一种人脸图像的识别方法、装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种人脸图像的识别方法、装置、电子设备和存储介质，确定与目标人脸图像相似的相似参考图像后，若相似参考图像对应的身份信息属于白名单，则根据属于白名单的身份信息确定目标人脸图像对应的身份信息。白名单为视频中已识别的人脸图像对应的身份信息。由于视频中各图像之间具有关联性，通过白名单使得对视频中人脸图像的识别，与该视频中其它图像相关联，提高了人脸图像识别的准确率、对质量较差和场景复杂的人脸图像，降低了误识别。

【技术实现步骤摘要】
一种人脸图像的识别方法、装置、电子设备和存储介质
本专利技术涉及图像处理
，尤其是涉及一种人脸图像的识别方法、装置、电子设备和存储介质。
技术介绍
随着深度神经网络和深度学习技术的发展，基于深度神经网络强大的学习能力，在越来越多的方面取得成功，在人脸识别方面的表现尤其出色。对于影视视频中人物的人脸身份识别，现有方法主要针对视频图像进行逐帧识别，通过计算数据库中保存的标准人脸图像的特征向量和当前帧中检测到的人脸图像的特征向量之间的距离，例如，欧式距离，判断当前帧的人脸图像与数据库中各人脸图像的匹配程度。距离小于阈值，则识别成功，否则，识别失败，数据库中匹配度最高的特征向量对应的人物身份即为当前人物的识别身份。人脸图像的识别通常应用与视频中，对视频中的人脸图像进行识别存在如下特点：(1)需要识别的图像数量庞大。具体地，以每秒25帧的标准帧率视频为例，60分钟的视频共包含90000张图像。(2)人脸识别场景复杂。视频图像由连续渐变的图像组成，图像的对比度、清晰度、场景、人脸角度、表情等变化较大。(3)视频中提取得到的图像存在质量不高的情况。因此，针对视频中人脸图像的识别存在待识别图像数量庞大、图像质量不高和场景复杂的情况，现有的通过设置简单的阈值，对单帧图像进行独立识别的方法，非常容易出现误识别、漏识别的情况。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种人脸图像的识别方法、装置、电子设备和存储介质，用以解决现有技术中通过设置简单的阈值，对单帧图像进行独立识别的方法，非常容易出现误识别、漏识别的情况的问题。针对以上技术问题，第一方面，本专利技术实施例提供一种人脸图像的识别方法，包括：从视频中获取待识别的目标人脸图像，根据数据库中各参考图像与所述目标人脸图像的相似度，确定相似参考图像；判断各相似参考图像对应的身份信息中，是否存在属于白名单的身份信息，其中，所述白名单包括所述视频中已识别的人脸图像对应的身份信息；若存在属于白名单的身份信息，则将属于所述白名单的身份信息作为待选身份信息，根据各待选身份信息识别与所述目标人脸图像对应的身份信息；其中，所述数据库中包括身份信息与参考图像的对应关系。第二方面，本专利技术实施例提供一种人脸图像的识别装置，包括：获取模块，用于从视频中获取待识别的目标人脸图像，根据数据库中各参考图像与所述目标人脸图像的相似度，确定相似参考图像；判断模块，用于判断各相似参考图像对应的身份信息中，是否存在属于白名单的身份信息，其中，所述白名单包括所述视频中已识别的人脸图像对应的身份信息；识别模块，用于若存在属于白名单的身份信息，则将属于所述白名单的身份信息作为待选身份信息，根据各待选身份信息识别与所述目标人脸图像对应的身份信息；其中，所述数据库中包括身份信息与参考图像的对应关系。第三方面，本专利技术实施例提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现以上所述的人脸图像的识别方法的步骤。第四方面，本专利技术实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以上任一项所述的人脸图像的识别方法的步骤。本专利技术的实施例提供的一种人脸图像的识别方法、装置、电子设备和存储介质，确定与目标人脸图像相似的相似参考图像后，若相似参考图像对应的身份信息属于白名单，则根据属于白名单的身份信息确定目标人脸图像对应的身份信息。白名单为视频中已识别的人脸图像对应的身份信息。由于视频中各图像之间具有关联性，通过白名单使得对视频中人脸图像的识别，与该视频中其它图像相关联，提高了人脸图像识别的准确率、对质量较差和场景复杂的人脸图像，降低了误识别。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图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是本专利技术实施例提供的人脸图像的识别方法的流程示意图；图2是本专利技术另一实施例提供的视频的人脸图像识别的整体流程示意图；图3是本专利技术另一实施例提供的对欧式距离排序获取TOPN个待选结果的示意图；图4是本专利技术另一实施例提供的投票法确定身份信息的示意图；图5是本专利技术另一实施例提供的<识别成功项，误识别项>二元组辅助确定人物身份信息的示意图；图6是本专利技术另一实施例提供通过平均欧式距离确定人物身份信息的示意图；图7是本专利技术另一实施例提供的人脸图像的识别装置的结构框图；图8是本专利技术另一实施例提供的电子设备的实体结构图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例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做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。本实施例提供一种人脸图像的识别方法，用于对视频(例如，电影，电影片段)中出现的人物进行身份识别。以使得用户在没有观看视频之前，能够获知视频中出现的人物，或者，根据对视频中出现的人脸图像的识别，能够自动剪辑出仅包含特定人物的视频片段，提高剪辑效率。该方法可以由任一设备执行，例如，计算机、服务器、手机等。图1为本实施例提供的人脸图像的识别方法的流程示意图，参见图1，该方法包括：步骤101：从视频中获取待识别的目标人脸图像，根据数据库中各参考图像与所述目标人脸图像的相似度，确定相似参考图像；其中，所述数据库中包括身份信息与参考图像的对应关系。数据库中预存了各身份信息对应的参考图像，每一身份信息均对应存储了多张与该身份信息对应的参考图像，这些参考图像是通过对该身份信息对应的人物，尤其是该人物的人脸进行不同角度的拍照得到。相似参考图像是参考图像中，与该目标人脸图像的相似度较高的参考图像。各参考图像与目标人脸图像的相似度，可以通过欧式距离计算得到，本实施例对此不做具体限制。步骤102：判断各相似参考图像对应的身份信息中，是否存在属于白名单的身份信息，其中，所述白名单包括所述视频中已识别的人脸图像对应的身份信息。白名单中存储了在上述视频中已识别的人脸图像对应的身份信息。由于视频各帧的相关性，已经在视频中识别出的身份信息在视频中再次出现的概率比较大，因此通过白名单的筛选能够大大提高识别的准确率，降低因图像质量或场景复杂程度造成的误识别。同时，通过白名单的筛选也缩小了进行进一步判断过程的范围，提高了识别效率。步骤103：若存在属于白名单的身份信息，则将属于所述白名单的身份信息作为待选身份信息，根据各待选身份信息识别与所述目标人脸图像对应的身份信息。待选身份信息即为需要进一步确认的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种人脸图像的识别方法，其特征在于，包括：/n从视频中获取待识别的目标人脸图像，根据数据库中各参考图像与所述目标人脸图像的相似度，确定相似参考图像；/n判断各相似参考图像对应的身份信息中，是否存在属于白名单的身份信息，其中，所述白名单包括所述视频中已识别的人脸图像对应的身份信息；/n若存在属于白名单的身份信息，则将属于所述白名单的身份信息作为待选身份信息，根据各待选身份信息识别与所述目标人脸图像对应的身份信息；/n其中，所述数据库中包括身份信息与参考图像的对应关系。/n

