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申请/专利权人：上海新氦类脑智能科技有限公司

摘要：本申请提供的一种基于遮挡环境下人脸身份验证方法、装置、设备和介质，通过基于训练过的深度学习网络对人脸面部图像进行特征点检测，以确定所述人脸面部图像上对应人脸面部中一或多个特征点的具体位置；依据检测出的各所述特征点对所述人脸面部图像上的人脸面部进行区域分割，以获得分割后的截取图像；将所述截取图像输入所述深度学习网络以输出多维度的数字编码向量，令其与数据库中预存的包含有身份信息的人脸面部编码向量进行比对，以得到身份验证结果。本申请能够在卫生安全级别较高、寒冷环境及人脸大面积遮挡的情况下进行身份验证。

主权项：1.一种基于遮挡环境下人脸身份验证方法，其特征在于，所述方法包括：基于训练过的深度学习网络对人脸面部图像进行特征点检测，以确定所述人脸面部图像上对应人脸面部中一或多个特征点的具体位置；依据检测出的各所述特征点对所述人脸面部图像上的人脸面部进行区域分割，以获得分割后的截取图像；将所述截取图像输入所述深度学习网络以输出多维度的数字编码向量，令其与数据库中预存的包含有身份信息的人脸面部编码向量进行比对，以得到身份验证结果；其中所述比对方法包括： 其中，a对应为Anchor，表示所述深度学习网络中的随机样本；p对应为Positive，表示所述深度学习网络中与所述随机样本属于同一身份信息的同类样本；n对应为Negative，表示所述深度学习网络中与所述随机样本不属于同一身份信息的非同类样本； 表示作为随机样本的所述截取图像对应的由所述深度学习网络输出的多维度的数字编码向量； 表示作为同类样本的所述人脸面部图像在数据库中预存的包含有身份信息的人脸面部编码向量； 表示作为非同类样本的所述人脸面部图像在数据库中预存的包含有身份信息的人脸面部编码向量； 表示Anchor与Negative之间的欧式距离；其中所述深度网络模型的训练过程包括：获取大量分割后的截取图像作为随机样本输入至所述深度网络模型，以输出多维度的数字编码向量；令所述样本数据对应的数字编码向量与数据库中对应的同类样本和非同类样本的人脸面部编码向量进行比对，以得到比对结果；基于令Anchor与Positive之间的欧式距离更小，Anchor与Negative之间的欧式距离更大的训练规则，不断将所述截取图像对应的多维度的数字编码向量在所述深度学习网络中反向传播以进行权重更新，直至满足该训练规则，从而确定权重，并将最终比对结果作为阈值。

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百度查询： 上海新氦类脑智能科技有限公司 基于遮挡环境下人脸身份验证方法、装置、设备和介质