一种基于视频流的动态人脸识别方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于视频流的动态人脸识别方法和装置。方法包括：对训练视频流进行样本采集，得到人脸图像训练样本；将人脸图像训练样本送入神经网络中进行训练，每个人脸图像训练样本训练得到一个多维特征向量，将所述多维特征向量进行归一化，并将属于同一个人的K个多维特征向量聚合为一个特征向量；利用聚合得到的特征向量，对未知视频流进行人脸识别。本发明专利技术方法识别精度更高，误识率更低，样本利用率更高，并可以改善假脸攻击问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于视频流的动态人脸识别方法和装置
本专利技术涉及人脸识别
，具体涉及一种基于视频流的动态人脸识别方法和装置。
技术介绍
人脸识别不仅是人工智能领域的研究热点，在公共安全领域，其研究也有着重要的现实意义。基于单帧图像的人脸识别技术通常包括人脸图像样本采集、样本图像预处理、分类器训练和样本识别等技术环节。人脸图像样本采集是人脸识别的基石，其意义不言而喻。人脸识别样本采集工作以往都是基于图像的方式，比如，不同人在不同姿态、光照、表情等差异下利用手机、普通摄像机等进行不同角度自拍，最后进行人脸样本图片清洗、整理工作。样本图像预处理包括人脸检测、人脸关键点检测、人脸对齐矫正等步骤。人脸检测就是将人脸识别样本中的人脸区域检测出来，用于人脸关键点检测，通过人脸关键点检测将不同姿态人脸样本进行对齐矫正。分类器训练是基于端到端的深度神经网络，将不同人的所有人脸样本分为不同的类别。样本识别就是对未知样本进行类别预测与验证。目前基于单帧图像的人脸识别系统已经很普遍，但由于误识别较多因此识别精度受限，同时基于单帧图像的人脸识别也无法解决“真人图片攻本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于视频流的动态人脸识别方法，其特征在于，包括：/nS1、对训练视频流进行样本采集，得到人脸图像训练样本；/nS2、将人脸图像训练样本送入神经网络中进行训练，每个人脸图像训练样本训练得到一个多维特征向量，将所述多维特征向量进行归一化，并将属于同一个人的K个多维特征向量聚合为一个特征向量；/nS3、利用聚合得到的特征向量，对未知视频流进行人脸识别。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于视频流的动态人脸识别方法，其特征在于，包括：
S1、对训练视频流进行样本采集，得到人脸图像训练样本；
S2、将人脸图像训练样本送入神经网络中进行训练，每个人脸图像训练样本训练得到一个多维特征向量，将所述多维特征向量进行归一化，并将属于同一个人的K个多维特征向量聚合为一个特征向量；
S3、利用聚合得到的特征向量，对未知视频流进行人脸识别。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1还包括：
对得到的人脸图像训练样本进行分类清洗，使得属于同一个人的人脸图像训练样本被置于同一子集。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S2之前还包括：
对人脸图像训练样本进行人脸检测、人脸关键点检测和人脸对齐矫正。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将属于同一个人的K个多维特征向量聚合为一个特征向量，包括：
通过对属于同一个人的K个多维特征向量按照不同权重向量分配进行线性组合，将K个多维特征向量聚合为一个特征向量。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤S2具体包括：
针对每个人脸图像训练样本获得一个512维的特征向量Fik，i＝1,2,…,n，n为总人数，i表示其中第i个人，k＝1,2,…,Ki，Ki为第i个人的人脸图像训练样本的总个数，k表示其中第k个人脸图像训练样本；
经过L2范数对得到的特征向量进行归一化；
将归一化后的、同一个人的K个特征向量聚合为一个特征向量，表示为：



其中，是线性权值因子。


6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，
线性权值因子通过以下公式计算获得：



其中，是每个特征向量与核滤波器q点积所产生的权重因子，q是一个通过神经网络学习所得到的512*512的矩阵。
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【专利技术属性】
技术研发人员：聂芸芸，夏炉系，郭沛，张浒，许金金，王东，苗应亮，
申请(专利权)人：盛视科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44