一种基于人脸识别的人脸库压缩处理方法及其智能装置制造方法及图纸

本申请公开了一种基于人脸识别的人脸库压缩处理方法及其智能装置，包括：获取视频流中的抓拍人脸图像信息；根据所述抓拍人脸图像信息对人脸库进行识别，得到所述人脸库中与所述抓拍人脸图像信息匹配的对比人脸图像信息；对所述抓拍人脸图像信息与所述对比人脸图像信息的图像质量进行对比，以及在所述抓拍人脸图像信息图像质量高于所述对比人脸图像信息图像质量的情况下，将所述的抓拍人脸图像信息替换所述对比人脸图像信息完成压缩。采用通过图像质量较高的图像替换人脸库中对比图像的方式，达到了减小存储量，压缩人脸库的目的，进而解决了相关技术中由于抓拍人脸图片过多，造成存储量巨大的技术问题。

Face recognition compression processing method based on face recognition and intelligent device thereof

The present application discloses a face database compression processing method based on face recognition and its intelligent device. It includes: obtaining the picture information of the capture face in the video stream, recognizing the face library according to the picture information of the captured face, and getting the contrast face image in the face library that matches the picture information of the captured person's face. A comparison of the image quality of the captured face image information with the contrast face image information, and the completion of the captured face image information to complete the contrast face image information when the image information image quality of the captured face image is higher than that of the contrast face image information image quality. Compression. By replacing the contrast image in the face library with a high image quality image, it has achieved the goal of reducing the storage and compressing the face library, and then solved the technical problem of the huge amount of storage in the related technology.

【技术实现步骤摘要】
一种基于人脸识别的人脸库压缩处理方法及其智能装置
本申请涉及人脸识别领域，具体而言，涉及一种基于人脸识别的人脸库压缩处理方法及其智能装置。
技术介绍
视频监控在现代安防领域发挥的作用越来越大，应用范围越来越广，如近年在国家大力推广的平安城市计划，依赖视频监控在公共安防领域发挥了巨大的作用。但是，当下大部分摄像头厂商和软件厂商的基于人脸识别的视频监控系统，其主要是采用人脸检测和跟踪技术将人脸图像检测出来后存储到系统中，然后需要的时候进行抓拍，并对人脸库进行检索。其缺陷在于，如果同一个人不止一次出现在一个摄像头中，会导致同一个人在一定的时间内抓拍存储多个人脸图片，造成存储量巨大，所以急需一种基于人脸识别的人脸库压缩处理方法及其智能装置，来解决相关技术中由于抓拍人脸图片过多，造成存储量巨大的技术问题。
技术实现思路
本申请的主要目的在于提供一种基于人脸识别的人脸库压缩处理方法及其智能装置，来解决相关技术中由于抓拍人脸图片过多，造成存储量巨大的技术问题。本申请提供了一种基于人脸识别的人脸库压缩处理方法，包括：获取视频流中的抓拍人脸图像信息；根据所述抓拍人脸图像信息在人脸库进行识别，得到所述人脸库中与所述抓拍人脸图像信息匹配的对比人脸图像信息；对所述抓拍人脸图像信息与所述对比人脸图像信息的图像质量进行对比；以及如果所述抓拍人脸图像信息图像质量高于所述对比人脸图像信息图像质量，则将所述的抓拍人脸图像信息替换所述对比人脸图像信息。进一步的，所述获取视频流中的抓拍人脸图像信息，该方法还包括：对所述视频流进行解码得到抓拍的多张图片；将所述图片的时间锚点范围进行标记；对多张所述的图片进行人脸识别，提取具有人脸特征的所述图片作为所述的抓拍人脸图像信息。进一步的，所述根据所述抓拍人脸图像信息对人脸库进行识别，得到所述人脸库中与所述抓拍人脸图像信息匹配的对比人脸图像信息，该方法还包括：将所述人脸库的时间轴分割为多个周期段，其中，对所述的周期段时长进行赋值；根据标记的所述时间锚点范围获取所述人脸库时间轴上对应的所述周期段作为目标周期段；将所述抓拍人脸图像信息与所述目标周期段上的所述人脸库进行识别，得到所述目标周期段上与所述抓拍人脸图像信息匹配的所述对比人脸图像信息。进一步的，所述在所述抓拍人脸图像信息图像质量高于所述对比人脸图像信息图像质量的情况下，将所述的抓拍人脸图像信息替换所述对比人脸图像信息完成压缩，该方法还包括：将所述人脸库中的所述对比人脸图像信息替换为所述抓拍人脸图像进行存储；将所述抓拍人脸图像的所述时间锚点范围进行存储。进一步的，通过视频监控系统获取实时的所述视频流。进一步的，所述人脸识别为人脸的生物识别。本申请还提供了一种智能装置，包括：获取模块，用于获取视频流中的抓拍人脸图像信息；识别模块，用于根据所述抓拍人脸图像信息对人脸库进行识别，得到所述人脸库中与所述抓拍人脸图像信息匹配的对比人脸图像信息；对比模块，用于对所述抓拍人脸图像信息与所述对比人脸图像信息的图像质量进行对比；替换模块，用于在所述抓拍人脸图像信息图像质量高于所述对比人脸图像信息图像质量的情况下，将所述的抓拍人脸图像信息替换所述对比人脸图像信息完成压缩。进一步的，解码模块，用于对所述视频流进行解码得到抓拍的多张图片；标记模块，用于将所述图片的时间锚点范围进行标记；所述识别模块，还用于对多张所述的图片进行人脸识别检测，提取具有人脸特征的所述图片作为所述的抓拍人脸图像信息。进一步的，分割模块，用于将所述人脸库的时间轴分割为多个周期段，其中，对所述的周期段时长进行赋值；获取模块，用于根据标记的所述时间锚点范围获取所述人脸库时间轴上对应的所述周期段作为目标周期段；所述识别模块，还用于将所述抓拍人脸图像信息与所述目标周期段上的所述人脸库进行识别，得到所述目标周期段上与所述抓拍人脸图像信息匹配的所述对比人脸图像信息。进一步的，所述存储模块，用于将所述人脸库中的所述对比人脸图像信息替换为所述抓拍人脸图像进行存储；还用于将所述抓拍人脸图像的所述时间锚点范围进行存储。在本申请实施例中，采用通过图像质量较高的图像替换人脸库中对比图像的方式，达到了减小存储量，压缩人脸库的目的，从而实现了抓拍多张人脸图片时，提取画质最高的图片进行存储的技术效果，进而解决了相关技术中由于抓拍人脸图片过多，造成存储量巨大的技术问题。附图说明构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解，使得本申请的其它特征、目的和优点变得更明显。本申请的示意性实施例附图及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：图1是本申请压缩处理方法工作流程图的实施例示意图；以及图2是本申请智能装置架构图的示意图。具体实施方式为了使本
的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。如图1所示，该方法包括如下的步骤S101至步骤S104：步骤S101，获取视频流中的抓拍人脸图像信息；步骤S102，根据所述抓拍人脸图像信息在人脸库进行识别，得到所述人脸库中与所述抓拍人脸图像信息匹配的对比人脸图像信息；步骤S103，对所述抓拍人脸图像信息与所述对比人脸图像信息的图像质量进行对比，以及步骤S104，如果所述抓拍人脸图像信息图像质量高于所述对比人脸图像信息图像质量，则将所述的抓拍人脸图像信息替换所述对比人脸图像信息。首先，获取的视频流中的抓拍人脸图像信息，图像信息在此处主要是对人脸的识别，实际应用中可以根据具体需要进行调整，抓拍其他需要监控的图像目标(比如手臂、配饰等等)。然后，根据所述抓拍人脸图像信息对所述人脸库进行识别，得到所述人脸库中与所述抓拍人脸图像信息匹配的对比人脸图像信息，具体的，此处的人脸库是之前由时间轴串联起来的人脸图片库(也可以是其他主体的图片库)，根据抓拍人脸图像信息进行检索对比，识别出匹配项(即所述对比人脸图像信息)。对所述抓拍人脸图像信息与所述对比人脸图像信息的图像质量进行对比，此时的对比，对比的是图像质量。选择一张质量更好的图片进行后续的存储工作。如果所述抓拍人脸图像信息质量较高，那么就可以进行替换。在此过程中，不难发现人脸库对于同一人的人脸图像最终会只保持原有人脸库中的数量。不会产生同一个人不断增加其人脸图像的问题，实现了压缩人脸库的功能。因为相关技术中的本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于人脸识别的人脸库压缩处理方法，其特征在于，包括：获取视频流中的抓拍人脸图像信息；根据所述抓拍人脸图像信息在人脸库进行识别，得到所述人脸库中与所述抓拍人脸图像信息匹配的对比人脸图像信息；对所述抓拍人脸图像信息与所述对比人脸图像信息的图像质量进行对比；以及如果所述抓拍人脸图像信息图像质量高于所述对比人脸图像信息图像质量，则将所述的抓拍人脸图像信息替换所述对比人脸图像信息。

