的第一距离信息；

根据所述第一距离信息，将所述第一人脸深度图像转换为第一人脸掩码图像；所述第一人脸掩码图像包括所述第一用户人脸上的各特征点对应的像素值；

若所述第一人脸掩码图像中的无效像素点数目不低于第一预设阈值，则利用所述无效像素点周围的有效像素点恢复所述无效像素点，以使所述第一人脸掩码图像中所述无效像素点的数目低于所述第一预设阈值；若所述第一人脸掩码图像中的图像噪声达到第二预设阈值，则对所述第一人脸掩码图像进行去噪处理，以使所述第一人脸掩码图像中的所述图像噪声低于所述第二预设阈值；

若所述第一人脸掩码图像中的人脸指定部位的第一位置信息和所述人脸角度符合预设角度时所述人脸指定部位的第二位置信息一致，则根据所述第一人脸掩码图像和预先训练的人脸识别模型对所述第一用户进行人脸识别，得到人脸识别结果；所述人脸指定部位包括眼睛；所述人脸识别模型基于多个样本用户的样本人脸掩码图像和所述样本人脸掩码图像对应的样本扩展图像训练得到；所述样本人脸掩码图像基于所述样本用户的样本人脸深度图像转换得到；所述样本扩展图像为对所述样本人脸掩码图像进行指定操作后得到，所述指定操作包括图像旋转、图像角度变换、图像加噪中的至少一项。

2.根据权利要求1所述的方法，所述将所述第一人脸深度图像转换为第一人脸掩码图像之后，还包括：

判断所述第一人脸掩码图像是否符合预设条件，所述预设条件包括以下至少一项：图像中的人脸角度符合预设角度、图像中的无效像素点数目低于预设阈值；

若否，则对所述第一人脸掩码图像进行预处理，得到符合所述预设条件的第二人脸掩码图像；

所述根据所述第一人脸掩码图像和预先训练的人脸识别模型对所述第一用户进行人脸识别，包括：

根据所述第二人脸掩码图像和预先训练的人脸识别模型对所述第一用户进行人脸识别。

3.根据权利要求2所述的方法，所述预设条件包括：图像中的人脸角度符合预设角度；

所述判断所述第一人脸掩码图像是否符合预设条件，包括：

确定所述第一人脸掩码图像中的人脸指定部位的第一位置信息；及，确定所述人脸角度符合所述预设角度时所述人脸指定部位的第二位置信息；

判断所述第一位置信息与所述第二位置信息是否一致；

若否，则确定所述第一人脸掩码图像不符合所述预设条件。

4.根据权利要求3所述的方法，所述对所述第一人脸掩码图像进行预处理，得到符合所述预设条件的第二人脸掩码图像，包括：

根据所述第一位置信息，确定所述第一人脸掩码图像中的人脸角度；

对所述第一人脸掩码图像中的人脸角度进行变换，得到所述人脸角度符合所述预设角度的第二人脸掩码图像。

5.根据权利要求1所述的方法，所述根据所述第一距离信息，将所述第一人脸深度图像转换为第一人脸掩码图像，包括：

根据所述第一距离信息以及预设的距离信息和像素值之间的对应关系，将所述第一人脸深度图像转换为第一人脸掩码图像；所述距离信息和所述像素值之间负相关。

6.根据权利要求1所述的方法，所述人脸识别模型包括各所述样本用户的样本人脸掩码特征信息；

所述根据所述第一人脸掩码图像和预先训练的人脸识别模型对所述第一用户进行人脸识别，得到人脸识别结果，包括：

从所述第一人脸掩码图像中提取出所述第一用户的第一人脸掩码特征信息；

将所述第一人脸掩码特征信息与所述样本人脸掩码特征信息进行匹配，以及根据匹配结果判断所述人脸识别模型中是否包含与所述第一人脸掩码特征信息相匹配的所述样本人脸掩码特征信息；

