(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210856735.9 (22)申请日 2022.07.21 (71)申请人 湖南朗国视 觉识别研究院有限公司 地址 410000 湖南省长 沙市高新 开发区尖 山路18号中电软件园二期A 20栋401 (72)发明人 汪彦明　 (74)专利代理 机构 广州市越秀区哲力专利商标 事务所(普通 合伙) 44288 专利代理师 郭昊辰 (51)Int.Cl. G06V 40/16(2022.01) G06V 40/50(2022.01) G06V 10/74(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 10/82(2022.01)G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G07C 9/37(2020.01) (54)发明名称 门禁系统的戴口罩人脸识别方法、 系统、 电 子设备及 介质 (57)摘要 本发明涉及门禁控制领域， 尤其涉及门禁系 统的戴口罩人脸识别方法、 系统、 电子设备及介 质。 一种门禁系统的戴口罩人脸识别方法， 包括： 获取人脸数据； 基于所述人脸数据与人脸注册库 中的人脸注册特征数据进行对比， 得到人脸识别 结果； 生成人脸注册特征数据的过程包括： 获取 注册数据； 使用第一特征提取模 型对所述注册数 据进行特征提取得到所述第一基础特征数据； 使 用第二特征提取模型对所述注册数据进行特征 提取得到 所述第二基础特征数据。 使用同一份注 册数据分别使用第一特征提取模 型、 第二特征提 取模型提取得到， 能够在不降低针对 未戴口罩人 脸识别准确性的前提下， 兼容了针对戴口罩人脸 情况的识别， 且具有极高的识别准确度。 权利要求书2页 说明书6页 附图1页 CN 115035586 A 2022.09.09 CN 115035586 A 1.一种门禁系统的戴口罩人脸识别方法， 其特 征在于， 包括： 获取人脸数据； 基于所述人脸数据与人脸注册库中的人脸注册特征数据进行对比， 得到人脸识别结 果； 其中， 所述人脸注册特征数据包括对应未戴口罩情况 的第一基础特征数据和对应戴口 罩情况的第二基础特 征数据； 生成人脸注 册特征数据的过程包括： 获取注册数据； 使用第一特 征提取模型对所述注 册数据进行 特征提取得到所述第一基础特 征数据； 使用第二特 征提取模型对所述注 册数据进行 特征提取得到所述第二基础特 征数据。 2.根据权利要求1所述的门禁系统 的戴口罩人脸识别方法， 其特征在于， 所述对比过程 具体包括： 基于第一识别模型对所述人脸数据进行识别， 得到人脸类型； 所述人脸类型包括戴口 罩类型和未戴口罩类型； 基于所述人脸类型， 在人脸注 册库中选择对应的人脸注 册特征数据； 提取所述人脸数据的人脸特 征数据， 与所述人脸注 册特征数据进行对比。 3.根据权利要求2所述的门禁系统 的戴口罩人脸识别方法， 其特征在于， 当所述人脸类 型为戴口罩类型时， 还执行： 基于所述人脸数据获取人脸上半部数据， 提取所述人脸上半部 数据的特 征数据作为所述人脸特 征数据。 4.根据权利要求3所述的门禁系统 的戴口罩人脸识别方法， 其特征在于， 所述人脸识别 结果包括 通过和不 通过； 所述对比过程包括： 当所述人脸类型为未戴口罩类型时， 若所述人脸特征数据与 所述第一基础特征数据的 相似度超过第一对比阈值， 则所述人脸识别结果 为通过； 否则所述人脸识别结果 为不通过； 当所述人脸类型为戴口罩类型时， 若所述人脸特征数据与所述第 二基础特征数据的相 似度超过第二对比阈值， 则所述人脸识别结果为通过； 否则所述人脸识别结果为不通过； 所 述第二对比阈值大于所述第一对比阈值。 5.根据权利要求2所述的门禁系统 的戴口罩人脸识别方法， 其特征在于， 所述第 一识别 模型的训练过程包括： 获取第一训练集； 所述第 一训练集包括多个标注有戴口罩人脸标签或未戴口罩人脸标 签的图像样本； 其中， 针对戴口罩人脸图像标注所述戴口罩人脸标签， 针对未戴口罩人脸图 像标注所述未戴口罩人脸标签； 基于所述第一训练集对初始化的深度神经网络进行训练得到所述第一识别模型。 6.根据权利要求1所述的门禁系统 的戴口罩人脸识别方法， 其特征在于， 在得到所述注 册数据后， 还通过第一识别模型对所述注 册数据进行识别； 若判定为未戴口罩的人脸注册图像， 则通过所述第 一特征提取模型和所述第 二特征提 取模型进行 特征提取； 若判定为戴口罩的人脸注 册图像或无 人脸图像， 则发出示警信息 。 7.根据权利要求1所述的门禁系统 的戴口罩人脸识别方法， 其特征在于， 所述第 一特征 提取模型的训练过程包括： 获取第二训练集； 所述第二训练集包括多个第二训练样本； 所述第二训练样本包括人权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115035586 A 2脸数据以及对应的特 征数据的； 使用所述第二训练集对初始化的神经网络模型进行训练得到所述第一特 征提取模型； 所述第二特 征提取模型的训练过程包括： 获取第三训练集； 所述第二训练集包括多个第三训练样本； 所述第三训练样本包括人 脸数据以及对应所述人脸数据的上半部分图像的特 征数据； 使用所述第三训练集对初始化的神经网络模型进行训练得到所述第一特 征提取模型。 8.一种门禁系统的戴口罩人脸识别系统， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 用于获取 人脸数据； 人脸注册库， 存储有人脸注册特征数据； 所述人脸注册特征数据包括对应未戴口罩情 况的第一基础特 征数据和对应戴口罩情况的第二基础特 征数据； 注册模块， 用于生成人脸注册特征数据存储到所述人脸注册库中； 生成人脸注册特征 数据的过程包括： 获取注册数据； 使用第一特征提取模型对所述注册数据进行特征提取得 到所述第一基础特征数据； 使用第二特征提取模型对所述注册数据进 行特征提取得到所述 第二基础特 征数据； 对比模块， 用于基于所述人脸数据与人脸注册库中的人脸注册特征数据进行对比， 得 到人脸识别结果。 9.一种电子设备， 其特 征在于， 包括： 存储器， 存储有计算机程序； 处理器， 执行所述计算机程序时， 实现权利要求1 ‑7任一所述的门禁系统的戴口罩人脸 识别方法。 10.一种计算机可读介质， 其特征在于， 存储有计算机程序， 所述计算机程序在被处理 器执行时， 实现权利要求1 ‑7任一所述的门禁系统的戴口罩人脸识别方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115035586 A 3