CN107844782A - 一种基于多任务串行深度网络的人脸识别方法 - Google Patents

一种基于多任务串行深度网络的人脸识别方法 Download PDF

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于治楼
陈祥
吴永健
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Abstract

本发明公开一种基于多任务串行深度网络的人脸识别方法，涉及计算机识别领域；本发明利用建立的识别模型进行人脸识别：采集图像进行人脸检测，将检测到的人脸图像输入到多任务串行网络中，使用多样性分类任务网络对输入的人脸图像进行分类，若分类结果为正脸，则输出识别结果；若分类结果为侧脸，则将侧脸转化为正脸，再输出识别结果利用上述本发明方法针对非可控自然环境下人脸图像的特点，设计有效的人脸识别方法，使其能够高效地对人脸进行正确识别，可用于金融身份验证、智能安防、电子商务等领域，提高产品竞争力同时，更加有助于公司获得良好的经济效益和社会效益。

Description

一种基于多任务串行深度网络的人脸识别方法
技术领域
本发明公开一种人脸识别方法，涉及计算机识别领域，具体地说是一种基于多任务串行深度网络的人脸识别方法。
背景技术
随着科技的发展、人们生活水平的提高，人脸识别在金融、电子商务、安防等领域的应用越来越广，其市场规模达到将近千亿级别。现有的人脸识别方法在可控环境下已经可以达到较高的识别精度，但是在非可控自然环境下，识别性能仍有待提高。不同于可控环境下采集的图像，非可控环境下采集到的人脸图像呈现多样化。例如，在自然环境下采集到的人脸图像存在多种角度。多角度的人脸图像往往造成同类之间较大的多样性，从而降低了传统方法的识别精度。因此，本发明提供一种基于多任务串行深度网络的人脸识别方法，针对非可控自然环境下人脸图像的特点，设计有效的人脸识别方法，使其能够高效地对人脸进行正确识别，可用于金融身份验证、智能安防、电子商务等领域，提高产品竞争力同时，更加有助于公司获得良好的经济效益和社会效益。
发明内容
本发明提供一种基于多任务串行深度网络的人脸识别方法，能够提高侧脸的识别精度，从而可以提高非可控自然场景下的人脸识别精度，具有广阔的应用前景。
本发明提出的具体方案是：
一种基于多任务串行深度网络的人脸识别方法：
将采集到的图像作为训练集，获得检测到的人脸图像，根据训练集的人脸角度进行标记，标记为正脸和侧脸，对正脸和侧脸进行分类训练，
将侧脸转化为正脸，以便对转化后的正脸进行识别，
将所有样本的正脸图像，利用人脸识别模型进行训练，建立识别模型，
再利用识别模型进行人脸识别：采集图像进行人脸检测，将检测到的人脸图像输入到多任务串行网络中，使用多样性分类任务网络对输入的人脸图像进行分类，若分类结果为正脸，则输出识别结果；若分类结果为侧脸，则将侧脸转化为正脸，再输出识别结果。
所述的方法利用MTCNN对采集到的图像进行人脸检测。
所述的方法利用Alexnet结构作为人脸分类任务模型对训练集的人脸进行分类训练。
所述的方法利用TP-GAN将侧脸转化为正脸，以便对转化后的正脸进行识别。
所述的方法利用facenet作为人脸识别模型进行训练，建立识别模型。
本发明的有益之处是：
本发明提供一种基于多任务串行深度网络的人脸识别方法：
将采集到的图像作为训练集，获得检测到的人脸图像，根据训练集的人脸角度进行标记，标记为正脸和侧脸，对正脸和侧脸进行分类训练，
将侧脸转化为正脸，以便对转化后的正脸进行识别，
将所有样本的正脸图像，利用人脸识别模型进行训练，建立识别模型，
再利用识别模型进行人脸识别：采集图像进行人脸检测，将检测到的人脸图像输入到多任务串行网络中，使用多样性分类任务网络对输入的人脸图像进行分类，若分类结果为正脸，则输出识别结果；若分类结果为侧脸，则将侧脸转化为正脸，再输出识别结果。
利用上述本发明方法针对非可控自然环境下人脸图像的特点，设计有效的人脸识别方法，使其能够高效地对人脸进行正确识别，可用于金融身份验证、智能安防、电子商务等领域，提高产品竞争力同时，更加有助于公司获得良好的经济效益和社会效益。
附图说明
图1 本发明人脸识别流程图；
图2本发明方法流程图。
具体实施方式
本发明提供一种基于多任务串行深度网络的人脸识别方法：
将采集到的图像作为训练集，获得检测到的人脸图像，根据训练集的人脸角度进行标记，标记为正脸和侧脸，对正脸和侧脸进行分类训练，
将侧脸转化为正脸，以便对转化后的正脸进行识别，
将所有样本的正脸图像，利用人脸识别模型进行训练，建立识别模型，
再利用识别模型进行人脸识别：采集图像进行人脸检测，将检测到的人脸图像输入到多任务串行网络中，使用多样性分类任务网络对输入的人脸图像进行分类，若分类结果为正脸，则输出识别结果；若分类结果为侧脸，则将侧脸转化为正脸，再输出识别结果。
结合附图对本发明做一步说明。
利用本发明方法，
首先进行网络的训练阶段：
多样性分类任务网络训练：将采集到的图像作为训练集，使用MTCNN对采集到的图像进行人脸检测，获得检测到的人脸图像，根据训练集的人脸角度进行标记，标记为正脸和侧脸，正脸标记为0，侧脸标记为1，利用Alexnet结构作为人脸分类任务模型对人脸的正脸和侧脸进行分类训练，
侧脸处理任务网络训练：对于正脸的识别精度较高，对于侧脸的识别精度较低，为了更好的识别侧脸，利用TP-GAN将侧脸转化为正脸，以便对转化后的正脸进行识别，
将所有样本的正脸图像，利用facenet作为人脸识别模型进行训练，建立本发明的识别模型，
再利用识别模型进行人脸识别：使用MTCNN对采集图像进行人脸检测，将检测到的人脸图像输入到多任务串行网络中，使用多样性分类任务网络对输入的人脸图像进行分类，若分类结果为正脸，则将正脸输入到识别模型内，输出识别结果；若分类结果为侧脸，则将侧脸转化为正脸，将生成的正脸输入到识别模型内，再输出识别结果。

Claims (5)

1.一种基于多任务串行深度网络的人脸识别方法，其特征是
将采集到的图像作为训练集，获得检测到的人脸图像，根据训练集的人脸角度进行标记，标记为正脸和侧脸，对正脸和侧脸进行分类训练，
将侧脸转化为正脸，以便对转化后的正脸进行识别，
将所有样本的正脸图像，利用人脸识别模型进行训练，建立识别模型，
再利用识别模型进行人脸识别：采集图像进行人脸检测，将检测到的人脸图像输入到多任务串行网络中，使用多样性分类任务网络对输入的人脸图像进行分类，若分类结果为正脸，则输出识别结果；若分类结果为侧脸，则将侧脸转化为正脸，再输出识别结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征是利用MTCNN对采集到的图像进行人脸检测。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征是利用Alexnet结构作为人脸分类任务模型对训练集的人脸进行分类训练。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征是利用TP-GAN将侧脸转化为正脸，以便对转化后的正脸进行识别。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征是利用facenet作为人脸识别模型进行训练，建立识别模型。
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