视频人物识别方法及装置、计算机可存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种视频人物识别方法及装置、计算机可存储介质，该方法包括：当检测到视频中的人脸信息后，判断该人脸是否在轮廓内；若该人脸不在轮廓内，则提取视频中该人的脸部特征；将提取的该人的脸部特征与预先存储的人员信息库进行匹配；若提取的该人的脸部特征与所述人员信息库中的某人的脸部特征相匹配，则判定所述人员信息库中的该人与视频中出现的人员为同一人，并从所述人员信息库中提取该人的身份信息，并对视频中的该人进行轮廓的绘制，其中所述轮廓内至少包括该人的头部；将该人的身份信息与所述轮廓进行绑定。该视频人物识别方法及装置、计算机可存储介质能够提高视频画面中的人员识别效率。

Video character recognition method and device, computer storage medium

【技术实现步骤摘要】
视频人物识别方法及装置、计算机可存储介质
本专利技术是关于视频会议
，特别是关于一种视频人物识别方法及装置、计算机可存储介质。
技术介绍
视频会议过程中，为了便于沟通，通常需要对视频会议画面中的人员进行身份识别。目前的视频人员识别方法中，主要使用人脸识别功能对视频画面中的人脸进行实时识别。专利技术人在实现本专利技术的过程中发现，该视频人员识别方法为了能够成功进行人脸识别，需要采集足够的人脸正面信息，脸部正面信息不够就无法识别，导致识别效率低，并且视频中的人员一般不会长时间保持脸部正面朝向摄像头，通常会有一些走动、转动头部、低头等运动，这就导致可能前一秒还能识别、后一秒就无法识别，进一步影响识别效率，用户体验差。尤其是在大数据时代，视频系统中的人员较多的情况下，该视频人员识别方法的弊端更加明显。公开于该
技术介绍
部分的信息仅仅旨在增加对本专利技术的总体背景的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域一般技术人员所公知的现有技术。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种视频人物识别方法及装置、计算机可存储介质，其能够提高视频画面中的人员识别效率。为实现上述目的，本专利技术提供一种视频人物识别方法，其包括：当检测到视频中的人脸信息后，判断该人脸是否在轮廓内；若该人脸不在轮廓内，则提取视频中该人的脸部特征；将提取的该人的脸部特征与预先存储的人员信息库进行匹配，其中，所述人员信息库包括预存的每个人的脸部特征以及每个人的身份信息；若提取的该人的脸部特征与所述人员信息库中的某人的脸部特征相匹配，则判定所述人员信息库中的该人与视频中出现的人员为同一人，并从所述人员信息库中提取该人的身份信息，并对视频中的该人进行轮廓的绘制，其中所述轮廓内至少包括该人的头部；将该人的身份信息与所述轮廓进行绑定。在本专利技术的一实施方式中，所述视频人物识别方法还包括：将该人的身份信息与所述轮廓进行同步显示。在本专利技术的一实施方式中，所述视频人物识别方法还包括：当检测到视频中的人脸信息后，判断该人脸是否在轮廓内，若该人脸在轮廓内，则丢弃该人脸信息。在本专利技术的一实施方式中，所述视频人物识别方法还包括：当检测到视频中的人员的轮廓初次绘制完成之后，根据该人员的运动状态实时对该轮廓进行微调使得该人员的轮廓内始终包含该人的头部。在本专利技术的一实施方式中，所述视频人物识别方法还包括：当检测到轮廓在一段时间内没有进行微调，则判断人员不在视频画面中，将该轮廓以及该轮廓所绑定的人员的身份信息进行丢弃。在本专利技术的一实施方式中，所述视频人物识别方法还包括：当检测到轮廓中断微调，则对该轮廓内的人员进行重新识别，若识别到该轮廓中的人员仍为该人，则对该轮廓继续进行微调。在本专利技术的一实施方式中，所述视频人物识别方法还包括：对轮廓内的信息进行实时检测；当检测到轮廓内不包括人员的头部信息，则判断人员不在视频画面中，将该轮廓以及该轮廓所绑定的人员的身份信息进行丢弃。在本专利技术的一实施方式中，所述对视频中的该人进行轮廓的绘制包括：根据人脸识别技术判断出人脸的范围后，在该范围的基础上扩大一定的比例从而形成该轮廓。本专利技术还提供了一种视频人物识别装置，其包括：人脸信息检测模块、轮廓判断模块、脸部特征提取模块、脸部特征匹配模块、人脸信息丢弃模块、轮廓绘制模块、信息绑定模块。人脸信息检测模块用于检测视频的人脸信息。轮廓判断模块与所述人脸信息检测模块相耦合，用于当所述人脸信息检测模块检测到视频中的人脸信息后判断该人脸是否在轮廓内。脸部特征提取模块与所述轮廓判断模块相耦合，用于当所述轮廓判断模块判断出所述视频中的人脸不在轮廓内时，提取视频中该人的脸部特征。脸部特征匹配模块与所述脸部特征提取模块相耦合，用于将提取的该人的脸部特征与预先存储的人员信息库进行匹配，并且当提取的该人的脸部特征与所述人员信息库中的某人的脸部特征相匹配时，判定所述人员信息库中的该人与视频中出现的人员为同一人，其中，所述人员信息库包括预存的每个人的脸部特征以及每个人的身份信息。人脸信息丢弃模块与所述轮廓判断模块相耦合，用于当人脸在轮廓内，则丢弃获取的人脸信息。轮廓绘制模块与所述脸部特征匹配模块相耦合，用于当所述脸部特征匹配模块匹配到人员的信息后，从所述人员信息库中提取该人的身份信息，并在视频中对该人进行轮廓的绘制，其中所述轮廓内至少包括该人的头部。具体而言，轮廓的绘制是根据人脸识别技术判断出人脸的范围后，在该范围的基础上扩大一定的比例从而形成轮廓。信息绑定模块与所述轮廓绘制模块相耦合，用于将人员的身份信息与其轮廓进行绑定。在一实施方式中，视频人物识别装置还包括：同步显示模块。同步显示模块用于将人员的身份信息与所述轮廓进行同步显示。在一实施方式中，视频人物识别装置还包括：轮廓微调模块。轮廓微调模块与所述轮廓绘制模块相耦合，用于当检测到视频中的人员的轮廓初次绘制完成之后，根据该人员的运动状态实时对该轮廓进行微调使得该人员的轮廓内始终包含该人的头部。在一实施方式中，视频人物识别装置还包括：轮廓信息检测模块。轮廓信息检测模块用于对轮廓内的信息进行实时检测，并当在一段时间内检测不到轮廓内的人员的头部信息，则判断人员不在视频画面中。在一实施方式中，视频人物识别装置还包括：重新识别模块。重新识别模块与所述轮廓信息检测模块相耦合，用于当所述轮廓信息检测模块检测到轮廓中断微调，则对该轮廓内的人员进行重新识别，若识别到该轮廓中的人员仍为该人，则对该轮廓继续进行微调。在一实施方式中，视频人物识别装置还包括：身份信息及轮廓丢弃模块。身份信息及轮廓丢弃模块与所述轮廓微调模块以及所述轮廓信息检测模块相耦合，用于当检测到轮廓不再进行微调，则判断人员不在视频画面中，将该轮廓以及该轮廓所绑定的人员的身份信息进行丢弃；还用于当所述轮廓信息检测模块检测到轮廓内不包括人员的头部信息，则将该轮廓以及该轮廓所绑定的人员的身份信息进行丢弃。本专利技术还提供了一种计算机可存储介质，该计算机可存储介质用于执行上述任一实施方式所述的视频人物识别方法。与现有技术相比，根据本专利技术的视频人物识别方法及装置、计算机可存储介质，在人脸特征匹配成功后，对人员进行轮廓绘制，轮廓中至少包括头部信息，并且轮廓信息与身份信息相互绑定，后续在进行视频中的人员识别时，通过已经绘制的轮廓就可以获取人员的身份信息，相对于现有技术而言，不需要实时采集足够的人脸特征，本实施方式所采集的数据更少，能够更快速地识别人员的身份信息。并且通过轮廓以及轮廓的不断微调，可以对已经识别的人员进行持续追踪，当人员出现一些动作如低头、转头、视频画面中走动等时，仍能够确认该成员信息，进一步提高了识别效率。本专利技术更加适用于大数据时代的视频人物识别。附图说明图1是根据本专利技术一实施方式的视频人物识别方法的流程图；图2是根据本专利技术一实施方式的视频人物识别装置。具体实施方式下面结合附图，对本专利技术的具体实施方式进行详细描述，但应当理解本专利技术的保护范围并不受具体实施方式的限本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种视频人物识别方法，其特征在于，包括：/n当检测到视频中的人脸信息后，判断该人脸是否在轮廓内；/n若该人脸不在轮廓内，则提取视频中该人的脸部特征；/n将提取的该人的脸部特征与预先存储的人员信息库进行匹配，其中，所述人员信息库包括预存的每个人的脸部特征以及每个人的身份信息；/n若提取的该人的脸部特征与所述人员信息库中的某人的脸部特征相匹配，则判定所述人员信息库中的该人与视频中出现的人员为同一人，并从所述人员信息库中提取该人的身份信息，并对视频中的该人进行轮廓的绘制，其中所述轮廓内至少包括该人的头部；以及/n将该人的身份信息与所述轮廓进行绑定。/n

