一种监控视频累计人脸识别方法技术

本发明专利技术提供一种监控视频累计人脸识别方法，首先判断当前视频帧中是否包含人脸，若不包含则计数加1，累计到一定阈值时，清空历史识别信息；若当前帧中包含人脸信息，则判断各人脸的识别置信度是否超过设定的上阈值，若超过则记录该人脸的信息到历史识别信息库；否则再识别置信度是否超过下阈值，若是，且当前人脸的空间位置与历史信息库中具有相同识别ID的人脸之间的空间位置IOU大于指定阈值时，同样记录当前人脸信息到历史识别信息库；一旦历史信息库中某人脸的累计识别阈值大于设置值，则触发识别过程。通过进行累计识别机制，避免了单幅人脸图像因为质量不理想造成的误识别，提升了人脸识别的准确率。

【技术实现步骤摘要】
一种监控视频累计人脸识别方法
本专利技术涉及智能视频监控、计算机视觉领域，具体涉及一种监控视频累计人脸识别方法的实现。
技术介绍
监控视频人脸识别是通过监控摄像头采集的视频进行人脸识别的方法，其实现过程包括人脸检测、人脸关键点估计、人脸图像过滤及对齐、人脸特征提取及人脸识别，各过程具体实现的功能为：人脸检测，即对实时采集的视频帧图像判断是否包含人脸，若包含，则检测出人脸部分在视频帧图像中的空间位置；人脸关键点提取，即对检测到的人脸图像提取关键点位置，一般包括五官关键点及脸部轮廓，该关键点可用于人脸姿态估计及表情识别；人脸图像过滤及对齐，即基于检测到的人脸关键点进行人脸姿态估计，将姿态不理想及图像质量不理想的人脸图像进行过滤删除，并对满足预设条件的人脸图像进行位置对齐，使得不同的人脸具有几乎一致的相对空间位置，以提升人脸识别的准确性；特征提取，即对人脸库图像和实时采集的人脸图像进行特征提取，将其用固定长度的向量进行表示。基于当前卷积神经网络在图像识别领域的先进性，该部分一般使用卷积神经网络进行完成；人脸识别本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种监控视频累计人脸识别方法，其特征在于：/n(1)判断当前视频帧中是否包含人脸，若不包含则计数加1，且在累计不包含人脸的视频帧累计到一定阈值时，清空历史识别信息；/n(2)若当前帧中包含人脸信息，则判断各人脸的识别置信度是否超过设定的上阈值，若超过则记录该人脸的信息到历史识别信息库；否则再识别置信度是否超过下阈值，若是，且当前人脸的空间位置与历史信息库中具有相同识别ID的人脸之间的空间位置IOU大于指定阈值时，同样记录当前人脸信息到历史识别信息库；/n(3)一旦历史信息库中某人脸的累计识别阈值大于设置值，则触发识别过程。/n

【技术特征摘要】
1.一种监控视频累计人脸识别方法，其特征在于：
(1)判断当前视频帧中是否包含人脸，若不包含则计数加1，且在累计不包含人脸的视频帧累计到一定阈值时，清空历史识别信息；
(2)若当前帧中包含人脸信息，则判断各人脸的识别置信度是否超过设定的上阈值，若超过则记录该人...

【专利技术属性】
技术研发人员：张晓林，刘惟锦，杨剑锋，武玉亭，
申请(专利权)人：北京航天长峰科技工业集团有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11