本技術(shù)涉及人臉識(shí)別，尤其涉及一種人臉識(shí)別方法、裝置及電子設(shè)備、計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。

背景技術(shù)：

1、人臉識(shí)別是一種通過(guò)對(duì)二維圖像中的人臉部特征信息提取和建模并識(shí)別身份的一種生物識(shí)別技術(shù)。

2、隨著技術(shù)的進(jìn)步，目前正常場(chǎng)景下的人臉識(shí)別準(zhǔn)確率已經(jīng)非常高，但是有些場(chǎng)景，比如高光照、迎著陽(yáng)光、鏡片反光等異常場(chǎng)景人臉識(shí)別不僅識(shí)別率不高而且效率低。這種異常場(chǎng)景下由于檢測(cè)不到人臉導(dǎo)致定位不準(zhǔn)無(wú)法識(shí)別，使用起來(lái)體驗(yàn)感很差。

3、現(xiàn)有技術(shù)中提供了一些人臉識(shí)別方案，一種是基于人眼生成人臉的識(shí)別方法，通過(guò)檢測(cè)人眼區(qū)域送入到gan網(wǎng)絡(luò)生成相似度較高的人臉圖像，進(jìn)而進(jìn)行人臉識(shí)別，克服人臉遮擋問(wèn)題。

4、另一種是通過(guò)紅外人臉檢測(cè)模型檢測(cè)到紅外人臉區(qū)域，然后利用紅外人臉區(qū)域去生成可見(jiàn)光人臉圖像，基于可見(jiàn)光人臉檢測(cè)模型，對(duì)獲取的紅外人臉圖像進(jìn)行檢測(cè)和定位，同時(shí)用于后續(xù)的識(shí)別分類(lèi)，能解決紅外識(shí)別中存在分辨率低、圖像不清晰等問(wèn)題。

5、還有一種是基于近紅外成像與深度學(xué)習(xí)相結(jié)合的人臉識(shí)別方法，包括近紅外人臉圖像采集和活體檢測(cè)，通過(guò)cyclegan網(wǎng)絡(luò)將紅外人臉轉(zhuǎn)換成可見(jiàn)光圖像去識(shí)別。

6、然而，現(xiàn)有的人臉識(shí)別方案至少存在如下的技術(shù)問(wèn)題：

7、1)常用的紅外人臉識(shí)別存在分辨率差、對(duì)比度低、視覺(jué)效果模糊、受環(huán)境光影響大的問(wèn)題，僅僅使用紅外去識(shí)別人臉效果較差。

8、2)高光照?qǐng)鼍跋聠渭兊目梢?jiàn)光人臉檢測(cè)效果較差，可用的人臉信息較少，無(wú)法定位人臉，識(shí)別效率低下。

9、3)基于人眼生成人臉的識(shí)別方法，在高光照或者用戶(hù)戴眼鏡反光場(chǎng)景下，人眼無(wú)法檢測(cè)，導(dǎo)致方法可能失敗，同樣存在人臉部位可用信息少的問(wèn)題，應(yīng)用場(chǎng)景受限。

10、4)通過(guò)紅外人臉檢測(cè)模型檢測(cè)到紅外人臉區(qū)域，然后利用紅外人臉區(qū)域去生成可見(jiàn)光人臉圖像，此方法完全依靠紅外技術(shù)去生成可見(jiàn)光人臉圖像，一旦紅外人臉圖像采集分辨率降低或者采集失敗將無(wú)法進(jìn)行人臉識(shí)別，同時(shí)也無(wú)法解決高光照引起人臉部位信息丟失的問(wèn)題。

11、5)基于近紅外成像與深度學(xué)習(xí)相結(jié)合的人臉識(shí)別方法，此方法僅僅增加了活體檢測(cè)和普通的紅外人臉識(shí)別，人臉識(shí)別效果并沒(méi)有實(shí)際的提高。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本技術(shù)實(shí)施例提供了一種人臉識(shí)別方法、裝置及電子設(shè)備、計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，以提高人臉識(shí)別的準(zhǔn)確性和識(shí)別效率。