若是，则确定所述人脸识别结果为通过；若否，则确定所述人脸识别结果为未通过。

7.根据权利要求2所述的方法，所述响应于第一用户发送的人脸识别请求，采集所述第一用户的第一人脸深度图像之前，还包括：

采集所述样本用户的样本人脸深度图像；所述样本人脸深度图像包括所述样本用户人脸上的各特征点的第二距离信息；

根据所述第二距离信息，将所述样本人脸深度图像转换为样本人脸掩码图像；所述样本人脸掩码图像包括所述样本用户人脸上的各特征点对应的像素值；

对所述样本人脸掩码图像进行所述预处理，得到符合所述预设条件的样本人脸掩码图像；

提取符合所述预设条件的样本人脸掩码图像中的样本人脸掩码特征信息；

利用所述样本人脸掩码特征信息进行模型训练，得到所述人脸识别模型。

8.根据权利要求7所述的方法，所述对所述样本人脸掩码图像进行所述预处理，得到符合所述预设条件的样本人脸掩码图像之后，还包括：

对所述样本人脸掩码图像进行指定操作，得到所述样本人脸掩码图像对应的样本扩展图像；所述指定操作包括以下至少一项：图像旋转、图像角度变换、图像加噪；

所述提取符合所述预设条件的样本人脸掩码图像中的样本人脸掩码特征信息，包括：

提取符合所述预设条件的样本人脸掩码图像及所述样本扩展图像中的样本人脸掩码特征信息。

9.一种人脸识别装置，包括：

第一采集模块，响应于第一用户发送的人脸识别请求，采集所述第一用户的第一人脸深度图像；所述第一人脸深度图像包括所述第一用户人脸上的各特征点的第一距离信息；

第一转换模块，根据所述第一距离信息，将所述第一人脸深度图像转换为第一人脸掩码图像；所述第一人脸掩码图像包括所述第一用户人脸上的各特征点对应的像素值；

若所述第一人脸掩码图像中的无效像素点数目不低于第一预设阈值，则利用所述无效像素点周围的有效像素点恢复所述无效像素点，以使所述第一人脸掩码图像中所述无效像素点的数目低于所述第一预设阈值；若所述第一人脸掩码图像中的图像噪声达到第二预设阈值，则对所述第一人脸掩码图像进行去噪处理，以使所述第一人脸掩码图像中的所述图像噪声低于所述第二预设阈值；

识别模块，若所述第一人脸掩码图像中的人脸指定部位的第一位置信息和所述人脸角度符合预设角度时所述人脸指定部位的第二位置信息一致，则根据所述第一人脸掩码图像和预先训练的人脸识别模型对所述第一用户进行人脸识别，得到人脸识别结果；所述人脸指定部位包括眼睛；所述人脸识别模型基于多个样本用户的样本人脸掩码图像和所述样本人脸掩码图像对应的样本扩展图像训练得到；所述样本人脸掩码图像基于所述样本用户的样本人脸深度图像转换得到；所述样本扩展图像为对所述样本人脸掩码图像进行指定操作后得到，所述指定操作包括图像旋转、图像角度变换、图像加噪中的至少一项。

10.根据权利要求9所述的装置，还包括：

判断模块，在所述将所述第一人脸深度图像转换为第一人脸掩码图像之后，判断所述第一人脸掩码图像是否符合预设条件，所述预设条件包括以下至少一项：图像中的人脸角度符合预设角度、图像中的无效像素点数目低于预设阈值；

第一预处理模块，若所述第一人脸掩码图像不符合所述预设条件，则对所述第一人脸掩码图像进行预处理，得到符合所述预设条件的第二人脸掩码图像；

所述识别模块包括：

识别单元，根据所述第二人脸掩码图像和预先训练的人脸识别模型对所述第一用户进行人脸识别。

11.根据权利要求10所述的装置，所述预设条件包括：图像中的人脸角度符合预设角度；

所述判断模块包括：

第一确定单元，确定所述第一人脸掩码图像中的人脸指定部位的第一位置信息；及，确定所述人脸角度符合所述预设角度时所述人脸指定部位的第二位置信息；

判断单元，判断所述第一位置信息与所述第二位置信息是否一致；

第二确定单元，若所述第一位置信息与所述第二位置信息不一致，则确定所述第一人脸掩码图像不符合所述预设条件。

12.根据权利要求9所述的装置，所述人脸识别模型包括各所述样本用户的样本人脸掩码特征信息；

所述识别模块包括：

第一提取单元，从所述第一人脸掩码图像中提取出所述第一用户的第一人脸掩码特征信息；

匹配单元，将所述第一人脸掩码特征信息与所述样本人脸掩码特征信息进行匹配，以及根据匹配结果判断所述人脸识别模型中是否包含与所述第一人脸掩码特征信息相匹配的所述样本人脸掩码特征信息；

第三确定单元，若所述人脸识别模型中包含与所述第一人脸掩码特征信息相匹配的所述样本人脸掩码特征信息，则确定所述人脸识别结果为通过；若所述人脸识别模型中不包含与所述第一人脸掩码特征信息相匹配的所述样本人脸掩码特征信息，则确定所述人脸识别结果为未通过。

