用于K12教育阶段基于人脸识别的视频中检索人员方法技术

本发明专利技术公开了一种用于K12教育阶段基于人脸识别的视频中检索人员方法，通过视频拍摄设备，获取视频流数据，把视频数据传输到原始数据储存模块中，通过分布式文件系统对原始视频流数据进行切分，把切分处理后原始视频流数据储存到分布式数据库中,对每一片原始视频流数据的帧进行映射到MapReduce模型中，然后分别提取视频物体的脸部特征和动作特征，最终提取出视频中运动的物体；再通过深度学习方法，筛选出运动的物体为人员的视频,然后通过CNN卷积神经网络深度学习方法反复对比，提取人员的外貌特征；将识别到的体貌特征信息保存到云服务数据库中，由相似度高低排序，将要搜索的视频跟需要搜索的人员信息进行一一对应，最终从视频中识别检索到相应的人员。

Face recognition based video retrieval method for k12 education stage

【技术实现步骤摘要】
用于K12教育阶段基于人脸识别的视频中检索人员方法
本专利技术涉及人脸识别的视频检索
，具体为一种用于K12教育阶段基于人脸识别的视频中检索人员方法。
技术介绍
随着视频监控数据量的快速增长，以及摄像头高清化、超高清化的趋势的加强，监控视频在跟踪目标人员中发挥着越来越重要的作用。传统的人脸识别采用模板匹配的方式对采样视频进行分析和检索,其原理为通过预先采集固定的人像模板存储于服务器中，然后根据后续视频中采集到的人像视频与固定的人像模板进行对比分析，最终从视频中识别检索到相应的人员。采用上述的方式进行目标人员的检索缺陷在于，由于采用的是全部录像视频与固定的人脸模板进行对比分析识别检索，视频数据量极其庞大，且人像特征可能存在变化，从而导致进行目标检索时识别准确率低，不适用于实时高效的在线检索，使工作人员在进行视频分析和检索时遇到了很大的挑战。
技术实现思路
本专利技术目的在于提供一种用于K12教育阶段基于人脸识别的视频中检索人员方法，大幅度提高监控视频的目标人员识别速率和准确率。本专利技术所述一种用于K12本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.用于K12教育阶段基于人脸识别的视频中检索人员方法，其特征在于,包括以下步骤：/n通过视频拍摄设备，获取视频流数据，把视频数据传输到原始数据储存模块中；/n调取储存模块中的原始视频流数据,通过分布式文件系统对原始视频流数据进行切分，把切分处理后原始视频流数据储存到分布式数据库中；/n调取分布式数据库中的每一片原始视频流数据的帧，把每一片原始视频流数据的帧防射变换映射到MapReduce模型中；/n从映射后的每一帧视频流数据中分别提取视频物体的脸部特征和动作特征，最终提取出视频中运动的物体；/n提取出视频中运动的物体后，通过训练好的CNN卷积神经网络学习的识别算法反复处理人的外貌特征，筛选出...

【技术特征摘要】
1.用于K12教育阶段基于人脸识别的视频中检索人员方法，其特征在于,包括以下步骤：
通过视频拍摄设备，获取视频流数据，把视频数据传输到原始数据储存模块中；
调取储存模块中的原始视频流数据,通过分布式文件系统对原始视频流数据进行切分，把切分处理后原始视频流数据储存到分布式数据库中；
调取分布式数据库中的每一片原始视频流数据的帧，把每一片原始视频流数据的帧防射变换映射到MapReduce模型中；
从映射后的每一帧视频流数据中分别提取视频物体的脸部特征和动作特征，最终提取出视频中运动的物体；
提取出视频中运动的物体后，通过训练好的CNN卷积神经网络学习的识别算法反复处理人的外貌特征，筛选出运动物体为人员的视频；
从筛选出运动物体为人员的视频中,筛选出的人员视频采用多个卷积核描绘出一幅图像，通过卷积层的卷积核提取每针图片中人员面部的局部特征，并通过提取到的新人员面部特征进行记录和学习，然后经过池化层和全连接层对视频中的人像进行反复对比，提取人员的外貌特征；...

【专利技术属性】
技术研发人员：贾明绪，曾金云，喻建斌，谭臻，
申请(专利权)人：广东德融汇科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44