一种人员识别方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种人员识别方法、装置及电子设备。方法包括：获取待识别人员图像和多个已识别人员各自的已识别人员图像，已识别人员图像为已经通过人脸识别得到人员识别结果的人员图像；针对多个已识别人员中的每个已识别人员，基于该已识别人员的已识别人员图像中的人体特征，与待识别人员图像中的人体特征之间的相似度，确定该已识别人员的置信度得分，人体特征所包括的人脸特征的信息量低于预设信息量阈值；将多个已识别人员中置信度得分最高的已识别人员，作为待识别人员图像的人员识别结果。可以充分利用监控系统中的监控数据，对于人脸图像不够清晰的人员图像，也可以通过基于其中的人体特征进行人员识别，有效降低监控资源的浪费。

【技术实现步骤摘要】
一种人员识别方法、装置及电子设备
本专利技术涉及图像识别
，特别是涉及一种人员识别方法、装置及电子设备。
技术介绍
在一些应用场景中，可能需要对监控画面中出现的人员进行人员识别，确定该人员的人员标识，根据应用场景的不同，人员标识可以是指身份证号、工作证号、行人编号，其中，人员标识用于对人员进行唯一标识，即不同人员的人员标识不同。可以是对监控画面进行人脸识别，以确定该人员的人员标识。但是该方法需要拍摄到足够清晰的人脸图像，才能够从人脸图像中获取足够多的人脸特征信息，以进行准确地人脸识别。出于一些特殊原因，如监控场景光线不充足、拍摄角度不合适、拍摄设备分辨率较低等，导致相机没有拍摄到足够清晰的人脸图像，甚至没有拍摄到人脸图像，无法通过人脸识别确定图像中人员的人员标识。相关技术中，可以是控制相机继续跟拍该人员，直至获取到该人员的足够清晰的人脸图像，再通过人脸识别确定该人员的人员标识。但是在拍摄到足够清晰的人脸图像之前，拍摄到的图像由于不包括清晰人脸图像，无法进行人员识别，造成监控资源的浪费。
技术实现思路
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【技术保护点】
1.一种人员识别方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取待识别人员图像和多个已识别人员各自的已识别人员图像，所述已识别人员图像为已经通过人脸识别得到人员识别结果的人员图像；/n针对所述多个已识别人员中的每个已识别人员，基于该已识别人员的已识别人员图像中的人体特征，与所述待识别人员图像中的人体特征之间的相似度，确定该已识别人员的置信度得分，所述人体特征所包括的人脸特征的信息量低于预设信息量阈值；/n将所述多个已识别人员中所述置信度得分最高的已识别人员，作为所述待识别人员图像的人员识别结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种人员识别方法，其特征在于，所述方法包括：
获取待识别人员图像和多个已识别人员各自的已识别人员图像，所述已识别人员图像为已经通过人脸识别得到人员识别结果的人员图像；
针对所述多个已识别人员中的每个已识别人员，基于该已识别人员的已识别人员图像中的人体特征，与所述待识别人员图像中的人体特征之间的相似度，确定该已识别人员的置信度得分，所述人体特征所包括的人脸特征的信息量低于预设信息量阈值；
将所述多个已识别人员中所述置信度得分最高的已识别人员，作为所述待识别人员图像的人员识别结果。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待识别人员图像和多个已识别人员各自的已识别人员图像，包括：
获取待识别人员图像和在多个时间段内拍摄到的多个已识别人员图像；
基于预先通过人脸识别得到的人员识别结果，将所述多个已识别人员图像根据所属的已识别人员划分为多个已识别人员图像组，其中，每个所述已识别人员图像组中的所有已识别人员图像作为所属已识别人员的已识别人员图像。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述针对所述多个已识别人员中的每个已识别人员，基于该已识别人员的已识别人员图像中的人体特征，与所述待识别人员图像中的人体特征之间的相似度，确定该已识别人员的置信度得分，包括：
针对所述多个已识别人员图像中的每个已识别人员图像，确定该已识别人员图像中的人体特征，与所述待识别人员图像中的人体特征之间的相似度；
针对所述多个已识别人员中的每个已识别人员，将该已识别人员的每个满足预设条件的已识别人员图像的所述相似度加权叠加，得到加权叠加结果，作为该已识别人员的置信度得分，所述预设条件为该已识别人员图像的所述相似度大于预设相似度阈值。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述针对所述多个已识别人员中的每个已识别人员，将该已识别人员的每个已识别人员图像的所述相似度加权叠加，得到加权叠加结果，作为该已识别人员的置信度得分，包括：
针对所述多个已识别人员中的每个已识别人员，将该已识别人员的每个满足预设条件的已识别人员图像的所述相似度，按照与该已识别人员图像的拍摄时间负相关的加权系数进行加权叠加，得到加权叠加结果，作为该已识别人员的置信度得分，所述拍摄时间用于表示从拍摄到该已识别人员图像起经过的时长。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取待识别人员图像和在多个时间段内拍摄到的多个已识别人员图像，包括：
获取待识别人员图像，和近N天内拍摄到的多个已识别人员图像；
所述针对多个已识别人员中的每个已识别人员，将该已识别人员的每个满足预设条件的已识别人员图像的所述相似度，按照与该已识别人员图像的拍摄时间负相关的加权系数进行加权叠加，得到加权叠加结果，作为该已识别人员的置信度得分，包括：
针对所述多个已识别人员中的每个已识别人员，按照下式计算该已识别人员的置信度得分：



其中，si为往前i天所拍摄到的该已识别人员的已识别人员图像，与所述待识别人员图像的相似度，Score为该已识别人员的置信度得分。


6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述针对所述多个已识别人员中的每个已识别人员，基于该已识别人员的已识别人员图像中的人体特征，与所述待识别人员图像中的人体特征之间的相似度，确定该已识别人员的置信度得分，包括：
针对多个已识别人员中的每个已识别人员，对该已识别人员的已识别人员图像进行人体建模，得到该已识别人员的已识别人体模型；
计算该已识别人员的已识别人体模型，与待识别人体模型的相似度，作为该已识别人员的置信度得分，所述待识别人体模型为通过对所述待识别人员图像进行人体建模得到的人体模型。


7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待识别人员图像为在多个不同时刻拍摄同一人员得到的多个人员图像；
所述基于该已识别人员的已识别人员图像中的人体特征，与所述待识别人员图像中的人体特征之间的相似度，确定该已识别人员的置信度得分，包括：
分别确定该已识别人员的已识别人员图像中的人体特征，与每个待识别人员图像中的人体特征之间的相似度，并将所述相似度的最大值或平均值，作为该已识别人员的置信度得分。


8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待识别人员图像和多个已识别人员各自的已识别人员图像，包括：
获取第一拍摄设备拍摄到的人员图像，作为待识别人员图像，所述第一拍摄设备为图像分辨率低于第一预设分辨率阈值的拍摄设备；
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【专利技术属性】
技术研发人员：王静斐，曾挥毫，莫致良，张凌，
申请(专利权)人：杭州海康威视数字技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33