13.根据权利要求10所述的装置，还包括：

第二采集模块，在所述响应于第一用户发送的人脸识别请求，采集所述第一用户的第一人脸深度图像之前，采集所述样本用户的样本人脸深度图像；所述样本人脸深度图像包括所述样本用户人脸上的各特征点的第二距离信息；

第二转换模块，根据所述第二距离信息，将所述样本人脸深度图像转换为样本人脸掩码图像；所述样本人脸掩码图像包括所述样本用户人脸上的各特征点对应的像素值；

第二预处理模块，对所述样本人脸掩码图像进行所述预处理，得到符合所述预设条件的样本人脸掩码图像；

提取模块，提取符合所述预设条件的样本人脸掩码图像中的样本人脸掩码特征信息；

模型训练模块，利用所述样本人脸掩码特征信息进行模型训练，得到所述人脸识别模型。

14.根据权利要求13所述的装置，还包括：

操作模块，在所述对所述样本人脸掩码图像进行所述预处理，得到符合所述预设条件的样本人脸掩码图像之后，对所述样本人脸掩码图像进行指定操作，得到所述样本人脸掩码图像对应的样本扩展图像；所述指定操作包括以下至少一项：图像旋转、图像角度变换、图像加噪；

所述提取模块包括：

第二提取单元，提取符合所述预设条件的样本人脸掩码图像及所述样本扩展图像中的样本人脸掩码特征信息。

15.一种人脸识别设备，包括：

处理器；以及

被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器：

响应于第一用户发送的人脸识别请求，采集所述第一用户的第一人脸深度图像；所述第一人脸深度图像包括所述第一用户人脸上的各特征点的第一距离信息；

根据所述第一距离信息，将所述第一人脸深度图像转换为第一人脸掩码图像；所述第一人脸掩码图像包括所述第一用户人脸上的各特征点对应的像素值；

若所述第一人脸掩码图像中的无效像素点数目不低于第一预设阈值，则利用所述无效像素点周围的有效像素点恢复所述无效像素点，以使所述第一人脸掩码图像中所述无效像素点的数目低于所述第一预设阈值；若所述第一人脸掩码图像中的图像噪声达到第二预设阈值，则对所述第一人脸掩码图像进行去噪处理，以使所述第一人脸掩码图像中的所述图像噪声低于所述第二预设阈值；

若所述第一人脸掩码图像中的人脸指定部位的第一位置信息和所述人脸角度符合预设角度时所述人脸指定部位的第二位置信息一致，则根据所述第一人脸掩码图像和预先训练的人脸识别模型对所述第一用户进行人脸识别，得到人脸识别结果；所述人脸指定部位包括眼睛；所述人脸识别模型基于多个样本用户的样本人脸掩码图像和所述样本人脸掩码图像对应的样本扩展图像训练得到；所述样本人脸掩码图像基于所述样本用户的样本人脸深度图像转换得到；所述样本扩展图像为对所述样本人脸掩码图像进行指定操作后得到，所述指定操作包括图像旋转、图像角度变换、图像加噪中的至少一项。

16.一种存储介质，用于存储计算机可执行指令，所述可执行指令在被执行时实现以下流程：

响应于第一用户发送的人脸识别请求，采集所述第一用户的第一人脸深度图像；所述第一人脸深度图像包括所述第一用户人脸上的各特征点的第一距离信息；

根据所述第一距离信息，将所述第一人脸深度图像转换为第一人脸掩码图像；所述第一人脸掩码图像包括所述第一用户人脸上的各特征点对应的像素值；

若所述第一人脸掩码图像中的无效像素点数目不低于第一预设阈值，则利用所述无效像素点周围的有效像素点恢复所述无效像素点，以使所述第一人脸掩码图像中所述无效像素点的数目低于所述第一预设阈值；若所述第一人脸掩码图像中的图像噪声达到第二预设阈值，则对所述第一人脸掩码图像进行去噪处理，以使所述第一人脸掩码图像中的所述图像噪声低于所述第二预设阈值；

若所述第一人脸掩码图像中的人脸指定部位的第一位置信息和所述人脸角度符合预设角度时所述人脸指定部位的第二位置信息一致，则根据所述第一人脸掩码图像和预先训练的人脸识别模型对所述第一用户进行人脸识别，得到人脸识别结果；所述人脸指定部位包括眼睛；所述人脸识别模型基于多个样本用户的样本人脸掩码图像和所述样本人脸掩码图像对应的样本扩展图像训练得到；所述样本人脸掩码图像基于所述样本用户的样本人脸深度图像转换得到；所述样本扩展图像为对所述样本人脸掩码图像进行指定操作后得到，所述指定操作包括图像旋转、图像角度变换、图像加噪中的至少一项。

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