人脸图像比对方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种人脸图像比对方法、装置、电子设备及存储介质，涉及自动点名技术领域。通过计算图像数据库中所有预存图像与抓拍图像的第一比对相关值，并将第一比对相关值最高的预存图像确定为目标图像，根据目标图像的身份标识，获取目标图像在图像数据库中对应的目标图像合集，计算目标图像合集中的每张图像与抓拍图像的第二比对相关值，根据第一比对相关值、所有的第二比对相关值以及预设的加权平均系数，确定抓拍图像的加权比对相关值，将加权平均相关值与预设门限值进行比对，确定待识别对象的身份比对结果。通过使用比对图像库中的所有对比图像作为评价对象，有效解决了比对图像手动添加错误带来的误比对问题，提高了图像比对的鲁棒性。像比对的鲁棒性。像比对的鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】
人脸图像比对方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及自动点名
，尤其涉及一种人脸图像比对方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]目前，国内大部分特定场所需要对点名对象进行人员确认、人数清点以 及人数汇总，多采用传统的人工方式进行操作。人工点名的缺点是费时费力、 且容易出现漏报或错报。因此，还存在一种自动点名方式，在进行点名比对 时，将抓拍图像与静态图像库以及对比图像库中的图像进行比对，选取比对 结果相关值最高的一张图像作为比对图像。
[0003]相关技术中，当对比图像库中的对比图像存在手动添加错误时，会造成误比对，从而导致异常点名情况的出现。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供一种人脸图像比对方法、装置、电子设备及存储介质，旨在解决上述
技术介绍
存在的问题。
[0005]为了解决上述技术问题，本专利技术是这样实现的：
[0006]第一方面，本专利技术实施例提供了一种人脸图像比对方法，所述方法包括：
[0007]获得待识别对象的抓拍图像；
[0008]计算图像数据库中所有预存图像与所述抓拍图像的第一比对相关值，并将所述第一比对相关值最高的预存图像确定为目标图像；
[0009]根据所述目标图像的身份标识，获取所述目标图像在所述图像数据库中对应的目标图像合集；
[0010]计算所述目标图像合集中的每张图像与所述抓拍图像的第二比对相关值；
[0011]根据所述第一比对相关值、所有的第二比对相关值以及预设的加权平均系数，确定所述抓拍图像的加权比对相关值；
[0012]将所述加权平均相关值与预设门限值进行比对，确定所述待识别对象的身份比对结果。
[0013]可选地，将所述加权平均相关值与预设门限值进行比对，确定所述待识别对象的身份比对结果的步骤包括：
[0014]若所述加权平均比对相关值大于预设门限值，则确定所述待识别对象的身份比对结果比对成功；
[0015]若所述加权平均比对相关值小于预设门限值，则确定所述待识别对象的身份比对结果比对失败。
[0016]可选地，计算图像数据库中所有预存图像与所述抓拍图像的第一比对相关值的步骤包括：
[0017]获取所述抓拍图像的第一特征向量；
[0018]获取所述图像数据库中所有预存图像的第二特征向量；
[0019]基于所述第一特征向量与所述第二特征向量，计算第一比对相关值。
[0020]可选地，基于所述第一特征向量与所述第二特征向量，计算第一比对相关值的公式为：
[0021][0022]式中，corr(p,q)为第一比对相关值，CV
p
(i)为抓拍图像的第一特征向量，CV
q
(i) 为每个预存图像的第二特征向量。
[0023]可选地，所述图像数据库包括静态比对图像库和动态比对图像库，计算图像数据库中所有预存图像与所述抓拍图像的第一比对相关值的步骤还包括：
[0024]计算静态比对图像库中所有预存静态图像与所述抓拍图像的第一比对相关值；
[0025]获取所述静态比对图像库中第一比对相关值大于预设阈值的静态图像合集；
[0026]基于所述静态图像合集，确定动态比对图像库中对应的动态图像合集；
[0027]计算所述动态图像合集中所有图像与所述抓拍图像的第一比对相关值。
[0028]可选地，基于所述静态图像合集，确定动态比对图像库中对应的第一动态图像合集的步骤包括：
[0029]获取所述静态图像合集中的每个静态图像的身份标识；
[0030]基于预设的对应关系，在所述动态比对图像库中确定每个静态图像的身份标识对应的动态图像，得到动态图像合集。
[0031]可选地，根据所述目标图像的第一比对相关值，与每个所述第二比对相关值，计算所述抓拍图像加权比对相关值的公式为：
[0032][0033]式中，corr(p)为抓拍图像加权比对相关值，α为加权平均系数，corr(p,q0)为第一比对相关值，为第二比对相关值。
[0034]专利技术实施例第二方面提出一种人脸图像比对装置，所述装置包括：
[0035]采集单元，用于获得待识别对象的抓拍图像；
