目标识别方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本公开提供目标识别方法、装置及存储介质。本公开充分考虑到目标图片库中针对不同目标的目标图片之间的差异，为目标的目标图片分别设定用于进行相似度比较的阈值，从而提高了目标识别的准确性。目标识别的准确性。目标识别的准确性。

【技术实现步骤摘要】
目标识别方法、装置及存储介质


[0001]本公开涉及目标识别领域，尤其涉及一种如何为目标图片库中的目标图片设定合适的相似度阈值以进行准确的目标识别的技术。

技术介绍

[0002]当前，目标识别技术，尤其是人脸识别技术已在我们的生活和工作中得到广泛应用。例如，在人群集中的场景下，如体育比赛、演唱会、火车站等人数可能达到数万甚至数十万的场景下，可以通过人脸识别来辅助工作人员进行安检等工作。再例如，在办公室的门禁应用中，可通过人脸识别来确定进入办公室人员等。
[0003]人脸识别过程大致包括前处理(如人脸检测、人脸特征点检测等)、人脸特征提取以及后处理(如人脸特征匹配、排序等)等步骤。其中，在后处理步骤的人脸特征匹配中，将待识别的人脸图片的人脸特征与人脸图片库中已存储的人脸图片的人脸特征进行相似度匹配，如果匹配的相似度高于预先设定的相似度阈值，则将人脸图片库中相应的人脸图片作为待识别人脸图片的识别结果。
[0004]在目前的人脸特征匹配中，通常针对人脸图片库设定固定阈值来进行相似度判定。在此情况下，如果相似度阈值设定得过高，则即使待识别的人脸图片是人脸图片库中存储的人脸图片，也可能会被拒识；但如果相似度阈值设定得过低，则原本不在人脸图片库中的待识别的人脸图片可能会被误识。

