技术特征：
1.一种人脸识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取待识别人脸图像，提取所述待识别人脸图像的特征值；根据所述特征值计算与标准人脸数据库中人脸数据的第一匹配度；当所述第一匹配度处于匹配度区间表中的二次验证区间时，获取备份人脸数据库中的备份人脸数据，依次计算所述特征值与所述备份人脸数据的第二匹配度，所述匹配度区间表是预先设置好的，所述匹配度区间表包括：成功区间、二次验证区间、失败区间，所述备份人脸数据是与所述标准人脸数据库中人脸数据属于同一用户，且与所述标准人脸数据库中人脸数据不同的人脸数据；当存在所述第二匹配度处于成功区间或二次验证区间时，视为识别成功，结束匹配。2.如权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述方法还包括：将预处理后且所述第一匹配度落入成功区间的人脸图像特征值作为备份人脸数据，添加到备份人脸数据库中；或将所述第二匹配度落入成功区间的人脸图像特征值作为备份人脸数据，添加到备份人脸数据库中。3.如权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述方法还包括：将不预处理且所述第一匹配度落入成功区间的人脸图像特征值作为备份人脸数据，添加到备份人脸数据库中；或将所述第二匹配度落入成功区间的人脸图像特征值作为备份人脸数据，添加到备份人脸数据库中。4.如权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述二次验证区间还按高低顺序包括第一验证区间、第二验证区间，所述方法还包括：当所述第一匹配度处于第二验证区间时，获取备份人脸数据库中的备份人脸数据，依次计算所述特征值与所述备份人脸数据的第三匹配度；当存在所述第三匹配度处于成功区间或二次验证区间时，获取第一相似人脸数据库中的第一相似人脸数据，依次计算所述特征值与所述第一相似人脸数据的第四匹配度，所述第一相似人脸数据是所述标准人脸数据库中除目标标准人脸数据外剩余的其它人脸数据，所述目标标准人脸数据是与待识别人脸图像匹配的标准人脸数据，所述第一相似人脸数据库包括第一相似人脸数据；当所述第四匹配度全部处于第四区间时，视为识别成功，结束匹配。5.如权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述二次验证区间还按高低顺序包括第一验证区间、第二验证区间，所述方法还包括：当所述第一匹配度处于第二验证区间时，获取备份人脸数据库中的备份人脸数据，依次计算所述特征值与所述备份人脸数据的第三匹配度；当存在所述第三匹配度处于成功区间或二次验证区间时，获取第二相似人脸数据库中的第二相似人脸数据，依次计算所述特征值与所述第二相似人脸数据的第五匹配度，所述第二相似人脸数据是标准人脸数据库中与目标标准人脸数据匹配度大于预设值的人脸数据，所述目标标准人脸数据是与待识别人脸图像匹配的标准人脸数据，所述第二相似人脸数据库包括第二相似人脸数据；当所述第五匹配度全部处于第四区间时，视为识别成功，结束匹配。
6.如权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述方法还包括：当用户进行人脸识别时，根据当前时间获取对应时间段的人脸数据库内的人脸数据，所述对应时间段的人脸数据库是当用户人脸识别成功后，记录用户通行的时间所处的时间段，计算每个时间段内用户的通行频次，根据每个时间段内用户的通行频次建立每个时间段的人脸数据库；根据通行频次高低依次与所述人脸数据计算匹配度。7.如权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述方法还包括：当用户进行人脸识别时，根据当前时间获取对应日期的人脸数据库内的人脸数据，所述对应日期的人脸数据库是当用户人脸识别成功后，记录用户通行的时间所处的日期，计算每个日期内用户的通行频次，根据每个日期内用户的通行频次建立每个日期的人脸数据库；根据通行频次高低依次与所述人脸数据计算匹配度。8.一种计算机装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序以实现权利要求1-7所述方法的步骤。9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7所述方法的步骤。10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7所述方法的步骤。
技术总结
本申请提供了一种人脸识别方法、装置、存储介质及程序产品，通过设置匹配度区间表，当待识别人脸数据与标准数据库中人脸数据的匹配度落入二次验证区间时，计算待识别人脸数据与备份人脸数据的匹配度。通过与备份人脸数据多次匹配，提高了匹配通过的几率，减少了环境因素或其他因素的影响导致的识别失败次数，提高了用户体验。高了用户体验。高了用户体验。
技术研发人员：童小华 吴才泽
受保护的技术使用者：深圳矽速科技有限公司
技术研发日：2022.01.21
技术公布日：2022/6/17