人脸识别方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种人脸识别方法、装置、电子设备及存储介质，其中，所述方法包括：检测目标视频中的人脸图像，得到目标人脸图像集；对所述目标人脸图像集中的各人脸图像进行人脸特征提取和质量分析，得到各人脸图像的特征信息和质量得分；根据各人脸图像的特征信息和质量得分确定所述人脸图像所属人员的特征信息；根据所述人脸图像所属人员的特征信息进行人脸识别，得到所述人员的身份信息。解决了人脸识别准确度比较低的问题，在通过人脸特征进行人脸识别时考虑图像质量的影响，可以提高人脸识别的准确度。

【技术实现步骤摘要】
人脸识别方法、装置、电子设备及存储介质
本专利技术涉及软件人脸识别
，尤其涉及一种人脸识别方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
人脸识别技术通过提取人脸特征确定人员的性别、年龄、表情等。即：不同性别、不同年龄、不同表情的人员对应不同的人脸特征。现有技术中，人脸特征主要通过对多帧图片进行提取得到。具体步骤包括：首先，从视频中选择若干帧内编码帧作为关键帧；然后，对各关键帧进行人脸识别；最后，针对同一个人员，将各关键帧的人脸特征进行平均，得到该人员的人脸特征。
技术实现思路
在对人脸识别过程中发现，对于质量参差不齐的图像，人脸识别准确度较低，进而导致人脸识别的准确度较低。本专利技术实施例提供的人脸识别方法、装置、电子设备及存储介质，可解决人脸识别准确度较低的问题。第一方面，本专利技术实施例公开了一种人脸识别方法，包括：检测目标视频中的人脸图像，得到目标人脸图像集；对所述目标人脸图像集中的各人脸图像进行人脸特征提取和质量分析，得到各人脸图像的特征信息和质量得分；根据各人脸图像的特征信息和质量得分确定所述人脸图像所属人员的特征信息；根据所述人脸图像所属人员的特征信息进行人脸识别，得到所述人员的身份信息。可选地，上述对所述目标人脸图像集中的各人脸图像进行人脸特征提取和质量分析，得到各人脸图像的特征信息和质量得分，包括：对所述目标人脸图像集进行人脸聚类，得到至少一个人脸图像组；对于各人脸图像组，分别对所述人脸图像组中各人脸图像进行人脸特征提取和质量分析，得到各人脸图像的特征信息和质量得分。可选地，上述根据各人脸图像的特征信息和质量得分确定所述人脸图像所属人员的特征信息，包括：对于各人脸图像组，根据所述人脸图像组中各人脸图像的所述特征信息和质量得分确定所述人脸图像组的特征信息，其中，每个人脸图像组中的各人脸图像属于同一人员。可选地，上述对于各人脸图像组，根据所述人脸图像组中各人脸图像的所述特征信息和质量得分确定所述人脸图像组的特征信息的步骤，包括：对于各人脸图像组，将所述人脸图像组中各人脸图像的所述特征信息和质量得分相乘，得到各人脸图像的加权特征信息；对于各人脸图像组，将所述人脸图像组中各人脸图像的加权特征信息相加，得到所述人脸图像组的特征信息。可选地，上述目标人脸图像集包括第一目标人脸图像子集，所述检测目标视频中的人脸图像，得到目标人脸图像集的步骤，包括：对所述目标视频的第一帧图片进行人脸检测，得到第一参考人脸图像；根据所述第一参考人脸图像，对所述目标视频的其余图片进行人脸跟踪，得到第一目标人脸图像子集。可选地，上述目标人脸图像集还包括第二目标人脸图像子集，所述方法还包括：若对所述其他图片中的一帧图片进行人脸跟踪失败，则对所述图片进行人脸检测，当检测到人脸时得到第二参考人脸图像；根据所述第二参考人脸图像，对所述目标视频中所述图片之后的图片进行人脸跟踪得到第二目标人脸图像子集。可选地，上述方法还包括：确定所述人脸图像组的数目；从所述各人脸图像组的特征信息中选取代表特征信息；输出所述人脸图像组的数目及各人脸图像组的代表特征信息。可选地，上述质量分析包括：基于人脸角度的质量分析、基于人脸表情的质量分析、基于人脸清晰度的质量分析。第二方面，本专利技术实施例还公开了一种人脸识别装置，包括：目标人脸图像集检测模块，被配置为执行检测目标视频中的人脸图像，得到目标人脸图像集；特征质量分析模块，被配置为执行对所述目标人脸图像集中的各人脸图像进行人脸特征提取和质量分析，得到各人脸图像的特征信息和质量得分；特征信息确定模块，被配置为执行根据各人脸图像的特征信息和质量得分确定所述人脸图像所属人员的特征信息；身份信息确定模块，被配置为执行根据所述人脸图像所属人员的特征信息进行人脸识别，得到所述人员的身份信息。可选地，上述特征质量分析模块，包括：聚类子模块，被配置为执行对所述目标人脸图像集进行人脸聚类，得到至少一个人脸图像组；特征质量分析子模块，被配置为执行对于各人脸图像组，分别对所述人脸图像组中各人脸图像进行人脸特征提取和质量分析，得到各人脸图像的特征信息和质量得分。可选地，上述特征信息确定模块，包括：特征信息确定子模块，被配置为执行对于各人脸图像组，根据所述人脸图像组中各人脸图像的所述特征信息和质量得分确定所述人脸图像组的特征信息，其中，每个人脸图像组中的各人脸图像属于同一人员。可选地，上述特征信息确定子模块，包括：特征加权单元，被配置为执行对于各人脸图像组，将所述人脸图像组中各人脸图像的所述特征信息和质量得分相乘，得到各人脸图像的加权特征信息；特征信息计算单元，被配置为执行对于各人脸图像组，将所述人脸图像组中各人脸图像的加权特征信息相加，得到所述人脸图像组的特征信息。