【技术实现步骤摘要】
一种基于深度特征的大规模人脸检索方法和设备
本专利技术实施例涉及图像检索
，更具体地，涉及一种基于深度特征的大规模人脸检索方法和设备。
技术介绍
人脸检索是一项融合了计算机图像处理知识以及生物统计学知识的新兴生物识别技术，目前具有广阔的应用前景，例如时下人脸检索技术在诸如公园、工厂、广场、会议中心、体育场馆、学校、医院、商业街、酒店、餐饮娱乐场所、办公楼、电梯等场所均有应用。人脸检索融合了计算机图像处理以及人物识别技术，在公共安全领域有着广阔的应用前景。快速增加的监控摄像头渐渐覆盖了城市的每个角落，网络上的视频数据也日益增加。这些网站和设备提供了安全和便利的同时，也带来了海量的视频数据，快速准确地从如此规模视频数据中快速识别人物身份，追踪其踪迹，是一件非常有挑战的任务也是检索领域的热门研究主题。人脸的图像检索本质上是基于特征的检索，两张人脸图像的比较需要经过特征提取，特征向量相似度计算等步骤。传统的人脸检索算法是在大规模数据集上，直接遍历整个数据库的所有特征值进行计算，其计算任务会变得更加繁重，直接导致检索速度和准确性的急骤下降。
技术实现思路
本专利技术实施例...
【技术保护点】
1.一种基于深度特征的大规模人脸检索方法，其特征在于，包括：获取每张待检索人脸图像的高纬度特征及查询条件；基于查询条件对已建立的多维度哈希特征数据库进行第一次筛选，基于所述高纬度特征对已建立的多维度哈希特征数据库进行第二次筛选，得到检索结果。
【技术特征摘要】
1.一种基于深度特征的大规模人脸检索方法，其特征在于，包括：获取每张待检索人脸图像的高纬度特征及查询条件；基于查询条件对已建立的多维度哈希特征数据库进行第一次筛选，基于所述高纬度特征对已建立的多维度哈希特征数据库进行第二次筛选，得到检索结果。2.根据权利要求1所述的基于深度特征的大规模人脸检索方法，其特征在于，获取每张待检索人脸图像的高纬度特征及查询条件前，还包括：获取人脸数据集中每个人脸图像的高纬度特征，将所述高纬度特征进行文本化输入到消息队列中，并基于二进制数据压缩方法进行压缩；获取每张人脸图像的高纬度特征的哈希值，并基于人脸图像ID、所述哈希值、压缩后的特征值及当前时间戳建立多维度哈希索引文件；将所述多维度哈希索引文件批量刷写到磁盘，并对已经刷写到磁盘上行的多维度哈希索引文件实时建立高速缓存。3.根据权利要求2所述的基于深度特征的大规模人脸检索方法，其特征在于，获取人脸数据集中每个人脸图像的高纬度特征，具体包括：人脸图像以及对应的水平旋转镜像图像输入到深度网络模型中，得到第一高维度特征向量和第二高维度特征向量，所述第一高维度特征向量和第二高维度特征向量的维度相同；将所述第一高维度特征向量、第二高维度特征向量融合，得到人脸图像的高纬度特征。4.根据权利要求3所述的基于深度特征的大规模人脸检索方法，其特征在于，并基于二进制数据压缩方法对所述消息队列进行压缩，具体包括：对消息队列中的每一条消息，基于二进制串F将其中的高纬度特征转化为二进制字节组；其中，二进制串F的子串为Fi,j(1≤i,j≤N)，N为二进制串F的长度，对于前缀二进制子串F...
【专利技术属性】
技术研发人员：李开，邹复好，王汝鹏，刘鹏坤，孙斌，
申请(专利权)人：武汉魅瞳科技有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北,42
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。