【技术实现步骤摘要】
人脸最优帧选取方法、装置及电子设备
[0001]本专利技术涉及图像识别
，尤其涉及一种人脸最优帧选取方法、装置及电子设备。
技术介绍
[0002]为保障公共安全，小区门口、商场门口、人行道路等地方都安装了人脸摄像头来获取行人的人脸信息，这种信息通常是以视频的形式进行存储，需要耗费极大的存储空间，且不易于查找所需的人脸信息。
技术实现思路
[0003]本专利技术的目的在于提供一种人脸最优帧选取方法，能够自动识别选取同一个监控画面下的人脸最优帧，进而通过存储人脸最优帧减少存储量，提升人脸查找效率。
[0004]为实现上述目的，本专利技术首先提供一种人脸最优帧选取方法，包括如下步骤：步骤S1、获取训练图片集，标注训练图片集中的各训练图片中人脸的关键点位置及属性，用标注好的训练图片集训练人脸检测模型；步骤S2、接收视频流，从所述视频流中提取待检测图像输入训练好的人脸检测模型，得到待检测图像中各个人脸的第一信息，所述第一信息包括人脸的检测框边界、人脸的关键点位置、人脸的属性以及人脸的检测置信度；步骤S3、...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种人脸最优帧选取方法、其特征在于，包括如下步骤：步骤S1、获取训练图片集，标注训练图片集中的各训练图片中人脸的关键点位置及属性，用标注好的训练图片集训练人脸检测模型；步骤S2、接收视频流，从所述视频流中提取待检测图像输入训练好的人脸检测模型，得到待检测图像中各个人脸的第一信息，所述第一信息包括人脸的检测框边界、人脸的关键点位置、人脸的属性以及人脸的检测置信度；步骤S3、根据每一人脸的第一信息和预设的信息转换算法得到该人脸的第二信息，所述第二信息包括：人脸的欧拉角、人脸的遮挡程度值及人脸的模糊程度值；步骤S4、通过人脸跟踪模型对检测到的人脸进行跟踪，确定每一人脸的ID，并根据每一帧画面中各个ID的人脸的第二信息、人脸检测置信度及预设的质量分数算法确定该帧画面中每一ID的人脸的质量分数；步骤S5、对于同一ID的人脸，定义其在当前帧画面中计算得到的质量分数为第一质量分数，其在当前帧之前确定的最优帧中计算得到的质量分数为第二质量分数，比较第一质量分数与第二质量分数，若第一质量分数大于或等于第二质量分数，则将最优帧替换为当前帧，否则保持最优帧不变；步骤S6、当人脸跟踪模型跟丢一ID的人脸的时长超过预设的时长阈值时，输出最优帧的人脸图像。2.如权利要求1所述的人脸最优帧选取方法，其特征在于，所述步骤S3中预设的信息转换算法包括：根据第一信息中的人脸的属性的不同选择不同的人脸遮挡程度值计算公式，所述第一信息中的人脸的属性至少包括：人脸的口罩遮挡状态以及肤色区域；根据确定的人脸遮挡程度值计算公式、人脸的检测框边界以及人脸的关键点位置计算得到人脸的遮挡程度值。3.如权利要求2所述的人脸最优帧选取方法，其特征在于，根据第一信息中的人脸的属性的不同选择不同的人脸遮挡程度值计算公式具体包括：当人脸的口罩遮挡区域为有口罩且同时遮挡住鼻和嘴时，确定人脸遮挡程度值计算公式为第一公式；当人脸的口罩遮挡区域为有口罩且遮住嘴且暴露出鼻时，确定人脸遮挡程度值计算公式为第二公式；当人脸的口罩遮挡区域为有口罩且暴露出嘴且暴露出鼻时，确定人脸遮挡程度值计算公式为第三公式；当人脸的口罩遮挡区域为无口罩时，确定人脸遮挡程度值计算公式为第四公式。4.如权利要求3所述的人脸最优帧选取方法，其特征在于，第一公式为：；
第二公式为：；第三公式为：；第四公式为：；其中，occupy为人脸的遮挡程度值，area_skin为肤色区域的面积，area_face为人脸面积，x1和y1为人脸的检测框的左上角的横坐标和纵坐标，x2和y2为人脸的检测框的右下角的横坐标和纵坐标，y
le
、y
re 、y
n
、y
lm
及y
rm
分别为人脸左眼位置的纵坐标、右眼位置的纵坐标、鼻尖位置的纵坐标、左嘴角位置的纵坐标及右嘴角位置的纵坐标。5.如权利要求4所述的人脸最优...
【专利技术属性】
技术研发人员：王婷，闾凡兵，吴婷，熊肖一，
申请(专利权)人：长沙海信智能系统研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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