2、本技術(shù)實(shí)施例采用下述技術(shù)方案：

3、第一方面，本技術(shù)實(shí)施例提供一種人臉識(shí)別方法，所述人臉識(shí)別方法包括：

4、獲取人臉可見(jiàn)光圖像和對(duì)應(yīng)的紅外圖像；

5、在所述人臉可見(jiàn)光圖像為高光照?qǐng)D像的情況下，利用光照去除模型對(duì)所述人臉可見(jiàn)光圖像進(jìn)行光照去除處理，得到光照去除處理后的人臉可見(jiàn)光圖像；

6、根據(jù)所述光照去除處理后的人臉可見(jiàn)光圖像和對(duì)應(yīng)的紅外圖像進(jìn)行人臉重建，得到重建人臉圖像；

7、根據(jù)所述重建人臉圖像、所述人臉可見(jiàn)光圖像以及所述紅外圖像進(jìn)行人臉識(shí)別，得到人臉識(shí)別結(jié)果。

8、可選地，在獲取人臉可見(jiàn)光圖像和對(duì)應(yīng)的紅外圖像之后，所述人臉識(shí)別方法還包括：

9、利用光照判別模型對(duì)所述人臉可見(jiàn)光圖像進(jìn)行判別，確定所述人臉可見(jiàn)光圖像對(duì)應(yīng)的光照類(lèi)型；

10、若所述人臉可見(jiàn)光圖像對(duì)應(yīng)的光照類(lèi)型為正常光照，則直接對(duì)所述人臉可見(jiàn)光圖像進(jìn)行人臉識(shí)別，得到人臉識(shí)別結(jié)果；

11、若所述人臉可見(jiàn)光圖像對(duì)應(yīng)的光照類(lèi)型為無(wú)光照或低光照，則對(duì)所述紅外圖像提取虹膜特征，并根據(jù)所述虹膜特征確定人臉識(shí)別結(jié)果；

12、若所述人臉可見(jiàn)光圖像對(duì)應(yīng)的光照類(lèi)型為高光照，則執(zhí)行利用光照去除模型對(duì)所述人臉可見(jiàn)光圖像進(jìn)行光照去除處理，得到光照去除處理后的人臉可見(jiàn)光圖像的步驟。

13、可選地，所述利用光照判別模型對(duì)所述人臉可見(jiàn)光圖像進(jìn)行判別，確定所述人臉可見(jiàn)光圖像對(duì)應(yīng)的光照類(lèi)型包括：

14、利用光照判別模型提取所述人臉可見(jiàn)光圖像中的亮度值和增益值；

15、根據(jù)所述人臉可見(jiàn)光圖像中的亮度值和增益值確定所述人臉可見(jiàn)光圖像對(duì)應(yīng)的光照類(lèi)型。

16、可選地，所述根據(jù)所述光照去除處理后的人臉可見(jiàn)光圖像和對(duì)應(yīng)的紅外圖像進(jìn)行人臉重建，得到重建人臉圖像包括：

17、對(duì)所述光照去除處理后的人臉可見(jiàn)光圖像進(jìn)行多等分分割，得到分割后的人臉可見(jiàn)光圖像；

18、將所述分割后的人臉可見(jiàn)光圖像與對(duì)應(yīng)的紅外圖像進(jìn)行合并，得到多通道圖像；

19、利用人臉重建模型對(duì)所述多通道圖像進(jìn)行處理，得到重建人臉圖像。

20、可選地，所述根據(jù)所述重建人臉圖像、所述人臉可見(jiàn)光圖像以及所述紅外圖像進(jìn)行人臉識(shí)別，得到人臉識(shí)別結(jié)果包括：