【技术特征摘要】
1.一种人脸图像的识别方法，其特征在于，包括：
从视频中获取待识别的目标人脸图像，根据数据库中各参考图像与所述目标人脸图像的相似度，确定相似参考图像；
判断各相似参考图像对应的身份信息中，是否存在属于白名单的身份信息，其中，所述白名单包括所述视频中已识别的人脸图像对应的身份信息；
若存在属于白名单的身份信息，则将属于所述白名单的身份信息作为待选身份信息，根据各待选身份信息识别与所述目标人脸图像对应的身份信息；
其中，所述数据库中包括身份信息与参考图像的对应关系。


2.根据权利要求1所述的人脸图像的识别方法，其特征在于，还包括：
若不存在属于白名单的身份信息，则确定在各相似参考图像对应的身份信息中，同一身份信息对应的相似参考图像的第一数量；
获取第一数量大于或等于第一阈值的相似参考图像所对应的身份信息，作为待选身份信息，根据各待选身份信息识别与所述目标人脸图像对应的身份信息。


3.根据权利要求2所述的人脸图像的识别方法，其特征在于，还包括：
若不存在大于或等于所述第一阈值的第一数量，则在满足重识别条件后，判断各相似参考图像对应的身份信息中，是否存在属于白名单的身份信息，若是，则将属于所述白名单的身份信息作为待选身份信息，根据各待选身份信息识别与所述目标人脸图像对应的身份信息，否则，丢弃所述目标人脸图像；
其中，所述重识别条件为按照所述视频的播放顺序，已经对所述视频的最后一帧人脸图像对应的身份信息进行了识别，或者，所述白名单中新增的身份信息的第二数量大于或等于第二阈值。


4.根据权利要求1至3任一项所述的人脸图像的识别方法，其特征在于，所述根据各待选身份信息识别与所述目标人脸图像对应的身份信息，包括：
确定与各待选身份信息对应的相似参考图像的数量，作为投票数量，若最大的投票数量对应的待选身份信息唯一，则将最大的投票数量对应的待选身份信息作为所述目标人脸图像对应的身份信息；
若最大的投票数量对应的待选身份信息不唯一，则根据历史识别信息和/或相似度信息，确定与所述目标人脸图像对应的身份信息；
其中，历史识别信息包括与各二元组，以及每一二元组对应的标记值，二元组中包括作为识别成功项的身份信息和误识别项的身份信息，标记值根据每次对人脸图像进行身份识别时，各待选身份信息中识别为人脸图像对应身份信息和未识别为人脸图像对应身份信息确定；相似度信息包括对每一待选身份信息，根据待选身份信息对应的各相似参考图像与所述目标人脸图像的相似度确定的平均相似度。


5.根据权利要求4所述的人脸图像的识别方法，其特征在于，所述若最大的投票数量对应的待选身份信息不唯一，则根据历史识别信息和相似度信息，确定与所述目标人脸图像对应的身份信息，包括：
若最大的投票数量对应的待选身...

【专利技术属性】
技术研发人员：程星星，
申请(专利权)人：咪咕文化科技有限公司，中国移动通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11