识别方法、识别装置及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种识别方法、装置及计算机可读存储介质，该识别方法包括：获取至少一个人脸的档案，档案包括对应的人脸的至少一张图像；根据档案中图像的抓拍信息，确定至少一个档案中是否存在疑似档案；响应于存在疑似档案，根据疑似档案中图像的相似度，确定存在的疑似档案是否是目标档案，其中目标档案对应的人脸为非真实人脸。本申请所提供的识别方法能够识别非真实人脸图像。够识别非真实人脸图像。够识别非真实人脸图像。

【技术实现步骤摘要】
识别方法、识别装置及计算机可读存储介质


[0001]本申请涉及图像处理
，特别是涉及一种识别方法、识别装置及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]随着科技的进步和人类基于便利性生活的需要，各种刷脸应用开始普及，包括刷脸解锁、刷脸开门、刷脸安检、刷脸登机、刷脸住酒店、刷脸支付就医，在各行各业开始落地生根，产生了大量的人像轨迹数据。
[0003]目前最普遍的对人像轨迹数据进行应用的领域为人像聚类，即将属于一个人的人像轨迹数据聚类成一个档案。传统的人像聚类由于人像识别不准确等问题，会将一些非真实人脸(例如广告牌人脸，广告模特人脸)也聚类为一个档案，这些非真实人脸档案的存在毫无意义，且非真实人脸档案内图片数量众多，对整个聚类系统的性能和存储造成影响。因此如何识别这些非真实人脸档案并进行剔除，是有意义的研究方向。