21、對(duì)所述重建人臉圖像和所述人臉可見(jiàn)光圖像進(jìn)行融合，得到融合后的人臉圖像；

22、根據(jù)所述融合后的人臉圖像以及所述紅外圖像進(jìn)行人臉識(shí)別，得到人臉識(shí)別結(jié)果。

23、可選地，所述根據(jù)所述融合后的人臉圖像以及所述紅外圖像進(jìn)行人臉識(shí)別，得到人臉識(shí)別結(jié)果包括：

24、分別提取所述融合后的人臉圖像中的人臉特征以及所述紅外圖像中的虹膜特征；

25、根據(jù)所述人臉特征和所述虹膜特征進(jìn)行人臉特征信息比對(duì)，得到人臉識(shí)別結(jié)果。

26、可選地，所述光照去除模型通過(guò)如下方式訓(xùn)練得到：

27、利用3d渲染生成有光照的渲染圖像以及無(wú)光照的真實(shí)圖像；

28、根據(jù)所述有光照的渲染圖像以及所述無(wú)光照的真實(shí)圖像構(gòu)建訓(xùn)練樣本對(duì)；

29、利用所述訓(xùn)練樣本對(duì)訓(xùn)練光照去除模型。

30、第二方面，本技術(shù)實(shí)施例還提供一種人臉識(shí)別裝置，所述人臉識(shí)別裝置包括：

31、獲取單元，用于獲取人臉可見(jiàn)光圖像和對(duì)應(yīng)的紅外圖像；

32、光照去除單元，用于在所述人臉可見(jiàn)光圖像為高光照?qǐng)D像的情況下，利用光照去除模型對(duì)所述人臉可見(jiàn)光圖像進(jìn)行光照去除處理，得到光照去除處理后的人臉可見(jiàn)光圖像；

33、重建單元，用于根據(jù)所述光照去除處理后的人臉可見(jiàn)光圖像和對(duì)應(yīng)的紅外圖像進(jìn)行人臉重建，得到重建人臉圖像；

34、人臉識(shí)別單元，用于根據(jù)所述重建人臉圖像、所述人臉可見(jiàn)光圖像以及所述紅外圖像進(jìn)行人臉識(shí)別，得到人臉識(shí)別結(jié)果。

35、第三方面，本技術(shù)實(shí)施例還提供一種電子設(shè)備，包括：

36、處理器；以及

37、被安排成存儲(chǔ)計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令的存儲(chǔ)器，所述可執(zhí)行指令在被執(zhí)行時(shí)使所述處理器執(zhí)行前述之任一所述方法。

38、第四方面，本技術(shù)實(shí)施例還提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)一個(gè)或多個(gè)程序，所述一個(gè)或多個(gè)程序當(dāng)被包括多個(gè)應(yīng)用程序的電子設(shè)備執(zhí)行時(shí)，使得所述電子設(shè)備執(zhí)行前述之任一所述方法。

39、本技術(shù)實(shí)施例采用的上述至少一個(gè)技術(shù)方案能夠達(dá)到以下有益效果：本技術(shù)實(shí)施例的人臉識(shí)別方法，先獲取人臉可見(jiàn)光圖像和對(duì)應(yīng)的紅外圖像；然后在人臉可見(jiàn)光圖像為高光照?qǐng)D像的情況下，利用光照去除模型對(duì)人臉可見(jiàn)光圖像進(jìn)行光照去除處理，得到光照去除處理后的人臉可見(jiàn)光圖像；之后根據(jù)光照去除處理后的人臉可見(jiàn)光圖像和對(duì)應(yīng)的紅外圖像進(jìn)行人臉重建，得到重建人臉圖像；最后根據(jù)重建人臉圖像、人臉可見(jiàn)光圖像以及紅外圖像進(jìn)行人臉識(shí)別，得到人臉識(shí)別結(jié)果。本技術(shù)實(shí)施例的人臉識(shí)別方法結(jié)合紅外圖像和真實(shí)的人臉圖像對(duì)人臉進(jìn)行恢復(fù)，生成重建人臉圖像，解決了高光照?qǐng)鼍跋氯四樧R(shí)別不準(zhǔn)的問(wèn)題，豐富了用于人臉識(shí)別的特征信息，大大提高了人臉識(shí)別的精準(zhǔn)度。