【技术特征摘要】
1.一种基于人脸识别的人脸库压缩处理方法，其特征在于，包括：获取视频流中的抓拍人脸图像信息；根据所述抓拍人脸图像信息在人脸库进行识别，得到所述人脸库中与所述抓拍人脸图像信息匹配的对比人脸图像信息；对所述抓拍人脸图像信息与所述对比人脸图像信息的图像质量进行对比；以及如果所述抓拍人脸图像信息图像质量高于所述对比人脸图像信息图像质量，则将所述的抓拍人脸图像信息替换所述对比人脸图像信息。2.根据权利要求1所述的基于人脸识别的人脸库压缩处理方法，其特征在于，所述获取视频流中的抓拍人脸图像信息，该方法还包括：对所述视频流进行解码得到抓拍的多张图片；将所述图片的时间锚点范围进行标记；对多张所述的图片进行人脸识别，提取具有人脸特征的所述图片作为所述的抓拍人脸图像信息。3.根据权利要求2所述的基于人脸识别的人脸库压缩处理方法，其特征在于，所述根据所述抓拍人脸图像信息对人脸库进行识别，得到所述人脸库中与所述抓拍人脸图像信息匹配的对比人脸图像信息，该方法还包括：将所述人脸库的时间轴分割为多个周期段，其中，对所述周期段的时长进行预设；根据标记的所述时间锚点范围获取所述人脸库时间轴上对应的所述周期段作为目标周期段；将所述抓拍人脸图像信息与所述目标周期段上的所述人脸库进行识别，得到所述目标周期段上与所述抓拍人脸图像信息匹配的所述对比人脸图像信息。4.根据权利要求3所述的基于人脸识别的人脸库压缩处理方法，其特征在于，所述在所述抓拍人脸图像信息图像质量高于所述对比人脸图像信息图像质量的情况下，将所述的抓拍人脸图像信息替换所述对比人脸图像信息完成压缩，该方法还包括：将所述人脸库中的所述对比人脸图像信息替换为所述抓拍人脸图像进行存储；将所述抓拍人脸图像信息的所述时间锚点范...

【专利技术属性】
技术研发人员：肖传宝，杜祖海，朱耿建，曾成元，郑达理，
申请(专利权)人：杭州魔点科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江,33