一种人脸识别方法和系统技术方案

本申请实施例公开了一种人脸识别方法和系统，所述方法包括：图形处理器对目标视频帧进行人脸检测，筛选出高于人脸检测置信度的人脸数据；根据所述人脸数据基于追踪算法计算追踪到的人脸数、追踪到的每张人脸ID、追踪到的人脸与检测到的人脸的对应关系；针对每张人脸进行追踪到的人脸的特征提取，得到每张人脸的被检测帧数据中提取到的特征点；根据提取到的特征点基于识别算法进行比较，确定出特征值相似度最高的人脸ID和对应的特征值相似度；根据所述特征值相似度、所述识别算法置信度和HASH判断是否是上次跟踪的人脸。通过追踪技术辅助实现视频中的人脸平滑识别。实现视频中的人脸平滑识别。实现视频中的人脸平滑识别。

【技术实现步骤摘要】
一种人脸识别方法和系统


[0001]本申请实施例涉及计算机设计与应用
，具体涉及一种人脸识别方法和系统。

技术介绍

[0002]随着多媒体及AI技术的高速发展，人们对复杂媒体需求有了更高的认识，促使多媒体已经逐渐成为人们获取和传递信息、进行网络化自主学习的有效手段。因此，把AI视频信息提取和分析结果实时的显示到视频上的进行直播,给人们提供一个高科技感的视频直播效果,可以进一步提高了媒体表现力、提高了获取有用信息的能力。
[0003]但是在实际应用中，视频中要识别的人物可能会有一些转身动作等，无法检测到人的正脸，使得人脸识别在连续的视频中无法像人眼一样准确地识别人。

技术实现思路

[0004]为此，本申请实施例提供一种人脸识别方法和系统，主要是为了解决视频人脸场景下AI人脸平滑识别的问题。这里的平滑识别是指视频中要识别的人物可能会有一些转身等动作，视频中无法检测到人的正脸，使得人脸识别在连续的视频中无法像人眼一样识别人。为了解决这一问题，在传统的AI识别过程中加入了追踪，通过追踪技术来辅助实现人脸的平滑识别。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种人脸识别方法，其特征在于，所述方法包括：图形处理器接收人脸识别请求消息，所述人脸识别请求消息携带目标视频帧；对所述目标视频帧进行人脸检测，筛选出高于人脸检测置信度的人脸数据，所述人脸数据包括人脸位置信息、人脸特征点和人脸数；根据所述人脸数据基于追踪算法计算追踪到的人脸数、追踪到的每张人脸ID、追踪到的人脸与检测到的人脸的对应关系；针对每张人脸进行追踪到的人脸的特征提取，得到每张人脸的被检测帧数据中提取到的特征点；根据提取到的特征点基于识别算法进行比较，确定出特征值相似度最高的人脸ID和对应的特征值相似度；当所述特征值相似度小于所述识别算法置信度时，判断所述特征值相似度对应的人脸ID是否存在于HASH列表中，当存在则判定所述人脸ID为上一帧已经跟踪到的人脸ID；当所述特征值相似度大于等于所述识别算法的置信度时，判断所述特征值相似度对应的人脸ID是否存在于HASH列表中，当存在时则进一步判断与上次跟踪的是否是相同的人脸；当不存在时则将所述人脸ID添加至HASH列表中；所述HASH列表为已经被追踪且识别的人脸ID的集合。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在接收人脸识别请求消息之前，所述方法还包括：从数据库中读取注册成功的特征点和所述特征点对应的注册成功的人脸ID，并注册到图形处理器。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述人脸检测置信度是根据人脸检测算法和实际应用场景人为配置的设定值，用于人脸检测算法初始化；所述识别算法置信度是根据识别算法和实际应用场景人为配置的设定值，用于识别算法初始化。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在对追踪到的人脸进行特征提取之前，所述方法还包括：对追踪到的每张人脸对应的检测到的人脸的特征点，在原图上进行人脸裁剪纠正，得到剪裁纠正后的人脸。5.一种人脸识别系统，其特征在于，所述系统包括：任务接收模块，用于接收人脸识别请求消息，所述人脸识别请求消息携带目标视频帧；人脸检测模块，用于对所述目标视频帧进行人脸检测，筛选出高于人脸检测置信度的人脸数据，所述人脸数据包括人脸位置信息、人脸特征点和人脸数；追踪算法计算...

【专利技术属性】
技术研发人员：任晋军，
申请(专利权)人：北京影谱科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：