技术实现思路

[0004]本申请提供一种识别方法、识别装置及计算机可读存储介质，能够识别非真实人脸图像。
[0005]本申请实施例第一方面提供一种识别方法，所述方法包括：获取至少一个人脸的档案，所述档案包括对应的人脸的至少一张图像；根据所述档案中图像的抓拍信息，确定所述至少一个档案中是否存在疑似档案；响应于存在所述疑似档案，根据所述疑似档案中图像的相似度，确定存在的所述疑似档案是否是目标档案，其中所述目标档案对应的人脸为非真实人脸。
[0006]本申请实施例第二方面提供一种识别装置，所述识别装置包括处理器、存储器以及通信电路，所述处理器分别耦接所述存储器、所述通信电路，所述存储器中存储有程序数据，所述处理器通过执行所述存储器内的所述程序数据以实现上述方法中的步骤。
[0007]本申请实施例第三方面提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序能够被处理器执行以实现上述方法中的步骤。
[0008]有益效果是：本申请的方案考虑到非真实人脸与真实人脸的活动规律不同，先根据抓拍信息对至少一个档案进行初筛，迅速缩小疑似档案的范围，减小后续的处理量，然后再根据图像的相似度对初筛出来的疑似档案进行再筛，保证能够准确地定位出目标档案，整个方法既能提高处理效率，也能保证处理准确率。
附图说明
[0009]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例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申请的一些实施例，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。其中：
[0010]图1是本申请识别方法一实施方式的流程示意图；
[0011]图2是图1中步骤S130在一应用场景中的流程示意图；
[0012]图3是图1中步骤S130在另一应用场景中的流程示意图；
[0013]图4是本申请识别方法另一实施方式的流程示意图；
[0014]图5是本申请识别装置一实施方式的结构示意图；
[0015]图6是本申请识别装置另一实施方式的结构示意图；
[0016]图7是本申请计算机可读存储介质一实施方式的结构示意图。
具体实施方式
[0017]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性的劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0018]参阅图1，图1是本申请识别方法一实施方式的流程示意图，该方法包括：
[0019]S110:获取至少一个人脸的档案，档案包括对应的人脸的至少一张图像。
[0020]具体地，一个档案对应一个人脸，不同档案对应不同的人脸，其中每个档案均包括对应的人脸的至少一张图像。
[0021]当获取的档案为一个时，本申请的目的就是判断该档案是否为目标档案，当获取的档案为多个时，本申请的目的就是从多个档案中筛选出目标档案。
[0022]其中，目标档案指的是对应人脸为非真实人脸的档案，非真实人脸指的是例如广告牌中的人脸、橱窗中模特的脸等不是真人的脸部。
[0023]在本实施方式中，在步骤S110之前，还包括：按照抓拍时间从前到后的顺序，依次对接收的抓拍图像进行如下处理：确定抓拍图像与已有各个档案的匹配程度；响应于最大匹配程度超过程度阈值，将抓拍图像放入最大匹配程度对应的档案中；响应于抓拍图像对应的最大匹配程度未超过程度阈值，新建档案，并将抓拍图像放入新建档案中。
[0024]具体地，在接收到抓拍图像后，按照抓拍时间从前到后的顺序，依次对各个抓拍图像进行处理，其中针对每个抓拍图像的处理过程如下：
[0025]确定抓拍图像与已经存在的档案的匹配程度，并在得到的匹配程度中确定最大匹配程度，然后判断最大匹配程度是否大于预先设置的程度阈值，如果大于，则将抓拍图像归入最大匹配程度对应的档案中，如果不大于，则新建档案，然后将抓拍图像归入该新建档案中。
[0026]其中，确定抓拍图像与档案的匹配程度的过程包括：提取图像的图像特征，其中图像特征可以理解为一个特征向量；然后确定抓拍图像的图像特征与档案的平均特征的匹配程度。其中，匹配程度越大，说明抓拍图像与该档案中的图像越相似，越有可能对应同一人脸。
[0027]其中，确定档案的平均特征的过程包括：提取档案中已经存在的各个图像的图像特征，然后计算图像特征的平均值，得到档案的平均特征。其中，可以每加入一个图像，就更新档案的平均特征，也可以按照预设的时间间隔更新档案的平均特征，或者也可以在接收
到触发指令后更新档案的平均特征，总而言之，何时更新档案的平均特征，本申请不做限制。
[0028]经过上述归档过程，能够将属于同一人脸的图像归到一个档案中，将属于不同人脸的图像归到不同档案中。
[0029]在其他实施方式中，还可以对接收的抓拍图像进行聚类处理，达到对多个抓拍图像进行归档的目的。
[0030]可以理解地，先将抓拍图像进行归档，然后通过档案维度筛选非真实人脸图像，相比直接通过图像维度筛选非真实人脸图像而言，可以大大减少后续对比的数据量。
[0031]S120：根据档案中图像的抓拍信息，确定至少一个档案中是否存在疑似档案。
[0032]疑似档案指的是可能是目标档案的档案。
[0033]其中抓拍信息指的是跟图像抓拍相关的信息，例如抓拍时间、地点、设备等，不涉及图像本身所呈现的内容。
[0034]在本实施方式中，抓拍信息包括抓拍数量、抓拍地点、抓拍时间中的至少一个。其中抓拍数量指的是档案中图像的数量，抓拍地点指的是档案中图像的拍摄地点，抓拍时间指的是档案中图像的拍摄时间。
[0035]可以理解的是，当抓拍信息包括抓拍地点或者抓拍时间时，需要预先识别档案中各个图像的拍摄地点以及拍摄时间。
[0036]具体地，考虑到非真实人脸具有不移动性，被重复抓拍的概率本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取至少一个人脸的档案，所述档案包括对应的人脸的至少一张图像；根据所述档案中图像的抓拍信息，确定所述至少一个档案中是否存在疑似档案；响应于存在所述疑似档案，根据所述疑似档案中图像的相似度，确定存在的所述疑似档案是否是目标档案，其中所述目标档案对应的人脸为非真实人脸。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述抓拍信息包括抓拍数量、抓拍地点、抓拍时间中的至少一个。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述档案中图像的抓拍信息，确定所述至少一个档案中是否存在疑似档案的步骤，包括：分别确定各个所述档案中图像的所述抓拍信息是否满足预设要求，所述预设要求包括所述档案中图像的抓拍数量超过第一数量阈值、所述档案中图像的抓拍地点的数量不超过第二数量阈值、所述档案中任意两个抓拍间隔的差值均小于差值阈值中的至少一个，其中，所述抓拍间隔为任意两张抓拍时间相邻的图像的抓拍时间的间隔；响应所述档案中图像的所述抓拍信息满足所述预设要求，确定所述档案是所述疑似档案。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述疑似档案中图像的相似度，确定存在的所述疑似档案是否是目标档案的步骤，包括：分别根据各个所述疑似档案对应的第一相似度、第二相似度中的至少一个，确定各个所述疑似档案是否是所述目标档案；其中，所述疑似档案对应的所述第一相似度表征所述疑似档案中图像的图像特征与所述疑似档案的平均特征的相似程度，所述疑似档案对应的所述第二相似度表征所述疑似档案中任意两个图像之间的相似程度。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述分别根据各个所述疑似档案对应的第一相似度、第二相似度中的至少一个，确定各个所述疑似档案是否是所述目标档案的步骤，包括：分别确定各个所述疑似档案中各个图像的图像特征与对应的所述疑似档案的平均特征之间的所述第一相似度，其中，所述第一相似度与相似程度呈正比；响应于所述疑似档案对应的至少一个所述第一相似度中存在第一预设数量的所述第一相似度超过第一相似度阈值，确定所述疑似档案是所述目标档案。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述分别根据各个所述疑似档案对应的第一相似度、第二相似度中的至少一个，确定各个所述疑似档案是否是所述目标档案的步骤，包括：分别确定各个所述疑似档案中任意两个图像之间的所述第二相似度，其中，所述第二相似...

【专利技术属性】
技术研发人员：高圣兴，陈立力，周明伟，
申请(专利权)人：浙江大华技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：