【技术实现步骤摘要】
一种基于短视频训练法的人脸识别方法
本专利技术涉及视频监控领域,尤其是一种基于短视频训练法的人脸识别方法。
技术介绍
身份识别问题不但是人们在日常生活中经常遇见的一个难题,而且在国防,科研,安全,智能生产等等各个方面尤为重要。作为身份识别的一个最主要分支的人脸识别技术,由于其在维护国家安全和人民生命财产安全以及在反恐、防恐中具有重要意义,一直是业界研究的热点;而随着微电子技术、计算机技术的迅猛发展,数字图象技术与模式识别学科,人工智能技术的日益完善,人脸识别技术的应用范围还在不断扩大,比如罪犯识别,安全验证,快速人数统计等等,而且在技术上与经济上已经逐步成为可能。人脸识别一般包括三个步骤:人脸检测、人脸特征提取、人脸识别与验证。目前的方法主要包括:1)模板匹配方法。存储几种标准的人脸模式,用来分别描述整个人脸和面部特征;计算输入图像和存储的模式间的相互关系并用于检测。2)基于外观的方法。与模板匹配方法相反,从训练图像集中进行学习从而获得模型或模板,并将这些模型用于检测。客观上由于:人脸器官的形状、尺寸、纹理、表情等变化复杂,难以用统一的模式加以描述;人脸表面存在一些附属异物,比如眼镜、耳环,化妆等;光照等成像环境变化,使图像质量相差较大;图像背景变化大等等原因,导致输入图像与模板之间匹配度差,或者训练出的人脸模型特征值偏离人脸特征,导致目前主要的人脸识别算法还不能完美适用于所有场合。虽然随着人工智能等技术的发展,在基于正面静态人脸检测与识别、人脸特征的提取、基于多姿态的人脸识别等方面已取得了大量的成果,但目前主要的人脸识别思路都是采用识别人脸的照片进行训练 ...
【技术保护点】
一种基于短视频训练法的人脸识别方法,其特征在于,包括以下步骤:S001:为需查找人脸构建基准人脸特征矩阵;S100:获取包含目标人脸的短视频;S200:对所述短视频中的目标人脸进行识别和跟踪,提取若干目标人脸图片;S300:对所述提取的若干目标人脸图片分别进行特征值提取,生成分别对应所述若干目标人脸图片的若干组目标人脸特征值;S400:将所述若干组目标人脸特征值进行组合,生成对应所述目标人脸的目标人脸特征矩阵;S500:将所述目标人脸特征矩阵与所述基准人脸特征矩阵进行对比,以对所述目标人脸进行验证。
【技术特征摘要】
1.一种基于短视频训练法的人脸识别方法,其特征在于,包括以下步骤:S001:为需查找人脸构建基准人脸特征矩阵;S100:获取包含目标人脸的短视频;S200:对所述短视频中的目标人脸进行识别和跟踪,提取若干目标人脸图片;S300:对所述提取的若干目标人脸图片分别进行特征值提取,生成分别对应所述若干目标人脸图片的若干组目标人脸特征值;S400:将所述若干组目标人脸特征值进行组合,生成对应所述目标人脸的目标人脸特征矩阵;S500:将所述目标人脸特征矩阵与所述基准人脸特征矩阵进行对比,以对所述目标人脸进行验证。2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述S400具体为:S4001:判断计划存入所述目标人脸特征矩阵的目标人脸特征值Q1与目标人脸特征矩阵中的每一组目标人脸特征值的相似度;若判断出所述目标人脸特征值Q1与所述目标人脸特征矩阵中的所有目标人脸特征值的相似度都处于预定阈值范围一时,则标记所述目标人脸特征值Q1为有效目标人脸特征值;否则标记所述目标人脸特征值Q1为无效目标人脸特征值;S4002:将所述有效目标人脸特征值存入目标人脸特征矩阵;丢弃所述无效目标人脸特征值;S4003:判断存入所述目标人脸特征矩阵的所述目标人脸特征值的组数是否达到预定值一;若是,则执行S500;否则,执行S4001。3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述S001具体为:S0001:获取包含基准人脸的人脸数据源;S0002:对所述人脸数据源中的基准人脸进行识别,提取若干基准人脸图片;S0003:对所述提取的若干基准人脸图片分别进行特征值提取,生成分别对应所述若干基准人脸图片的若干基准人脸特征值;S0004:将所述若干组基准人脸特征值进行组合,生成对应于所述基准人脸的基准人脸特征矩阵。4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,所述S500具体为:S5001:将所述目标人脸特征矩阵与所述基准人脸特征矩阵进行搜索对比;判断所述目标人脸特征矩阵与所述基准人脸特征矩阵之间的相似度;S5002:根据所述目标人脸特征值与所述基准人脸特征值的相似度与预定值二的关系,确认对短视频中所述目标人脸的验证结果。5.如权利要求4所述的方法,其特征在于,所述S5001具体为:S5001a:对所述基准人脸特征矩阵和目标人脸特征矩阵做降维处理,即将每一组所述基准人脸特征值和每一组目标人脸特征值进行降维,再将降维的每一组基准人脸特征值与所述目标特征矩阵中降维的所有目标人脸特征值进行相似度对比;S5001b:若所述目标人脸特征矩阵中,存在与所...
【专利技术属性】
技术研发人员:卢荣新,王泽民,李珉,施国鹏,
申请(专利权)人:一石数字技术成都有限公司,
类型:发明
国别省市:四川,51
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