可选地，上述目标人脸图像集包括第一目标人脸图像子集，所述目标人脸图像集检测模块，包括：第一参考人脸图像检测子模块，被配置为执行对所述目标视频的第一帧图片进行人脸检测，得到第一参考人脸图像；第一人脸跟踪子模块，被配置为执行根据所述第一参考人脸图像，对所述目标视频的其余图片进行人脸跟踪，得到第一目标人脸图像子集。可选地，上述目标人脸图像集还包括第二目标人脸图像子集，所述装置还包括：第一参考人脸图像检测子模块，被配置为执行若对所述其他图片中的一帧图片进行人脸跟踪失败，则对所述图片进行人脸检测，当检测到人脸时得到第二参考人脸图像；第二人脸跟踪子模块，被配置为执行根据所述第二参考人脸图像，对所述目标视频中所述图片之后的图片进行人脸跟踪得到第二目标人脸图像子集。可选地，上述装置还包括：人脸数目确定模块，被配置为执行确定所述人脸图像组的数目；代表特征信息选取模块，被配置为执行从所述各人脸图像组的特征信息中选取代表特征信息；特征信息输出模块，被配置为执行输出所述人脸图像组的数目及各人脸图像组的代表特征信息。可选地，上述质量分析包括：基于人脸角度的质量分析、基于人脸表情的质量分析、基于人脸清晰度的质量分析。根据本公开实施例的第三方面，提供一种电子设备，包括：处理器、存储器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现一个或多个上述的人脸识别方法。根据本公开实施例的第四方面，提供一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由移动终端的处理器执行时，使得移动终端能够执行一个或多个上述的人脸识别方法。根据本公开实施例的第五方面，提供一种应用程序/计算机程序产品，包括：对所述目标人脸图像集中的各人脸图像进行人脸特征提取和质量分析，得到各人脸图像的特征信息和质量得分；根据各人脸图像的特征信息和质量得分确定所述人脸图像所属人员的特征信息；根据所述人脸图像所属人员的特征信息进行人脸识别，得到所述人员的身份信息。本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：解决了人脸识别准确度比较低的问题，可以在通过人脸特征进行人脸识别时考虑图像质量的影响，可以提高人脸识别的准确度。应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。附图说明此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本专利技术的实施例，并与说明书一起用于解释本专利技术的原理。图1是根据一示例性实施例示出的一种人脸识别方法的流程图；图2是根据一示例性实施例示出本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种人脸识别方法，其特征在于，所述方法包括：检测目标视频中的人脸图像，得到目标人脸图像集；对所述目标人脸图像集中的各人脸图像进行人脸特征提取和质量分析，得到各人脸图像的特征信息和质量得分；根据各人脸图像的特征信息和质量得分确定所述人脸图像所属人员的特征信息；根据所述人脸图像所属人员的特征信息进行人脸识别，得到所述人员的身份信息。

【技术特征摘要】
1.一种人脸识别方法，其特征在于，所述方法包括：检测目标视频中的人脸图像，得到目标人脸图像集；对所述目标人脸图像集中的各人脸图像进行人脸特征提取和质量分析，得到各人脸图像的特征信息和质量得分；根据各人脸图像的特征信息和质量得分确定所述人脸图像所属人员的特征信息；根据所述人脸图像所属人员的特征信息进行人脸识别，得到所述人员的身份信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标人脸图像集中的各人脸图像进行人脸特征提取和质量分析，得到各人脸图像的特征信息和质量得分，包括：对所述目标人脸图像集进行人脸聚类，得到至少一个人脸图像组；对于各人脸图像组，分别对所述人脸图像组中各人脸图像进行人脸特征提取和质量分析，得到各人脸图像的特征信息和质量得分。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据各人脸图像的特征信息和质量得分确定所述人脸图像所属人员的特征信息，包括：对于各人脸图像组，根据所述人脸图像组中各人脸图像的所述特征信息和质量得分确定所述人脸图像组的特征信息，其中，每个人脸图像组中的各人脸图像属于同一人员。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对于各人脸图像组，根据所述人脸图像组中各人脸图像的所述特征信息和质量得分确定所述人脸图像组的特征信息的步骤，包括：对于各人脸图像组，将所述人脸图像组中各人脸图像的所述特征信息和质量得分相乘，得到各人脸图像的加权特征信息；对于各人脸图像组，将所述人脸图像组中各人脸图像的加权特征信息相加，得到所述人脸图像组的特征信息。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标人脸图像集包括第一目标人脸图像子集，所述检测目标视频中的人脸图像，得到目标人脸图像集的步骤，包括：对所述目...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴丽军，杨帆，
申请(专利权)人：北京达佳互联信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11