一种基于视频的人脸图像进行身份识别方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术的实施例公开了一种基于视频的人脸图像进行身份识别方法及装置，将目标视频中没有出现在当前检测周期的检测帧中且出现在上一检测周期的最后一帧跟踪帧中的人脸图像标记为疑似消失的可疑人脸图像。若某一目标可疑人脸图像出现在当前检测周期的跟踪帧中，则该目标可疑人脸图像没有消失，继续将检测到的该目标可疑人脸图像加入到其对应的第一图像序列中，使得第一图像序列中保存了目标视频中出现的每一目标可疑人脸图像。第一图像序列的数据完整性使得在通过第一图像序列识别目标可疑人脸图像的身份信息时，较容易从第一图像序列中获得图像质量较好的人脸图像，从而能够更为准确地匹配到与之对应的身份信息。

【技术实现步骤摘要】
一种基于视频的人脸图像进行身份识别方法及装置
本专利技术涉及图像处理
，尤其是涉及一种基于视频的人脸图像进行身份识别方法及装置。
技术介绍
典型的基于视频图像的人脸识别系统一般都是自动检测人脸区域，从视频中提取人脸特征，如果存在于人脸库中则识别出人脸对应的身份。在视频监控和信息安全等应用中，基于视频的人脸识别是一个非常重要的问题，也是目前人脸识别的研究热点和难点。相对于图片数据，目前视频人脸识别有很多挑战，包括：视频数据一般为户外，视频图像质量比较差；人脸图像比较小且模糊；视频人脸识别对实时性要求更高。然而视频数据也有一些优越性，视频数据同时具有空间信息和时间信息，在时间和空间的联合空间中描述人脸和识别人脸会具有一定提升空间。在视频数据中人脸跟踪是一个提高识别率的方法，首先检测出人脸，然后跟踪人脸特征随时间的变化，当捕捉到一帧比较好的图像时使用图片人脸识别算法进行识别。在识别人脸的身份时，对人脸位置的确定时，例如经典的人脸检测算法中的MTCNN(Multi-taskCascadedConvolutionalNetworks，多任务本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于视频的人脸图像进行身份识别方法，其特征在于，包括：/n对欲进行人脸识别的目标视频，若读取到所述目标视频中预先设置的检测帧，则获取没有出现在当前检测周期的所述检测帧中且出现在上一检测周期的最后一帧跟踪帧中的人脸图像，作为疑似消失的可疑人脸图像；/n对可疑人脸图像中的任一目标可疑人脸图像，判断所述目标可疑人脸图像是否出现在当前检测周期的跟踪帧中，若是，则将检测到的所述目标可疑人脸图像添加到所述目标可疑人脸图像对应的第一图像序列中；/n根据所述第一图像序列识别所述目标可疑人脸图像对应的身份信息；/n其中，目标视频的每一检测周期均包括作为检测帧的首帧和跟踪帧。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于视频的人脸图像进行身份识别方法，其特征在于，包括：
对欲进行人脸识别的目标视频，若读取到所述目标视频中预先设置的检测帧，则获取没有出现在当前检测周期的所述检测帧中且出现在上一检测周期的最后一帧跟踪帧中的人脸图像，作为疑似消失的可疑人脸图像；
对可疑人脸图像中的任一目标可疑人脸图像，判断所述目标可疑人脸图像是否出现在当前检测周期的跟踪帧中，若是，则将检测到的所述目标可疑人脸图像添加到所述目标可疑人脸图像对应的第一图像序列中；
根据所述第一图像序列识别所述目标可疑人脸图像对应的身份信息；
其中，目标视频的每一检测周期均包括作为检测帧的首帧和跟踪帧。


2.根据权利要求1所述的基于视频的人脸图像进行身份识别方法，其特征在于，所述根据所述第一图像序列识别所述目标可疑人脸图像对应的身份信息，包括：
若检测到所述目标可疑人脸图像消失，或者所述第一图像序列中的人脸图像的帧数大于或等于第一预设帧数，或者读取的所述目标视频中的视频帧数大于或等于第二预设帧数，则从所述第一图像序列中筛选出图像质量符合要求的目标可疑人脸图像，根据筛选出的目标可疑人脸图像和预先存储的人脸库查找对应于所述目标可疑人脸图像的身份信息，输出筛选出的目标可疑人脸图像和对应于所述目标可疑人脸图像的身份信息；
其中，图像质量符合要求的目标可疑人脸图像为清晰度满足设定清晰度要求、曝光度满足设定曝光度要求且人脸图像不存在遮挡区域的目标可疑人脸图像。


3.根据权利要求1所述的基于视频的人脸图像进行身份识别方法，其特征在于，所述判断所述目标可疑人脸图像是否出现在当前检测周期的跟踪帧中，包括：
获取所述目标可疑人脸图像在所述最后一帧跟踪帧中的第一跟踪框，根据所述第一跟踪框在当前检测周期的各跟踪帧中生成第二跟踪框；
若检测到生成的第二跟踪框中有人脸图像出现，则判断第二跟踪框中出现的人脸图像是否包括所述目标可疑人脸图像，若是，则所述目标可疑人脸图像出现在当前检测周期的跟踪帧中；
若检测到生成的第二跟踪框中没有人脸图像出现或者第二跟踪框中出现的人脸图像中均不包括所述目标可疑人脸图像，则所述目标可疑人脸图像没有出现在当前检测周期的跟踪帧中，判定所述目标可疑人脸图像消失；
其中，通过预先设置的人脸分类器检测生成的第二跟踪框中是否有人脸图像出现。


4.根据权利要求3所述的基于视频的人脸图像进行身份识别方法，其特征在于，所述判断第二跟踪框中出现的人脸图像是否包括所述目标可疑人脸图像，包括：
对比第二跟踪框中出现的人脸图像和所述目标可疑人脸图像的人脸特征，若存在第二跟踪框中出现的人脸图像和所述目标可疑人脸图像的人脸特征的相似度大于或等于第一相似度阈值，则第二跟踪框中出现的人脸图像包括所述目标可疑人脸图像。


5.根据权利要求1所述的基于视频的人脸图像进行身份识别方法，其特征在于，所述获取没有出现在当前检测周期的所述检测帧中且出现在上一检测周期的最后一帧跟踪帧中的人脸图像，作为疑似消失的可疑人脸图像，包括：
对上一检测周期的最后一帧跟踪帧中出现的任一目标人脸图像，获取所述目标人脸图像在...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨茜，
申请(专利权)人：普天信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11