人脸识别方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种人脸识别方法、装置、计算机设备及存储介质，其中，方法部分包括：获取待检测视频流；对待检测视频流中出现的人头进行跟踪，建立人头像库；基于人头像库，获取目标人脸检测库；将目标人脸检测库的人脸与人脸样本库中样本人脸进行对比，获取目标人脸相似值；判断目标人脸相似值是否大于预设阈值；若目标人脸相似值大于预设阈值，则获取人脸识别结果；将人脸识别结果发送至客户端，以使客户端显示人脸识别结果。本发明专利技术在人脸检测前添加人头检测及跟踪的方式，由于头部信息更加全面，具有优良的鲁棒性，更容易保留每帧图像出现的人脸，人脸信息更全面，且可以减少从视频中的每帧图像直接检测人脸的方式，提高了人脸识别效率。

Face recognition method, device, computer equipment and storage medium

【技术实现步骤摘要】
人脸识别方法、装置、计算机设备及存储介质
本专利技术涉及人脸识别领域，尤其涉及一种人脸识别、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
在计算机视觉领域，人脸识别一直是一个研究的热点，无论是安全防卫、对身份进行验证、护照识别以及驾照执照，还是自动门卫系统、银行和海关的监控系统等等，它都有着重要的应用。但是，由于人脸识别应用环境的复杂性和人脸本身的多变性、基于视频流动态人脸识别场景更加复杂，比如存在大角度、曝光、昏暗、遮挡及运动模糊等因素，这些因素给人脸识别带来新的挑战。传统的人脸识别通过静态人脸识别处理的方式需要用户配合才能完成人脸识别，另外，在一些视频监控中，往往使用的是高分辨率相机，需对每一帧图像进行人脸检测处理，且不能保证摄像头一直能够捕捉到人脸，在复杂多变的真实场景中，导致人脸检测部分耗时严重，导致人脸识别效率低下。
技术实现思路
本专利技术提供一种人脸识别方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决人脸识别效率低下的问题。一种人脸识别方法，包括：获取待检测视频流；对所述待检测视频流中出现的人头进行跟踪，建立人头像库；基于所述人头像库，获取目标人脸检测库；将所述目标人脸检测库的人脸与人脸样本库中样本人脸进行对比，获取目标人脸相似值；判断所述目标人脸相似值是否大于预设阈值；若所述目标人脸相似值大于预设阈值，则获取人脸识别结果；将所述人脸识别结果发送至客户端，以使所述客户端显示所述人脸识别结果。一种人脸识别装置，包括：第一获取模块，获取待检测视频流；建立模块，对所述待检测视频流中出现的人头进行跟踪，建立人头像库；第二获取模块，基于所述人头像库，获取目标人脸检测库；第三获取模块，将所述目标人脸检测库的人脸与人脸样本库中样本人脸进行对比，获取目标人脸相似值；判断模块，判断所述目标人脸相似值是否大于预设阈值；第四获取模块，若所述目标人脸相似值大于预设阈值，则获取人脸识别结果；发送模块，将所述人脸识别结果发送至客户端，以使所述客户端显示所述人脸识别结果。一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中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计算机程序时实现上述人脸识别方法的步骤。一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述人脸识别方法的步骤。上述人脸识别方法、装置、计算机设备及存储介质所实现的其中一个方案中，在人脸检测前对待检测视频流中出现的人头进行跟踪，保证了能够持续捕捉到所述待检测视频流中出现的人头，通过所述待检测视频流中出现的人头从而建立人头像库，通过所述人头像库，获取目标人脸检测库，再通过人脸检测方法对目标人脸检测库的人脸进行检测，获取人脸识别结果，在人脸检测前添加人头检测及跟踪的方式，采用人头检测加跟踪的方式取代直接人脸检测的方式，由于头部信息更加全面，具有优良的鲁棒性，更容易保留每帧图像出现的人脸，人脸信息更全面，且可以减少从视频中的每帧图像直接检测人脸的方式，提升了检测速度，提高了人脸识别效率。附图说明为了更清楚地说明本专利技术的技术方案，下面将对本专利技术的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术一实施例中人脸识别方法的一应用环境示意图；图2是本专利技术一实施例中人脸识别方法的一流程图；图3是本专利技术一实施例中人脸识别方法的另一流程图；图4是本专利技术一实施例中人脸识别方法的另一流程图；图5是本专利技术一实施例中人脸识别方法的另一流程图；图6是本专利技术一实施例中人脸识别方法的另一流程图；图7是本专利技术一实施例中人脸识别装置的一原理框图；图8是本专利技术一实施例中计算机设备的一示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术中的附图，对本专利技术中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。本专利技术提供的人脸识别方法，可应用在如图1的应用环境中，其中，服务端通过网络与客户端进行通信。服务端获取待检测视频流；然后对所述待检测视频流中出现的人头进行跟踪，建立人头像库；接着基于所述人头像库，获取目标人脸检测库；接着将所述目标人脸检测库的人脸与人脸样本库中样本人脸进行对比，获取目标人脸相似值；接着判断所述目标人脸相似值是否大于预设阈值；接着若所述目标人脸相似值大于预设阈值，则获取人脸识别结果；接着将所述人脸识别结果发送至客户端，以使所述客户端显示所述人脸识别结果。其中，该客户端可以但不限于各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备。服务端可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。在一实施例中，如图2所示，提供一种人脸识别方法，以该方法应用在图1中的服务端为例进行说明，包括如下步骤：S10：获取待检测视频流。其中，采用监控设备对某个摄像区域进行拍摄，从而获取待检测视频流，服务端可以从监控设备上实时获取该某个摄像区域的待检测视频流。S20：对所述待检测视频流中出现的人头进行跟踪，建立人头像库。对所述待检测视频流中的第一帧图像进行人头检测，也就是从待检测视频流中的第一帧图像确定是否存在人头，若未检测到人头，对下一帧图像进行检测直到检测到人头。示例性的，人头检测可以采用基于mobilenetv2的ssh模型进行检测；若存在人头，则对该人头进行跟踪，并建立人头像库。需要说明的是，上述待检测视频流的每一帧图像出现的人头可以是一个或多个，从而得到对应的一个或多个人头像库。在本方案中，对于每帧图像首次出现的人头进行跟踪，直至该人头消失，因此，出现该人头的每帧图像中，可以截取到该人头头像，并针对每个人头头像建立人头像库。其中，人头像库是指待检测视频流中被跟踪的人头的人头头像集合。对于多个人员同时进入摄像区域的情景，若第一帧图像中检测到N个人头，采用多目标跟踪的方式分别跟踪N个不同的人头，直至摄像头中检测不到该N个人头为止，将N个不同的人头对应的人头头像存入N个不同的人头像库中。例如，若第一帧图像中检测到的人头包括A、B、C三个人头，则对A、B、C人头三个人头分别进行跟踪，直至摄像头中检测不到A、B、C三个人头为止，最后将跟踪到A的所有人头头像存储到人头像库“head1”中，将跟踪到B的所有人头头像存储到人头像库“head2”中，将跟踪到C的所有人头头像存储到人头像库“head3”中。在复杂密集场景中，可能会存在A和B两人非常相似且交叉遮挡后，偶然会出现将A和B两人当做是同一个人的人头的情况，此时将会对A和B两人进行集合跟踪，直至摄像头中检测不到本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种人脸识别方法，其特征在于，包括：/n获取待检测视频流；/n对所述待检测视频流中出现的人头进行跟踪，建立人头像库；/n基于所述人头像库，获取目标人脸检测库；/n将所述目标人脸检测库的人脸与人脸样本库中样本人脸进行对比，获取目标人脸相似值；/n判断所述目标人脸相似值是否大于预设阈值；/n若所述目标人脸相似值大于预设阈值，则获取人脸识别结果；/n将所述人脸识别结果发送至客户端，以使所述客户端显示所述人脸识别结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种人脸识别方法，其特征在于，包括：
获取待检测视频流；
对所述待检测视频流中出现的人头进行跟踪，建立人头像库；
基于所述人头像库，获取目标人脸检测库；
将所述目标人脸检测库的人脸与人脸样本库中样本人脸进行对比，获取目标人脸相似值；
判断所述目标人脸相似值是否大于预设阈值；
若所述目标人脸相似值大于预设阈值，则获取人脸识别结果；
将所述人脸识别结果发送至客户端，以使所述客户端显示所述人脸识别结果。


