(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 202210586576.5 (22)申请日 2022.05.27 (71)申请人 中国银行股份有限公司 地址 100818 北京市西城区复兴门内大街1 号 (72)发明人 邱臣铭　 (74)专利代理 机构 北京集佳知识产权代理有限 公司 11227 专利代理师 郄晨芳 (51)Int.Cl. G06V 40/16(2022.01) G06V 10/74(2022.01) G06V 10/141(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06T 7/70(2017.01)G06T 3/00(2006.01) G06N 20/20(2019.01) G06N 5/00(2006.01) (54)发明名称 人脸识别方法、 装置、 电子设备及计算机存 储介质 (57)摘要 本申请提供一种人脸识别方法、 装置、 电子 设备及计算机存储介质， 可应用于人工智能、 大 数据或金融领域， 该方法包括： 首先， 获取目标图 像， 并采集目标图像中的人脸图像； 然后， 按照预 设的图像光照级别对人脸图像进行调节， 得到第 一目标人脸图像； 针对每一个第一目标人脸图 像， 对第一目标人脸图像进行三维像素点坐标转 换， 得到第一目标人脸图像的三维坐标数据集 合； 将第一目标人脸图像的三维坐标数据集合输 入至分析模型， 得到目标三维像素点坐标； 将目 标三维像素点坐标进行二维图像转换， 得到第二 目标人脸图像； 最终， 利用第二目标人脸图像进 行人脸识别， 得到人脸识别结果。 从而可 以有效 的降低光照对图像识别的影 响， 大大提高人脸识 别的精度。 权利要求书2页 说明书8页 附图4页 CN 114821748 A 2022.07.29 CN 114821748 A 1.一种人脸识别方法， 其特 征在于， 包括： 获取目标图像， 并采集所述目标图像中的人脸图像； 按照预设的图像光照级别对所述人脸图像进行调节， 得到第 一目标人脸图像； 其中， 所 述预设的图像光照级别包括： 降低光照的光照级别和 增强光照的光照级别； 针对每一个所述第 一目标人脸图像， 对所述第 一目标人脸图像进行三维像素点坐标转 换， 得到所述第一目标 人脸图像的三维坐标 数据集合； 将所述第一目标人脸图像的三维坐标数据集合输入至分析模型， 得到目标三维像素点 坐标； 其中， 所述分析模型 由多个训练样本人脸图像以及训练样本人脸图像在标准图像光 照级别下的真实数据对随机森林算法模型进行训练得到； 将所述目标三维像素点 坐标进行二维图像转换， 得到第二目标 人脸图像； 利用所述第二目标 人脸图像进行 人脸识别， 得到人脸识别结果。 2.根据权利要求1所述的人脸识别方法， 其特 征在于， 所述分析模型的构建方法， 包括： 构建训练样本集； 其中， 所述训练样本集包括多个训练样本人脸图像以及训练样本人 脸图像在标准图像光照级别下的真实数据； 针对每一个所述训练样本人脸图像， 对所述训练样本人脸图像进行三维像素点坐标转 换， 得到所述训练样本人脸图像的三维坐标 数据集合； 将所述训练样本人脸图像的三维坐标数据集合输入至随机森林算法模型， 得到所述训 练样本人脸图像的预测三维像素点 坐标； 利用所述训练样本人脸图像的预测三维像素点坐标与所述训练样本人脸图像在标准 图像光照级别下的真实数据之 间的误差对所述随机森林算法模型中的参数进 行调整， 直至 所述训练样本人脸图像的预测 三维像素点坐标与所述训练样本人脸图像在标准图像光照 级别下的真实数据之间的误差满足预设的收敛条件， 将所述随机森林算法模型作为分析模 型。 3.根据权利要求1所述的人脸识别方法， 其特征在于， 所述利用所述第 二目标人脸图像 进行人脸识别， 包括： 对所述第二目标 人脸图像进行 特征提取， 得到所述第二目标 人脸图像的特 征信息； 利用所述第 二目标人脸图像的特征信 息在数据库中的特征信 息中进行匹配， 得到人脸 识别结果。 