图像处理方法、视频识别方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了图像处理方法、视频识别方法、装置、设备及存储介质。其中，图像处理方法包括：从目标用户的头像图像中提取满足预设要求的人脸特征并加入基准人脸特征集，从目标用户发布的历史视频中获取出现频率满足预设频率要求的目标人脸对应的人脸特征并加入候选人脸特征集，基于基准人脸特征集对候选人脸特征集中的人脸特征进行筛选，得到扩展人脸特征集，最后根据基准人脸特征集和扩展人脸特征集构建目标用户对应的目标人脸库。通过采用上述技术方案，可以自动综合同一用户的头像图像以及其所发布的历史视频来构建该用户的人脸库，该方案构建成本低，构建效率高，且所构建的人脸库可以涵盖较多的人脸状态变化，提高人脸库的准确度。脸库的准确度。脸库的准确度。

【技术实现步骤摘要】
图像处理方法、视频识别方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术实施例涉及图像处理领域，尤其涉及图像处理方法、视频识别方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着互联网技术的快速发展，越来越多的应用或平台可以支持由用户自己上传音视频内容，如短视频等。随着互联网上视频内容的大量增长，在视频内容理解和内容审核等方面出现越来越多的应用需求，其中原创性识别是一个重要的应用方向。
[0003]目前，原创性识别常见的实现方式包括基于视频检索的方法以及基于视频人脸识别的方法等。其中，视频检索的核心是建立一个检索库，存储每个原创视频对应的检索特征，然后通过将需要识别的视频和检索库内的视频进行比对来确认视频是否已经存在，从而判断视频是否原创，但该方法需要收集和存储大量的视频，存储成本高，且难以有效覆盖端外视频搬运，容易受到视频编辑的影响。视频人脸识别的方法需要预先建立人脸库，对于需要识别的视频，从视频里检测人脸后与人脸库匹配，确定视频中人脸和视频上传者人脸是否一致，进而确认视频是否原创，但该方法中人脸库通常采用人工方式构建，且人工构建本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：获取目标用户在预设应用程序中的头像图像，在从所述头像图像中提取到满足预设要求的第一人脸特征的情况下，将所述第一人脸特征加入基准人脸特征集；从所述目标用户在所述预设应用程序中发布的历史视频中获取出现频率满足预设频率要求的目标人脸对应的第二人脸特征，并将所述第二人脸特征加入候选人脸特征集；基于所述基准人脸特征集对所述候选人脸特征集中的人脸特征进行筛选，根据筛选结果确定扩展人脸特征集；根据所述基准人脸特征集和所述扩展人脸特征集构建所述目标用户对应的目标人脸库。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述基于所述基准人脸特征集对所述候选人脸特征集中的人脸特征进行筛选之前，还包括：将从所述头像图像中提取到的不满足所述预设要求的第三人脸特征加入所述候选人脸特征集。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取目标用户在预设应用程序中的头像图像之后，还包括：将所述头像图像输入至预设分类模型，并根据所述预设分类模型的输出结果确定所述头像图像的类别，其中，所述预设分类模型对应的训练样本图像的标签包括可用和不可用；从类别为可用的头像图像中进行人脸特征提取，得到满足预设要求的第一人脸特征。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述目标用户在所述预设应用程序中发布的历史视频中获取出现频率满足预设频率要求的目标人脸对应的第二人脸特征，包括：针对所述目标用户在所述预设应用程序中发布的历史视频中的视频帧进行人脸特征提取，并将提取到的人脸特征作为备选人脸特征加入到备选人脸特征池；对所述备选人脸特征池中的备选人脸特征进行预设聚类处理，得到多个簇；对各个簇中包含的备选人脸特征的数量进行统计，将累计数量满足预设数量要求的簇确定为高频簇，其中，所述高频簇中的备选人脸特征所属的人脸记为出现频率满足预设频率要求的目标人脸；从所述高频簇中获取第二人脸特征。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述从所述高频簇中获取第二人脸特征，包括：对于所述高频簇中的每个备选人脸特征，计算当前备选人脸特征与所属高频簇内的除所述当前备选人脸特征之外的各备选人脸特征的第一相似度，并计算第一数值，其中，所述第一数值为各第一相似度的和；将所述高频簇中对应第一数值满足第一预设数值要求的备选人脸特征作为第二人脸特征进行获取。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，还包括：在从所述头像图像中无法提取到满足预设要求的第一人脸特征的情况下，将所述累计数量最大的簇确定为目标簇，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡祎俊，陈德健，项伟，
申请(专利权)人：百果园技术新加坡有限公司，
类型：发明
国别省市：