2.如权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述对所述待检测视频流中出现的人头进行跟踪，建立人头像库，包括以下步骤：
对所述待检测视频流中出现的N个人头进行跟踪，得到M组人头头像；
对所述M组人头头像进行归一化处理，得到归一化处理后的所述M组人头头像，其中，所述N大于或等于1，M小于或等于N；
基于归一化处理后的M组人头头像，建立对应的M个人头像库。


3.如权利要求2所述的人脸识别方法，其特征在于，所述对所述M组人头头像进行归一化处理，得到归一化处理后的M组人头头像，包括以下步骤：
对所述M组人头头像的每一组人头头像中的每个人头头像进行归一化处理，得到归一化处理后的每个人头头像；
判断所述归一化处理后的每个人头头像的头像尺寸是否超过预设头像尺寸阈值；
若所述处理后的每个人头头像未超过所述预设头像尺寸阈值，则从所述每一组人头头像中剔除未超过所述预设头像尺寸阈值的头像，得到所述M组人头头像。


4.如权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述基于所述人头像库，获取目标人脸检测库，包括以下步骤：
基于所述人头像库，获取初始人脸检测库；
对初始人脸检测库中的初始人脸图像进行标准化处理，得到标准人脸图像；
剔除所述初始人脸检测库中不符合预设条件的所述标准人脸图像，得到目标人脸检测库，所述预设条件包括模糊度大于预设模糊度，和/或遮挡范围大于预设遮挡范围，和/或光照亮度大于预设光照亮度。


5.如权利要求1-4任一项所述的人脸识别方法，其特征在于，获取人脸识别结果，包括以下步骤：
判断所述目标人脸相似值大于预设阈值的数量是否大于1；
若所述目标人脸相似值大于预设阈值的数量大于1，则采用如下公式对所述目标人脸检测库中的人脸图像进行计算，得到所述目标人脸相似值大于所述预设阈值的样本人脸图像对应的身份识别值：

【专利技术属性】
技术研发人员：张展望，周超勇，刘玉宇，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44