(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 202211281665.5 (22)申请日 2022.10.19 (71)申请人 电子科技大 学中山学院 地址 528400 广东省中山市石岐区学院路1 号 (72)发明人 姚琼　陈晨　徐翔　李文生　 叶立威　 (74)专利代理 机构 北京维飞联创知识产权代理 有限公司 1 1857 专利代理师 樊阳阳 (51)Int.Cl. G06V 10/44(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06V 10/764(2022.01)G06V 10/80(2022.01) G06V 10/82(2022.01) (54)发明名称 一种身份识别方法、 装置、 电子设备及存储 介质 (57)摘要 本申请提供一种身份识别方法、 装置、 电子 设备及存储介质， 该方法包括： 使用神经网络模 型中的稀疏化稠密连接块对待处理图像进行特 征提取， 获得图像特征， 稀疏化稠密连接块是稀 疏化稠密连接的神经网络模块； 使用神经网络模 型中的全 连接层对图像特征进行识别， 获得待处 理图像对应的身份信息。 通过使用神经网络模型 中的稀疏化稠密连接块对待处理图像进行特征 提取， 由于稀 疏化稠密连接块是稀 疏化稠密连接 的神经网络模块， 因此， 该稀疏化稠密连接块比 残差网络的梯度反向传播效率好， 且 该稀疏化稠 密连接块比稠密连接网络的计算效率高， 使用神 经网络模型对待处理图像进行身份识别时， 能够 有效地兼顾计算效率和梯度反向传播效率。 权利要求书2页 说明书11页 附图3页 CN 115457294 A 2022.12.09 CN 115457294 A 1.一种身份识别方法， 其特 征在于， 包括： 使用神经网络模型中的稀疏化稠密连接块对待处理图像进行特征提取， 获得图像特 征， 所述稀疏化稠密连接块是稀疏化稠密连接的神经网络模块； 使用所述神经网络模型中的全连接层对所述图像特征进行识别， 获得所述待处理图像 对应的身份信息 。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述稀疏化稠密连接块， 包括： 多个卷积子 块， 所述多个卷积子块之间是稀疏稠密连接的； 所述使用神经网络模型中的稀疏化稠密连 接块对待处 理图像进行 特征提取， 包括： 使用所述多个卷积子块对所述待处 理图像进行 特征提取。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述卷积子块， 包括： 逐点卷积层和可分离 卷积层； 所述使用所述多个卷积子块对所述待处 理图像进行 特征提取， 包括： 使用所述逐点卷积层对所述待处 理图像进行 卷积处理， 获得卷积特征； 使用所述可分离卷积层对所述卷积特 征进行特征提取。 4.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述卷积子块， 包括： 逐点卷积层和三维卷 积层； 所述使用所述多个卷积子块对所述待处 理图像进行 特征提取， 包括： 使用所述逐点卷积层对所述待处 理图像进行 卷积处理， 获得卷积特征； 使用所述 三维卷积层对所述卷积特 征进行特征提取。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 在所述使用神经网络模型中的稀疏化稠密 连接块对待处 理图像进行 特征提取之前， 还 包括： 获取多个样本 图像和多个样本标签， 所述样本 图像中包括目标区域， 所述样本标签是 所述目标区域对应的身份信息； 以所述多个样本 图像为训练数据， 以所述多个样本标签为训练标签， 对预训练后的网 络模型进行训练， 获得 所述神经网络模型。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 在所述对预训练后的网络模型进行训练之 前， 还包括： 获取神经网络， 并使用图片数据集对所述神经网络进行预训练， 获得所述预训练后的 网络模型。 7.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述对预训练后的网络模型进行训练， 包 括： 使用所述预训练后的网络模型对所述样本图像对应的身份信 息进行预测， 获得预测身 份信息； 计算出所述预测身份信息与所述样本标签中的身份信息之间的损失值； 根据所述损失值对预训练后的网络模型进行训练。 8.一种身份识别装置， 其特 征在于， 包括： 图像特征获得模块， 用于使用神经网络模型中的稀疏化稠密连接块对待处理图像进行 特征提取， 获得图像特 征， 所述稀疏化稠密连接块是稀疏化稠密连接的神经网络模块； 身份信息获得模块， 用于使用所述神经网络模型中的全连接层对所述图像特征进行识 别， 获得所述待处 理图像对应的身份信息 。 9.一种电子设备， 其特征在于， 包括： 处理器和存储器， 所述存储器存储有所述处理器权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115457294 A 2可执行的机器可读指 令， 所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如权利要求1至7任一 所述的方法。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 该计算机可读存储介质上存储有计算机程 序， 该计算机程序被处 理器运行时执 行如权利要求1至7任一所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115457294 A 3