技术实现思路

[0005]由于目前的目标识别方法中仅针对目标图片库设定相似度阈值，而没有考虑到不同目标之间的差异，导致目标识别的结果不够好。本公开旨在解决上述技术问题，避免由于相似度阈值设定不合理导致目标识别精度受到不利影响的问题。
[0006]根据本公开的一方面，提供一种目标识别方法，所述方法包括：将待识别的目标图片与目标图片库中的目标图片进行相似度匹配；从目标图片库中确定满足相似度匹配条件的目标图片以及确定该目标图片的相似度阈值；根据待识别的目标图片与满足相似度匹配条件的目标图片之间的相似度是否高于确定的相似度阈值，确定目标识别结果；其中，为目标图片库中至少部分目标中的每个目标的目标图片设定相似度阈值。
[0007]根据本公开的另一方面，提供一种目标识别装置，所述装置包括：相似度匹配单元，其被配置为将待识别的目标图片与目标图片库中的目标图片进行相似度匹配；阈值设定单元，其被配置为为目标图片库中至少部分目标中的每个目标的目标图片设定相似度阈值；阈值确定单元，其被配置为从目标图片库中确定满足相似度匹配条件的目标图片以及确定该目标图片的相似度阈值；目标识别单元，其被配置为根据待识别的目标图片与满足相似度匹配条件的目标图片之间的相似度是否高于确定的相似度阈值，确定目标识别结果。
[0008]根据本公开的另一方面，提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介
质存储有计算机程序，所述计算机程序当被处理器执行时使处理器执行上述目标识别方法中的步骤。
[0009]从以下参照附图对示例性实施例的描述，本公开的其它特征将变得清楚。
附图说明
[0010]并入说明书中并且构成说明书的一部分的附图示出了本公开的实施例，并且与实施例的描述一起用于解释本公开的原理。
[0011]图1(a)至图1(c)示出了不同相似度阈值时的识别结果。
[0012]图2(a)和图2(b)示出了人脸特征在特征空间分布的示例。
[0013]图3示出了为人脸图片库中各人物的人脸图片设定相仿性密度阈值的示例。
[0014]图4示出了本公开的人脸识别系统运行的硬件环境。
[0015]图5是本公开第一示例性实施例的人脸识别流程的示意图。
[0016]图6示出了训练用的人脸图片库和查询用的人脸图片库的示例。
[0017]图7(a)和图7(b)示出了相似度比对过程的示例。
[0018]图8是本公开第二示例性实施例的人脸识别流程的示意图。
[0019]图9(a)和图9(b)分别示出了在不考虑人脸姿态和考虑人脸姿态时的相仿性密度阈值。
[0020]图10示出了在考虑年龄时的相仿性密度阈值。
[0021]图11示出了在考虑光照时的相仿性密度阈值。
[0022]图12示出了相似度变换的示例。
[0023]图13示出了对轨迹中包含的多张待识别的人脸图片进行识别的示例。
[0024]图14是本公开第八示例性实施例的人脸识别装置的结构示意图。
具体实施方式
[0025]以目标识别中的人脸识别为例，目前，业界提出了一种基于置信度模型的人脸识别方法，在该方法中，预先对人脸图片库中的任意两张人脸图片的相似度进行打分，根据人脸图片的相似度分布情况计算基于置信度模型的高斯分布曲线。在进行人脸识别时，将待识别的人脸图片分别与人脸图片库中的人脸图片进行人脸特征匹配，找到相似度的最大值。然后，根据相似度的最大值和置信度模型来计算置信度。最后，将计算出的置信度与预先设定的置信度阈值进行比较，如果大于置信度阈值，则根据相似度最大值对应的人脸图片确定人脸识别结果。
[0026]在上述基于置信度模型的人脸识别方法中，根据人脸图片库中的人脸图片的分布来建立高斯分布的置信度模型。但是，如果人脸图片库中的人脸图片数量较少或者人脸图片的内容不平衡，则建立的置信度模型可能会偏离实际情况，导致最终的人脸识别结果的准确性受到不利影响。例如，如果人脸图片库中绝大部分是男孩的人脸图片，少量女孩的人脸图片，则建立的置信度模型对于女孩的人脸图片而言准确性较低。当待识别的人脸图片是女孩的人脸图片时，如果待识别的人脸图片中的对应的人物不在人脸图片库中，则可能因为置信度模型无法适配这种情况而可能出现误识。再例如，如果人脸图片库中存在人脸图片比较相像的情况，如两兄弟的人脸图片，则如果以兄长的人脸图片作为待识别的人脸
图片，则可能会被识别成弟弟的人脸图片。
[0027]在目前的人脸识别方法中，通过建立诸如置信度模型等方式，为人脸图片库设定固定的相似度阈值。在进行人脸特征匹配时，将人脸图片库中的、与待识别的人脸图片的相似度高于相似度阈值的人脸图片作为人脸识别的结果。此时，相似度阈值的设定就尤为重要。以图1(a)至图1(c)所示的相似度比较结果为例，圆圈表示在人脸图片库中人脸的排序第一结果，三角形表示不在人脸图片库中人脸的排序第一结果。假设图1(a)是相似度阈值取值较优的情况，在高于相似度阈值的结果中，虽然存在不在人脸图片库中的结果，但此时误识率很低，仍然是较好的识别结果。这里，误识率可用于衡量拒绝不在人脸图片库中的待识别的人脸图片的能力，例如，误识率不高于0.001是指如果有1000张不在人脸图片库的待识别的人脸图片，只有1张待识别的人脸图片被误识。如果相似度阈值取值过高，如图1(b)所示，则原本应该是人脸图片库中的待识别的人脸图片会被拒识，导致召回率较低。如果相似度阈值取值过低，如图1(c)所示，则原本不在人脸图片库中的待识别的人脸图片会被误识，导致误识率变大。
