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申请/专利权人：山东睿芯半导体科技有限公司
摘要：本发明实施例公开了一种残缺图像的人脸识别方法、装置、芯片及终端，通过特征提取网络对残缺图像进行处理获得待复原人脸图像，再将其输入WGAN网络中进行处理。WGAN网络计算基于N个待复原人脸图像的待识别人脸图像和基于人脸数据库的未残缺人脸图像之间的欧式距离，以分析待识别人脸图像与未残缺人脸图像为同一人，输出人脸识别结果，该方法对待复原人脸图像进行图像复原时，将复原重点集中在面部细节上，提高在残缺区域较大的情况下的人脸识别准确率。此外，在图像复原过程中，结合了深度卷积神经网络、融合空间以及通道维度上的信息，提升了WGAN网络的特征提取能力，进一步提高了基于残缺图像的人脸识别准确率。
主权项：1.一种残缺图像的人脸识别方法，其特征在于，包括：将用户的N个残缺图像输入到特征提取网络进行处理获得待复原人脸图像，其中，N为正整数；将待复原人脸图像与人脸数据库分别输入到WGAN网络进行特征提取，获得基于N个待复原人脸图像的待识别人脸图像和基于所述人脸数据库的未残缺人脸图像；其中，所述WGAN网络包括融合特征模块；所述融合特征模块从通道维度提取所述N个待复原人脸图像的特征，并根据每个通道维度的所属权重进行加权计算完成信息融合生成待识别人脸图像；每个通道维度的所属权重根据全局信息对各通道维度的通道信息的重要性进行计算；并且，所述残缺图像的人脸识别方法还包括通过squeeze函数修改每个通道维度的所属权重；计算所述待识别人脸图像与所述未残缺人脸图像的欧式距离；根据所述欧式距离输出基于所述用户的人脸识别结果；其中，所述N个待复原人脸图像输入到所述WGAN网络后，所述WGAN网络给所述N个待复原人脸图像添加类别标签，生成待识别人脸图像时生成所述类别标签所指定的类别；所述类别标签包括纹理结构分布、边缘轮廓、五官之间的距离中的至少一种。
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