人脸识别方法、装置、终端及计算机可读存储介质.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114463808A(43)申请公布日2022.05.10(21)申请号202111664170.6(22)申请日2021.12.31(71)申请人浙江大华技术股份有限公司地址310051浙江省杭州市滨江区滨安路1187号(72)发明人彭文强黄鹏张小锋(74)专利代理机构深圳市威世博知识产权代理事务所(普通合伙)44280专利代理师何倚雯(51)Int.Cl.G06V40/16(2022.01)G06K9/62(2022.01)G06V10/74(2022.01)G06V10/762(2022.01)权利要求书3页说明书8页附图4页(54)发明名称人脸识别方法、装置、终端及计算机可读存储介质(57)摘要本发明提供一种人脸识别方法、装置、终端及计算机可读存储介质，人脸识别方法包括：响应于在当前视频帧中检测到当前人脸图像，将当前人脸图像与历史视频帧中的历史人脸图像进行比对，确定当前人脸图像与历史人脸图像的相似度；响应于当前人脸图像与历史人脸图像的相似度达到相似度阈值，将当前人脸图像与历史人脸图像归类到相同的人脸轨迹图像集；对人脸轨迹图像集中人脸图像进行聚类处理，得到目标对象的人脸图像集，并从人脸图像集中选取目标对象的最优人脸图像；基于最优人脸图像对目标对象进行识别。本申请去除人脸轨迹图像集中重复的人脸图像，减少计算量且降低内存占用率，进而提高对于识别速度；且基于最优人脸图像可以提高识别准确率。CN114463808ACN114463808A权利要求书1/3页1.一种人脸识别方法，其特征在于，所述人脸识别方法包括：响应于在当前视频帧中检测到当前人脸图像，将所述当前人脸图像与历史视频帧中的历史人脸图像进行比对，确定所述当前人脸图像与所述历史人脸图像的相似度；响应于所述当前人脸图像与所述历史人脸图像的相似度达到相似度阈值，将所述当前人脸图像与所述历史人脸图像归类到相同的人脸轨迹图像集；对所述人脸轨迹图像集中人脸图像进行聚类处理，得到目标对象的人脸图像集，并从所述人脸图像集中选取所述目标对象的最优人脸图像；基于所述最优人脸图像对所述目标对象进行人脸识别。2.根据权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述响应于在当前视频帧中检测到当前人脸图像，将所述当前人脸图像与历史视频帧中的历史人脸图像进行比对，确定所述当前人脸图像与所述历史人脸图像的相似度，包括：计算得到所述当前人脸图像的人脸区域与所述历史人脸图像的人脸区域的交并比；响应于所述交并比大于预设交并比，确定所述当前人脸图像与所述历史人脸图像的相似度超过相似度阈值。3.根据权利要求2所述的人脸识别方法，其特征在于，所述计算得到所述当前人脸图像的人脸区域与所述历史人脸图像的人脸区域的交并比，包括：计算得到所述当前视频帧的人脸图像与前一视频帧的人脸图像的人脸区域的相邻帧交并比；所述响应于所述交并比大于预设交并比，确定所述当前人脸图像与所述历史人脸图像的相似度超过相似度阈值，包括：响应于所述相邻帧交并比大于所述预设交并比，确定所述当前人脸图像与所述历史人脸图像的所述相似度超过所述相似度阈值；响应于所述相邻帧交并比不大于所述预设交并比，新建立一个人脸轨迹图像集，并将所述当前人脸图像归类到新建的所述人脸轨迹图像集中。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：计算得到所述人脸轨迹图像集中包含的各所述人脸图像的质量评估值；所述对所述人脸轨迹图像集中人脸图像进行聚类处理，得到目标对象的人脸图像集，并从所述人脸图像集中选取所述目标对象的最优人脸图像，包括：对所述人脸轨迹图像集中包含的所述人脸图像进行聚类，得到所述目标对象的人脸图像集；选取所述目标对象的人脸图像集中最高所述质量评估值对应的所述人脸图图像作为所述目标对象的最优人脸图像。5.根据权利要求4所述的人脸识别方法，其特征在于，所述计算得到所述人脸轨迹图像集中包含的各所述人脸图像的质量评估值，包括：基于所述人脸图像的人脸遮挡程度、人脸完整程度和人脸清晰程度，确定所述人脸图像的质量评估值。6.根据权利要求4或5所述的人脸识别方法，其特征在于，所述计算所述人脸轨迹图像集中各所述人脸图像的质量评估值，包括：2CN114463808A权利要求书2/3页基于所述人脸图像中人脸的俯仰角、偏航角和翻滚角，确定所述人脸图像的质量评估值。7.根据权利要求4所述的人脸识别方法，其特征在于，所述对所述人脸轨迹图像集中人脸图像进行聚类处理，得到目标对象的人脸图像集，并从所述人脸图像集中选取所述目标对象的最优人脸图像，还包括：判断所述当前视频帧与归属的所述人脸轨迹图像集中的起始视频帧之间的时间间隔是否超过预设时间；如果所述时间间隔超过所述预设时间，则对所述人脸轨迹图像集中包含所述人脸图像进行聚类。8