[0036]第一计算模块，用于计算图像数据库中所有预存图像与所述抓拍图像的第一比对相关值，并将所述第一比对相关值最高的预存图像确定为目标图像；
[0037]获取模块，用于根据所述目标图像的身份标识，获取所述目标图像在所述图像数据库中对应的目标图像合集；
[0038]第二计算模块，用于计算所述目标图像合集中的每张图像与所述抓拍图像的第二比对相关值；
[0039]第三计算模块，用于根据所述第一比对相关值、所有的第二比对相关值以及预设的加权平均系数，确定所述抓拍图像的加权比对相关值；
[0040]比对模块，用于将所述加权平均相关值与预设门限值进行比对，确定所述待识别对象的身份比对结果。
[0041]专利技术实施例第三方面提出一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总
线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
[0042]存储器，用于存放计算机程序；
[0043]处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现本专利技术实施例第一方面提出方法步骤。
[0044]本专利技术实施例第四方面提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本专利技术实施例第一方面提出方法。
[0045]本专利技术实施例包括以下优点：通过获得待识别对象的抓拍图像，计算图像数据库中所有预存图像与抓拍图像的第一比对相关值，并将第一比对相关值最高的预存图像确定为目标图像，根据目标图像的身份标识，获取目标图像在图像数据库中对应的目标图像合集，计算目标图像合集中的每张图像与抓拍图像的第二比对相关值，根据第一比对相关值、所有的第二比对相关值以及预设的加权平均系数，确定抓拍图像的加权比对相关值，将加权平均相关值与预设门限值进行比对，确定待识别对象的身份比对结果。通过使用比对图像库中的所有对比图像作为评价对象，有效解决了比对图像手动添加错误带来的误比对问题，提高了图像比对的鲁棒性。
附图说明
[0046]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0047]图1是本专利技术实施例中一种人脸图像比对方法的步骤流程图；
[0048]图2是本专利技术实施例中人脸图像比对的系统流程示意图；
[0049]图3是本专利技术实施例中一种人脸图像比对装置的模块示意图；
[0050]图4是本专利技术实施例中电子设备的功能模块示意图。
具体实施方式
[0051]下面将结合本发本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种人脸图像比对方法，其特征在于，所述方法包括：获得待识别对象的抓拍图像；计算图像数据库中所有预存图像与所述抓拍图像的第一比对相关值，并将所述第一比对相关值最高的预存图像确定为目标图像；根据所述目标图像的身份标识，获取所述目标图像在所述图像数据库中对应的目标图像合集；计算所述目标图像合集中的每张图像与所述抓拍图像的第二比对相关值；根据所述第一比对相关值、所有的第二比对相关值以及预设的加权平均系数，确定所述抓拍图像的加权比对相关值；将所述加权平均相关值与预设门限值进行比对，确定所述待识别对象的身份比对结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述加权平均相关值与预设门限值进行比对，确定所述待识别对象的身份比对结果的步骤包括：若所述加权平均比对相关值大于预设门限值，则确定所述待识别对象的身份比对结果比对成功；若所述加权平均比对相关值小于预设门限值，则确定所述待识别对象的身份比对结果比对失败。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，计算图像数据库中所有预存图像与所述抓拍图像的第一比对相关值的步骤包括：获取所述抓拍图像的第一特征向量；获取所述图像数据库中所有预存图像的第二特征向量；基于所述第一特征向量与所述第二特征向量，计算第一比对相关值。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述第一特征向量与所述第二特征向量，计算第一比对相关值的公式为：式中，corr(p,q)为第一比对相关值，CV
p
(i)为抓拍图像的第一特征向量，CV
q
(i)为每个预存图像的第二特征向量。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像数据库包括静态比对图像库和动态比对图像库，计算图像数据库中所有预存图像与所述抓拍图像的第一比对相关值的步骤还包括：计算静态比对图像库中所有预存静态图像与所述抓拍图像的第一比对相关值；获取所述静态比对图像库中第一比对相关值大于预设阈值的静态图像合集；基于所述静态图像合集，确定动...

【专利技术属性】
技术研发人员：姚正斌，汝聪翀，沈寓实，刘利锋，
申请(专利权)人：飞诺门阵北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：