【技术实现步骤摘要】
一种人脸识别的图像提取方法及处理设备
本申请涉及人脸识别领域，特别涉及一种人脸识别的图像提取方法及处理设备。
技术介绍
人脸识别是一种基于人的脸部特征信息进行身份识别的生物识别技术，其相对于如指纹、DNA检测等其他较成熟的人体生物特征识别方法具有隐秘性、低成本、可交互性强等优点，因此，多年来人脸识别技术一直是研究热点。人脸识别是利用照相机或摄像机等设备采集含有人脸的图像或视频流，通过对视频流进行分析，从而得到人脸数据。但在对视频流的实际分析过程中，通常是对视频流中每一帧图片都进行分析，这样会导致设备的计算量过大；并且，从大多数视频流中获取的人脸质量较差，容易发生无法识别或错误识别的情况。
技术实现思路
为解决上述问题，本申请提供一种人脸识别的图像提取方法及处理设备，通过提取视频流中的关键帧，能够减少资源的占用率，并能提高人脸识别质量。为解决上述技术问题，本申请采用的一个技术方案是：提供一种人脸识别的图像提取方法，该方法包括：获取多个图像帧；对每一图像帧进行人脸识别，以提取人脸区域；对每一图...
【技术保护点】
1.一种人脸识别的图像提取方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取多个图像帧；/n对每一图像帧进行人脸识别，以提取人脸区域；/n对所述每一图像帧的所述人脸区域进行清晰度分析，以获得人脸清晰度；/n对所述每一图像帧的所述人脸区域进行姿态分析，以获取人脸姿态角度；/n综合各所述图像帧的人脸清晰度和人脸姿态角度生成各所述图像帧的综合评价指标；/n基于所述综合评价指标从所述多个图像帧中选择关键帧。/n
【技术特征摘要】
1.一种人脸识别的图像提取方法，其特征在于，所述方法包括：
获取多个图像帧；
对每一图像帧进行人脸识别，以提取人脸区域；
对所述每一图像帧的所述人脸区域进行清晰度分析，以获得人脸清晰度；
对所述每一图像帧的所述人脸区域进行姿态分析，以获取人脸姿态角度；
综合各所述图像帧的人脸清晰度和人脸姿态角度生成各所述图像帧的综合评价指标；
基于所述综合评价指标从所述多个图像帧中选择关键帧。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对每一图像帧进行人脸识别的步骤包括：
若在所述图像帧存在多个所述人脸区域，则提取面积最大的所述人脸区域。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述每一图像帧的所述人脸区域进行清晰度分析的步骤包括：
利用拉普拉斯算子对所述每一图像帧的人脸区域进行卷积运算，以获得清晰度评估图；
计算所述清晰度评估图的方差，以作为所述人脸清晰度。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用拉普拉斯算子对所述每一图像帧的人脸区域进行卷积运算的步骤之前，进一步包括：
通过相似变换对所述每一图像帧的人脸区域进行对齐。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述通过相似变换对所述每一图像帧的人脸区域进行对齐的步骤包括：
将各所述人脸区域内的人脸的特定器官点作为关键点，以使得在进行相似变换后各所述关键点分别被映射到预设的坐标平面内的预定坐标点。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述每一图像帧的所述人脸区域进行姿态分析的步骤包括：
获取所述人脸区域内的人脸的双眼之间的距离...
【专利技术属性】
技术研发人员：曾钰胜，庞建新，熊友军，
申请(专利权)人：深圳市优必选科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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