一种人脸识别智能视频监控方法及系统技术方案

本发明专利技术提供的一种人脸识别智能视频监控方法及系统，该方法包括：获取多角度人脸图像；基于三元组中心损失函数，提取多角度人脸图像中的人脸特征向量；计算人脸特征向量之间的特征相似度，根据特征相似度进行人脸识别。通过多角度联合采集人脸图像，并基于三元组中心损失函数提取人脸特征向量，可以极大提高非可控条件下的人脸识别准确率。条件下的人脸识别准确率。条件下的人脸识别准确率。

【技术实现步骤摘要】
一种人脸识别智能视频监控方法及系统


[0001]本专利技术涉及人脸识别
，具体涉及一种人脸识别智能视频监控方法及系统。

技术介绍

[0002]人脸识别领域发展至今，可控条件下即用户配合式的人脸识别已经有了很好的研究应用。然而在非可控环境中，采用传统的人脸识别算法以及部署方案则会带来极大的误差，各种噪声以及非配合式的前端人脸采集都会导致较差的检测结果。总之，用户不配合，室外光照条件复杂等问题都会带来大量的干扰，影响人脸识别检测结果。因此设计搭建处在非可控性条件下的实时性良好的人脸识别系统，对于提高人脸识别检测结果极具研究价值和实用意义。

技术实现思路

[0003]因此，本专利技术要解决的技术问题在于克服现有技术中非可控条件下，人脸识别检测结果误差较大的缺陷，从而提供一种人脸识别智能视频监控方法及系统。
[0004]为达到上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供一种人脸识别智能视频监控方法，包括：
[0006]获取多角度人脸图像；
[0007]基于三元组本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种人脸识别智能视频监控方法，其特征在于，包括：获取多角度人脸图像；基于三元组中心损失函数，提取多角度人脸图像中的人脸特征向量；计算人脸特征向量之间的特征相似度，根据所述特征相似度进行人脸识别。2.根据权利要求1所述的人脸识别智能视频监控方法，其特征在于，在获取多角度人脸图像之后，还包括：获取多角度人脸图像中的回归框坐标信息及人脸特征点坐标信息；通过预处理算法对所述回归框坐标信息及所述人脸特征点坐标信息进行预处理；基于预处理后的所述回归框坐标信息及所述人脸特征点坐标信息对多角度人脸图像进行质量评估。3.根据权利要求1所述的人脸识别智能视频监控方法，其特征在于，在提取多角度人脸图像中的人脸特征向量之后，还包括：对所述人脸特征信息进行特征降维处理。4.根据权利要求1所述的人脸识别智能视频监控方法，其特征在于，所述计算人脸特征向量之间的特征相似度，根据所述特征相似度进行人脸识别，包括：当所述特征相似度小于第一阈值时，判定所述人脸特征向量是同一个人；当所述特征相似度不小于第一阈值时，判定所述人脸特征向量不是同一个人。5.根据权利要求1所述的人脸识别智能视频监控方法，其特征在于，所述三元组中心损失函数为：其中，L
tc
为三元组中心损失函数；即中心损失函数；γ＝0.1即比例系数；i,m.k,j＝1,2,3,
…
；x
i
表示第i个样本的特征；y
i
表示第i个样本的真实标签；表示标签为y
i
所有样本的中心；为P个负样本中心，其中n
j
≠...

【专利技术属性】
技术研发人员：常书林，
申请(专利权)人：天翼云科技有限公司，
类型：发明
国别省市：