【技术实现步骤摘要】
用于检测人脸图像的方法和装置
本申请实施例涉及计算机
，具体涉及用于检测人脸图像的方法和装置。
技术介绍
目前视频监控网络已覆盖中国各大中小城市，人脸识别技术可以应用在安防监控领域。通常，为了建立从云端到前端软硬一体的新型智能安防体系，就必须在前端部署足够丰富的人脸抓拍设备。在监控点位改造和社会资源接入的过程中，纯粹依靠后端抓拍、分析的模式不仅给网络的数据传输能力带来挑战，而且也给后端平台的数据处理能力带来很大的压力，存在运行效率缩减、运营成本大的问题。通常，可以把人脸抓拍功能分担到前端，但是大批量的更换抓拍摄像机会造成项目建设成本的骤增。目前随着5G时代的来临，边缘计算作为云计算的补充，可以充当替代解决方案，这样，就需要一种网关设备能实现前端视频的人脸抓拍，供后端进行分析。
技术实现思路
本申请实施例的目的在于提出了一种改进的用于检测人脸图像的方法和装置，来解决以上
技术介绍
部分提到的技术问题。第一方面，本申请实施例提供了一种用于检测人脸图像的方法，该方法包括：获取目标图像帧序列；对于目标图像帧序列包括的每个图像帧，将该图像帧输入预先训练的人脸检测模型，得到人脸...
【技术保护点】
1.一种用于检测人脸图像的方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标图像帧序列；对于所述目标图像帧序列包括的每个图像帧，将该图像帧输入预先训练的人脸检测模型，得到人脸位置信息；基于所得到的人脸位置信息，从所述目标图像帧序列包括的图像帧中，确定至少一个人脸图像序列，其中，每个人脸图像序列包括的人脸图像用于指示同一个人脸；对于所述至少一个人脸图像序列中的每个人脸图像序列，确定该人脸图像序列包括的每个人脸图像的质量评分；基于所得到的质量评分，从该人脸图像序列中提取人脸图像及输出。
【技术特征摘要】
1.一种用于检测人脸图像的方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标图像帧序列；对于所述目标图像帧序列包括的每个图像帧，将该图像帧输入预先训练的人脸检测模型，得到人脸位置信息；基于所得到的人脸位置信息，从所述目标图像帧序列包括的图像帧中，确定至少一个人脸图像序列，其中，每个人脸图像序列包括的人脸图像用于指示同一个人脸；对于所述至少一个人脸图像序列中的每个人脸图像序列，确定该人脸图像序列包括的每个人脸图像的质量评分；基于所得到的质量评分，从该人脸图像序列中提取人脸图像及输出。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所得到的人脸位置信息，从所述目标图像帧序列包括的图像帧中，确定至少一个人脸图像序列，包括：对于所述目标图像帧序列中的每两个相邻的图像帧，确定该两个相邻的图像帧的第一图像帧中的每个人脸图像中的特征点，以及确定第一图像帧中的每个人脸图像对应的、在第二图像帧中的预测特征点；从第二图像帧中的人脸图像中，确定包括的预测特征点的数量大于等于预设数值的人脸图像作为与在第一图像帧中的对应人脸图像指示的人脸相同的人脸图像。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所得到的人脸位置信息，从所述目标图像帧序列包括的图像帧中，确定至少一个人脸图像序列，包括：对于所述目标图像帧序列中的每两个相邻的图像帧，将该两个相邻的图像帧中的第一图像帧中的人脸图像与第二图像帧中的人脸图像中的，面积重合度大于等于预设的重合度阈值的人脸图像确定为指示相同人脸的人脸图像。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述人脸检测模型还用于生成图像帧的关键点信息集合，其中，关键点信息用于表征人脸关键点在人脸图像中的位置；以及所述确定该人脸图像序列包括的每个人脸图像的质量评分，包括：基于该人脸图像序列包括的每个人脸图像的关键点信息集合，确定每个人脸图像的人脸姿态角信息；基于人脸姿态角信息，确定每个人脸图像的质量评分。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于该人脸图像序列包括的每个人脸图像的关键点信息集合，确定每个人脸图像的人脸姿态角信息，包括：基于该人脸图像序列包...
【专利技术属性】
技术研发人员：连桄雷，张龙，
申请(专利权)人：罗普特科技集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：福建,35
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