4.根据权利要求1所述的人脸识别方法， 其特 征在于， 还 包括： 接收光照级别阈值修改请求； 其中， 所述光照级别阈值修改请求包括： 待修改的预设的 图像光照级别以及所述待修改的预设的图像光照级别的目标阈值； 将所述待修改的预设的图像光照级别的阈值修改为所述待修改的预设的图像光照级 别的目标阈值。 5.一种人脸识别装置， 其特 征在于， 包括： 获取单元， 用于获取目标图像， 并采集所述目标图像中的人脸图像； 调节单元， 用于按照预设的图像光照级别对所述人脸图像进行调节， 得到第一目标人 脸图像； 其中， 所述预设的图像光照级别包括： 降低光照的光照级别和增强光照的光照级 别； 第一转换单元， 用于针对每一个所述第一目标人脸图像， 对所述第一目标人脸图像进权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114821748 A 2行三维像素点 坐标转换， 得到所述第一目标 人脸图像的三维坐标 数据集合； 第一输入单元， 用于将所述第一目标人脸图像的三维坐标数据集合输入至分析模型， 得到目标三维像素点坐标； 其中， 所述分析模型 由多个训练样本人脸图像以及训练样本人 脸图像在标准图像光照级别下的真实数据对随机森林算法模型进行训练得到； 第二转换单元， 用于将所述目标三维像素点坐标进行二维图像转换， 得到第二目标人 脸图像； 识别单元， 用于利用所述第二目标 人脸图像进行 人脸识别， 得到人脸识别结果。 6.根据权利要求5所述的人脸识别装置， 其特 征在于， 所述分析模型的构建单 元， 包括： 训练样本集构建单元， 用于构建训练样本集； 其中， 所述训练样本集包括多个训练样本 人脸图像以及训练样本人脸图像在标准图像光照级别下的真实数据； 第三转换单元， 用于针对每一个所述训练样本人脸图像， 对所述训练样本人脸图像进 行三维像素点 坐标转换， 得到所述训练样本人脸图像的三维坐标 数据集合； 第二输入单元， 用于将所述训练样本人脸图像的三维坐标数据集合输入至随机森林算 法模型， 得到所述训练样本人脸图像的预测三维像素点 坐标； 调整单元， 用于利用所述训练样本人脸图像的预测三维像素点坐标与 所述训练样本人 脸图像在标准图像光照级别下的真实数据之间的误差对所述随机森林算法模型中的参数 进行调整， 直至所述训练样本人脸图像的预测三 维像素点坐标与所述训练样本人脸图像在 标准图像光照级别下的真实数据之 间的误差满足预设的收敛条件， 将所述随机森林算法模 型作为分析模型。 7.根据权利要求5所述的人脸识别装置， 其特 征在于， 所述识别单 元， 包括： 提取单元， 用于对所述第二目标人脸图像进行特征提取， 得到所述第二目标人脸图像 的特征信息； 匹配单元， 用于利用所述第 二目标人脸图像的特征信 息在数据库中的特征信 息中进行 匹配， 得到人脸识别结果。 8.根据权利要求5所述的人脸识别装置， 其特 征在于， 还 包括： 接收单元， 用于接收光照级别阈值修改请求； 其中， 所述光照级别阈值修改请求包括： 待修改的预设的图像光照级别以及所述待修改的预设的图像光照级别的目标阈值； 修改单元， 用于将所述待修改的预设的图像光照级别的阈值修改为所述待修改的预设 的图像光照级别的目标阈值。 9.一种电子设备， 其特 征在于， 包括： 一个或多个处 理器； 存储装置， 其上存 储有一个或多个程序； 当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时， 使得所述一个或多个处理器 实现如权利要求1至4中任一所述的人脸识别方法。 10.一种计算机存储介质， 其特征在于， 其上存储有计算机程序， 其中， 所述计算机程序 被处理器执行时实现如权利要求1至4中任一所述的人脸识别方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114821748 A 3