【技术特征摘要】
1.一种视频人物识别方法，其特征在于，包括：
当检测到视频中的人脸信息后，判断该人脸是否在轮廓内；
若该人脸不在轮廓内，则提取视频中该人的脸部特征；
将提取的该人的脸部特征与预先存储的人员信息库进行匹配，其中，所述人员信息库包括预存的每个人的脸部特征以及每个人的身份信息；
若提取的该人的脸部特征与所述人员信息库中的某人的脸部特征相匹配，则判定所述人员信息库中的该人与视频中出现的人员为同一人，并从所述人员信息库中提取该人的身份信息，并对视频中的该人进行轮廓的绘制，其中所述轮廓内至少包括该人的头部；以及
将该人的身份信息与所述轮廓进行绑定。


2.如权利要求1所述的视频人物识别方法，其特征在于，所述视频人物识别方法还包括：
将该人的身份信息与所述轮廓进行同步显示。


3.如权利要求1所述的视频人物识别方法，其特征在于，所述视频人物识别方法还包括：
当检测到视频中的人脸信息后，判断该人脸是否在轮廓内，若该人脸在轮廓内，则丢弃该人脸信息。


4.如权利要求1所述的视频人物识别方法，其特征在于，所述视频人物识别方法还包括：
当检测到视频中的人员的轮廓初次绘制完成之后，根据该人员的运动状态实时对该轮廓进行微调使得该人员的轮廓内始终包含该人的头部。


5.如权利要求4所述的视频人物识别方法，其特征在于，所述视频人物识别方法还包括：
当检测到轮廓在一段时间内没有进行微调，则判断人员不在视频画面中，将该轮廓以及该轮廓所绑定的人员的身份信息进行丢弃。


6.如权利要求4所述的视频人物识别方法，其特征在于，所述视频人物识别方法还包括：
当检测到轮廓中断微调，则对该轮廓内的人员进行重新识别，若识别到该轮廓中的人员仍为该人，则对该轮廓继续进行微调。


7.如权...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈洪浩，冯文澜，
申请(专利权)人：随锐科技集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11