一种人脸图像的匹配方法和装置.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN105631430A(43)申请公布日2016.06.01(21)申请号201511024101.3(22)申请日2015.12.30(71)申请人浙江宇视科技有限公司地址310051浙江省杭州市滨江区西兴街道江陵路88号10幢南座1-11层(72)发明人吴参毅(74)专利代理机构北京博思佳知识产权代理有限公司11415代理人林祥(51)Int.Cl.G06K9/00(2006.01)权利要求书3页说明书9页附图4页(54)发明名称一种人脸图像的匹配方法和装置(57)摘要本发明提供一种人脸图像的匹配方法和装置，该方法包括：接收来自前端设备的人脸图像序列，并在动态人脸对比库中存储所述人脸图像序列；其中，所述人脸图像序列包括一个或者多个人脸图像；针对待检测图像，获得所述待检测图像对应的第一人脸特征；从所述动态人脸对比库中的每个人脸图像对应的第二人脸特征中，确定出与所述第一人脸特征匹配的第二人脸特征；选择所述第二人脸特征对应的人脸图像为待检测图像匹配的人脸图像。通过本发明的技术方案，提高相似度计算结果的准确度，继而提高人脸比对的精确度。可以对临时感兴趣的人脸图像进行比对。不需要用户手动确认与待检测图像匹配的人脸图像，减少人工干预过程，提高效率。CN105631430ACN105631430A权利要求书1/3页1.一种人脸图像的匹配方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：接收来自前端设备的人脸图像序列，并在动态人脸对比库中存储所述人脸图像序列；其中，所述人脸图像序列包括一个或者多个人脸图像；针对待检测图像，获得所述待检测图像对应的第一人脸特征；从所述动态人脸对比库中的每个人脸图像对应的第二人脸特征中，确定出与所述第一人脸特征匹配的第二人脸特征；选择所述第二人脸特征对应的人脸图像为待检测图像匹配的人脸图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：接收来自所述前端设备的所述人脸图像序列对应的辅助信息；在所述动态人脸对比库中存储所述人脸图像序列对应的辅助信息；在选择所述第二人脸特征对应的人脸图像为待检测图像匹配的人脸图像之后，从所述动态人脸对比库中获取所述人脸图像对应的辅助信息，并输出当前获取的辅助信息；其中，所述辅助信息具体包括以下之一或者任意组合：视频序列信息、人体序列信息、第一位置信息、第一时间信息；其中，所述人体序列信息具体包括以下之一或者任意组合：发型信息、帽子信息、眼镜信息、衣服信息、围巾信息、挎包信息。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：接收来自所述前端设备的所述人脸图像序列对应的第一位置信息和第一时间信息，并在所述动态人脸对比库中存储所述第一位置信息和所述第一时间信息；从所述动态人脸对比库中的每个人脸图像对应的第二人脸特征中，确定出与所述第一人脸特征匹配的第二人脸特征的过程，具体包括：获得待检测图像对应的第二时间信息和第二位置信息，并利用动态人脸对比库中的每个人脸图像对应的第一位置信息和第一时间信息，从所述动态人脸对比库中选取与第二时间信息和第二位置信息对应的人脸图像，并从当前选取的人脸图像对应的第二人脸特征中，确定出与所述第一人脸特征匹配的第二人脸特征。4.根据权利要求1或3所述的方法，其特征在于，从所述动态人脸对比库中的每个人脸图像对应的第二人脸特征中，确定出与所述第一人脸特征匹配的第二人脸特征的过程，具体包括：当采用子空间法提取第一人脸特征以及第二人脸特征时，则使用相似度函数计算所述第一人脸特征与每个人脸图像对应的第二人脸特征之间的相似度；判断最高的相似度是否大于预设阈值，如果是，则将相似度最高的第二人脸特征确定为与所述第一人脸特征匹配的第二人脸特征；或者，当采用深度网络提取第一人脸特征以及第二人脸特征时，则将所述第一人脸特征以及每个人脸图像对应的第二人脸特征输入到所述深度网络，并接收所述深度网络输出的分类结果，并利用所述分类结果确定出与所述第一人脸特征匹配的第二人脸特征；其中，所述深度网络包括深度卷积网络。5.根据权利要求1或3所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：在从所述动态人脸对比库中的每个人脸图像对应的第二人脸特征中，确定出与所述第一人脸特征匹配的第二人脸特征之前，通过图形处理器GPU阵列提取所述动态人脸对比库2CN105631430A权利要求书2/3页中的每个人脸图像对应的第二人脸特征。6.一种人脸图像的匹配装置，其特征在于，所述装置具体包括：维护模块，用于接收来自前端设备的人脸图像序列，并在动态人脸对比库中存储所述人脸图像序列；所述人脸图像序列包括一个或者多个人脸图像；获得模块，用于针对待检测图像，获得待检测图像对应的第一人脸特征；确定模块，用于从所述动态人脸对比库中的每个人脸图像对应