[0028]除了上述人脸识别的过程外，针对其他目标的目标识别也可能存在相同的问题。例如，在目标图片库本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种目标识别方法，其特征在于，所述方法包括：将待识别的目标图片与目标图片库中的目标图片进行相似度匹配；从目标图片库中确定满足相似度匹配条件的目标图片以及确定该目标图片的相似度阈值；根据待识别的目标图片与满足相似度匹配条件的目标图片之间的相似度是否高于确定的相似度阈值，确定目标识别结果；其中，为目标图片库中至少部分目标中的每个目标的目标图片设定相似度阈值。2.根据权利要求1所述的方法，其中，为目标图片库中至少部分目标中的每个目标的目标图片设定相似度阈值，具体包括：确定目标的目标图片与目标图片库中其他目标的目标图片的相似度；根据确定的相似度的最大值和目标的重要度，为目标的目标图片设定相似度阈值。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述目标为人物，所述目标识别为人脸识别，所述目标图片为人脸图片；所述方法还包括：基于同一人物的每张人脸图片所示的人脸姿态与待识别的人脸图片所示的可能的人脸姿态组合的人脸姿态对，为每个人脸姿态对设定相似度阈值；确定满足相似度匹配条件的人脸图片所示的人脸姿态和待识别的人脸图片所示的人脸姿态组合的人脸姿态对的相似度阈值；根据待识别的人脸图片与满足相似度匹配条件的人脸图片之间的相似度是否高于确定的人脸姿态对的相似度阈值，确定人脸识别结果。4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述目标为人物，所述目标识别为人脸识别，所述目标图片为人脸图片；所述方法还包括：基于同一人物的每张人脸图片所示的年龄与待识别的人脸图片所示的年龄组合的年龄对，为每个年龄对设定相似度阈值；确定满足相似度匹配条件的人脸图片所示的年龄和待识别的人脸图片所示的年龄组合的年龄对的相似度阈值；根据待识别的人脸图片与满足相似度匹配条件的人脸图片之间的相似度是否高于确定的年龄对的相似度阈值，确定人脸识别结果。5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述目标为人物，所述目标识别为人脸识别，所述目标图片为人脸图片；所述方法还包括：基于同一人物的每张人脸图片的光照与待识别的人脸图片中可能的光照组合的光照对，为每个光照对设定相似度阈值；确定满足相似度匹配条件的人脸图片的光照和待识别的人脸图片的光照组合的光照对的相似度阈值；根据待识别的人脸图片与满足相似度匹配条件的人脸图片之间的相似度是否高于确定的光照对的相似度阈值，确定人脸识别结果。6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：
将满足相似度匹配条件的、与待识别的目标图片之间的相似度最高的目标图片的相似度阈值变换为预定的期望值，以及，按照所述期望值与该相似度阈值之间的变换比，将满足相似度匹配条件的目标图片与待识别的目标图片之间的相似度进行变换；根据变换后的相似度是否高于所述期望值来确定目标识别结果。7.根据权利要求1所述的方法，其中，在对同一目标轨迹中包含的多张待识别的目标图片进行识别时，针对每张待识别的目标图片，从目标图片库中确定满足相似度匹配条件的目标图片；将满足相似度匹配条件的、与待识别的目标图片之间的相似度最高的目标图片的相似度阈值变换为预定的期望值，以及，按照所述期望值与该相似度阈值之间的变换比，将满足相似度匹配条件的目标图片与待识别的目标图片之间的相似度进行变换；根据变换后的相似度是否高于所述期望值来确定目标识别结果。8.根据权利要求1所述的方法，其中，在对同一目标轨迹中包含的多张待识别的目标图片进行识别时，针对每张待识别的目标图片，为其确定目标识别结果；将识别结果中数量最多的相同结果作为轨迹的识别结果。9.根据权利要求1-8任一所述的方法，其中，当存在至少两张目标图片满足相似度匹配条件且待识别的目标图片与所述至少两张目标图片中的每张目标图片之间的相似度都高于该目标图片的相似度阈值的情况下，所述方法还包括：确定待识别的目标图片与所述至少两张目标图片中的每张目标图片之间的相似度两两之间的差值是否小于设定值；在差值小于设定值的情况下，输出无法识别的结果；否则，将所述至少两张目标图片中的、与待识别的目标图片之间的相似度最高的目标图片所示的目标作为目标识别结果。10.一种目标识别装置，其特征在于，所述装置包括：相似度匹配单元，其被配置为将待识别的目标图片与目标图片库中的目标图片进行相似度匹配；阈值设定单元，其被配置为为目标图片库中至少部分目标中的每个目标的目标图片设定相似度阈值；阈值确定单元，其被配置为从目标图片库中确定满足相似度匹配条件的...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄耀海，谭诚，
申请(专利权)人：佳能株式会社，
类型：发明
国别省市：