一种基于海量视频处理的人脸追踪方法技术
A method of face tracking based on massive video processing
The invention discloses a face tracking method based on mass video processing, including: S1, establishing face feature index table, S2, obtaining face photos to be traced, and extracting face feature value; S3, face feature index based on the extracted face feature value, the face feature index table established by step S1, get similar face, and get the similar face. The time and place information of each similar face. This application speeds up the tracking speed through massive video processing, and this application improves the algorithm of face position adjustment, and reduces the calculation to further improve the computational efficiency.
【技术实现步骤摘要】
一种基于海量视频处理的人脸追踪方法
本专利技术属于分布式处理和视频检索领域，特别涉及一种海量视频快速自动的目标全路径追踪技术。
技术介绍
视频检索最主要的是利用视频检测算法对视频进行结构化描述，目前已经在相应的产品中得到应用的算法主要有以下几种：行为分析算法、车牌识别算法、车辆颜色识别算法、车标识别算法、车型识别算法、人脸检测识别算法、人体特征识别算法等。其中人体特征识别又包括人的年龄、性别、身高、衣服颜色、是否戴眼镜等特征信息的识别。在视频人脸检索方面技术主要是通过智能分析预处理以及人脸检测算法，将监控视频中的人脸进行整理汇总，获取视频内感兴趣目标的相关信息，并根据这些人脸信息生成索引。所以说海量视频检索的本质依然是海量图像检索。人脸检索的关键技术包括人脸检测，人脸识别，和基于内容的图像检索技术，最重要的一个环节就是图像检索，图像检索涉及到对海量的高维向量之间的相似性进行快速地匹配。目前主要的检索方法有基于分布式LSH的高维向量快速检索方法和基于SimHash的海量高维向量的快速检索方法。其中语义哈希(semanticHashing)是一种基于分布式LSH的高维...
【技术保护点】
一种基于海量视频处理的人脸追踪方法，其特征在于，包括：S1、建立人脸特征值索引表；S2、获取待追踪目标人脸照片，提取人脸特征值；S3、根据提取的人脸特征值，通过步骤S1建立的人脸特征值索引表，得到相似人脸，并得到各个相似人脸出现的时间、地点信息。
【技术特征摘要】
1.一种基于海量视频处理的人脸追踪方法，其特征在于，包括：S1、建立人脸特征值索引表；S2、获取待追踪目标人脸照片，提取人脸特征值；S3、根据提取的人脸特征值，通过步骤S1建立的人脸特征值索引表，得到相似人脸，并得到各个相似人脸出现的时间、地点信息。2.根据权利要求1所述的一种基于海量视频处理的人脸追踪方法，其特征在于，步骤S1具体为：S11、视频处理中心对数据采集层的海量监控视频数据按设定间距跳跃取帧；S12、对每帧照片进行人脸检测，提取出照片中的所有人脸，并生成独立的人脸照片；S13、视频处理中心对步骤S12得到的人脸照片进行归一化处理；具体为：标准化目标照片，并降低照片维度；S14、对步骤S13人脸照片进行歪脸转正脸处理；若经处理后的人脸照片为侧脸照片则执行步骤S15；否则执行步骤S16；S15、对步骤S14处理后的人脸照片进行侧脸转正脸处理；S16、根据左眼位置，对照片中人脸的所有像素点进行调整；S17、利用神经网络模型提取人脸特征；S18、根据经步骤S17提取的所有人脸特征值，采用局部敏感哈希算法，生成人脸特征值索引表。...
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