人脸选取方法、装置、设备及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及人工智能技术，揭露一种人脸选取方法，包括：对场景图片中的每张人脸均进行人脸置信度计算处理，得到人脸置信度；从场景图片中选取人脸置信度高于预设人脸置信度阈值的人脸，得到第一人脸集合和第一人脸集合的人脸置信度集合；通过真实人脸置信度浮动范围，确定自适应置信度阈值；从第一人脸集合中选取人脸置信度高于自适应置信度阈值的人脸，作为第二人脸集合；从第二人脸集合中选取在场景图片中占据面积最大的人脸，作为人脸识别对象的人脸选取结果。本发明专利技术还涉及区块链技术，预设人脸置信度阈值存储于区块链中。本发明专利技术能够解决现有技术中，用于人脸识别的人脸选取的结果精准性较差、存在误删除真实结果的可能性等问题。等问题。等问题。

【技术实现步骤摘要】
人脸选取方法、装置、设备及计算机可读存储介质


[0001]本专利技术涉及人工智能领域，尤其涉及一种人脸选取的方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。人脸识别分为1比1人脸识别和1比N人脸识别，1比1人脸识别即为一张底图照片和一张待比对图片中的人脸进行比对，来判断是否是同一个人。
[0003]人脸检测是人脸识别中必不可少的步骤。在人脸检测过程中，检测的结果有很多，首先需要设定一个阈值score_th，低于这个阈值的就认为是不可信的结果，删除即可；高于这个阈值的可信度比较高，需要保留进一步处理。由于在不同光照环境条件下，真实人脸的置信度得分会有变化，因此，阈值score_th会稍微设置低一点，保证真实的结果不会被删除。
[0004]然而在实际应用过程中，有时候一张图片中会出现两张或者更多张人脸的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种人脸选取方法，应用于电子装置，其特征在于，所述方法包括：对带有至少两张人脸的场景图片中的每张人脸均进行人脸置信度计算处理，得到人脸置信度；从所述场景图片中选取所述人脸置信度高于预设人脸置信度阈值的人脸，得到第一人脸集合和所述第一人脸集合的人脸置信度集合；根据所述第一人脸集合的人脸置信度集合，通过真实人脸置信度浮动范围，确定自适应置信度阈值；从所述第一人脸集合中选取人脸置信度高于所述自适应置信度阈值的人脸，作为第二人脸集合；根据近大远小的原则，从所述第二人脸集合中选取在所述场景图片中占据面积最大的人脸，作为人脸识别对象的人脸选取结果。2.根据权利要求1所述的人脸选取方法，其特征在于，在对带有至少两张人脸的场景图片中的每张人脸均进行人脸置信度计算处理，得到人脸置信度之前，还包括：根据获取的人脸识别指令，触发场景图片截取指令；根据所述场景图片截取指令，从当前场景中截取场景图片；对所述场景图片进行初步人脸识别，当所述场景图片中识别到至少两张人脸时，生成人脸选取指令。3.根据权利要求1所述的人脸选取方法，其特征在于，所述对带有至少两张人脸的场景图片中的每张人脸均进行人脸置信度计算处理，得到人脸置信度包括：通过人脸检测技术对所述场景图片进行人脸检测，将对检测到的人脸进行标记处理，得到带有标记的人脸；通过人脸提取技术将带有标记的人脸进行人脸提取处理，得到初步人脸；通过人脸置信度计算模型，对所述初步人脸进行置信度计算处理，得到人脸置信度。4.根据权利要求3所述的人脸选取方法，其特征在于，所述人脸置信度计算模型包括：用于输入初步人脸的人脸输入层、用于对所述人脸输入层的人脸进行人脸特点坐标划分的人脸特点划分层、用于对所述人脸特点划分层得到的人脸部分特征进行置信度计算的部分置信度计算层、用于根据所述部分置信度计算层得到的人脸部分置信度组合成人脸新特征的人脸特征组合层、用于对所述人脸特征组合层得到的人脸新特征进行全局线性回归处理得到人脸置信度的回归层和用于将所述回归层得到的人脸置信度进行输出处理的人脸置信度输出层。5.根据权利要求1所述的人脸选取方法，其特征在于，所述预设人脸置信度阈值存储于区块链中，所述从所述场景图片中选取所述人脸置信度高于预设人脸置信度阈值的人脸，得到第一人脸集合和所述第一人脸集合的人脸置信度集合包括：将所述场景图片中的每张人脸的置信度逐一与所述预设人脸置信度阈值进行比较；将数值高于所述预设人脸置信度阈值的人脸置信度所对应的人脸进...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵振兴，曹锋铭，
申请(专利权)人：平安国际智慧城市科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：