人脸与人体的关联方法、电子设备以及存储介质技术

本发明专利技术公开了一种人脸与人体的关联方法、电子设备以及存储介质，其中，人脸与人体的关联方法包括：获取到视频图像，并确定视频图像中目标对象的跟踪轨迹以及目标对象的多个初始图像，初始图像包括初始人脸图像、初始人体图像以及初始人脸人体图像；响应于跟踪轨迹的跟踪稳定度不大于稳定度阈值，基于目标对象的多个初始图像之间的人脸相似度以及人体相似度确定目标对象的目标人脸图像以及目标人体图像，并建立目标人脸图像与目标人体图像之间的关联关系。通过上述方式，本发明专利技术能够提高人脸与人体的关联准确率。脸与人体的关联准确率。脸与人体的关联准确率。

【技术实现步骤摘要】
人脸与人体的关联方法、电子设备以及存储介质


[0001]本专利技术涉及计算机视觉领域，特别是涉及人脸与人体的关联方法、电子设备以及存储介质。

技术介绍

[0002]随着科学技术的快速发展和大数据时代的到来，信息安全变得越来越重要。图像识别作为一种安全、非接触、便捷、友好、高效的身份信息认证方式，已经广泛应用到社会生活的方方面面。
[0003]其中，人脸和人体关联的应用场景日益广泛，如在智能监控系统中，由于摄像头的数量、布置及图像信息等问题较难做到全部的人脸抓拍，可能某个时间只能抓拍到人体。虽然没有抓拍到清晰的人脸，但仍然可以在人脸
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人体关联的数据库中，对抓拍到的人体进行检索，检索到匹配的人体后，进而获取关联的人脸信息，从而确定该人体的身份信息。
[0004]现阶段普遍采用的方法是直接通过目标跟踪给出目标对象的人脸和人体是否存在关联关系来确定的。但是目标跟踪方法在密集目标遮挡的场景下对于同一目标对象的人脸很容易关联到其他行人的人体上，从而使得对同一目标对象的人脸人体关联准确率较低。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供了一种人脸与人体的关联方法、电子设备以及存储介质，以解决同一目标对象的人脸人体关联准确率较低的问题。
[0006]为解决上述技术问题，本专利技术提供一种人脸与人体的关联方法，包括：获取到视频图像，并确定视频图像中目标对象的跟踪轨迹以及目标对象的多个初始图像，初始图像包括初始人脸图像、初始人体图像以及初始人脸人体图像；响应于跟踪轨迹的跟踪稳定度不大于稳定度阈值，基于目标对象的多个初始图像之间的人脸相似度以及人体相似度确定目标对象的目标人脸图像以及目标人体图像，并建立目标人脸图像与目标人体图像之间的关联关系。
[0007]其中，响应于跟踪轨迹的跟踪稳定度不大于稳定度阈值，基于目标对象的多个初始图像之间的人脸相似度以及人体相似度确定目标对象的目标人脸图像以及目标人体图像，并建立目标人脸图像与目标人体图像之间的关联关系，包括：分别对目标对象的各初始图像进行质量评分，确定各初始图像的质量分数；响应于跟踪轨迹的跟踪稳定度不大于稳定度阈值，基于各初始图像的质量分数从多个初始图像中确定多个质量图像；基于目标对象的多个质量图像之间的人脸相似度以及人体相似度确定目标对象的目标人脸图像以及目标人体图像，并建立目标人脸图像与目标人体图像之间的关联关系
[0008]其中，分别对目标对象的各初始图像进行质量评分，确定各初始图像的质量分数，包括：分别对目标对象的各初始图像进行质量评分，确定各初始图像中各初始人脸图像、各初始人体图像以及各初始人脸人体图像的质量分数；响应于跟踪轨迹的跟踪稳定度不大于
稳定度阈值，基于各初始图像的质量分数从多个初始图像中确定多个质量图像，包括：响应于跟踪轨迹的跟踪稳定度不大于稳定度阈值，基于各初始人脸图像、各初始人体图像以及各初始人脸人体图像的质量分数，确定目标对象的人脸质量最优图像、人脸质量最优图像对应的人体图像、人脸人体综合质量最优图像中的人脸图像和人体图像；基于目标对象的多个质量图像之间的人脸相似度以及人体相似度确定目标对象的目标人脸图像以及目标人体图像，并建立目标人脸图像与目标人体图像之间的关联关系，包括：基于目标对象的人脸质量最优图像、人脸质量最优图像对应的人体图像、人脸人体综合质量最优图像中的人脸图像和人体图像之间的人脸相似度以及人体相似度确定目标对象的目标人脸图像以及目标人体图像，并建立目标人脸图像与目标人体图像之间的关联关系。
[0009]其中，基于目标对象的人脸质量最优图像、人脸质量最优图像对应的人体图像、人脸人体综合质量最优图像中的人脸图像和人体图像之间的人脸相似度以及人体相似度确定目标对象的目标人脸图像以及目标人体图像，包括：响应于人脸质量最优图像与人脸人体综合质量最优图像中的人脸图像之间的人脸相似度不小于人脸预设相似度，将人脸质量最优图像与人脸人体综合质量最优图像中的人脸图像确定为目标对象的目标人脸图像，并判断人脸质量最优图像对应的人体图像与人脸人体综合质量最优图像中的人体图像之间的人体相似度是否小于人体预设相似度；响应于人脸质量最优图像对应的人体图像与人脸人体综合质量最优图像中的人体图像之间的人体相似度小于人体预设相似度，将人脸人体综合质量最优图像中的人体图像确定为目标对象的目标人体图像，以及将人脸质量最优图像对应的人体图像确定为其他目标对象的人体图像。
[0010]其中，基于目标对象的人脸质量最优图像、人脸质量最优图像对应的人体图像、人脸人体综合质量最优图像中的人脸图像和人体图像之间的人脸相似度以及人体相似度确定目标对象的目标人脸图像以及目标人体图像，包括：响应于人脸质量最优图像与人脸人体综合质量最优图像中的人脸图像之间的人脸相似度小于人脸预设相似度，将人脸人体综合质量最优图像中的人脸图像确定为目标对象的目标人脸图像，并判断人脸质量最优图像对应的人体图像与人脸人体综合质量最优图像中的人体图像之间的人体相似度是否小于人体预设相似度；响应于人脸质量最优图像对应的人体图像与人脸人体综合质量最优图像中的人体图像之间的人体相似度小于人体预设相似度，将人脸人体综合质量最优图像中的人体图像确定为目标对象的目标人体图像；响应于人脸质量最优图像对应的人体图像与人脸人体综合质量最优图像中的人体图像之间的人体相似度不小于人体预设相似度，将人脸人体综合质量最优图像中的人体图像与人脸质量最优图像对应的人体图像确定为目标对象的目标人体图像。
[0011]其中，基于各初始人脸图像、各初始人体图像以及各初始人脸人体图像的质量分数，确定目标对象的人脸质量最优图像、人脸质量最优图像对应的人体图像、人脸人体综合质量最优图像中的人脸图像和人体图像，还包括：基于各初始图像中各初始人体图像的质量分数，从多个初始图像中确定目标对象的人体质量图像；基于目标对象的人脸质量最优图像、人脸质量最优图像对应的人体图像、人脸人体综合质量最优图像中的人脸图像和人体图像之间的人脸相似度以及人体相似度确定目标对象的目标人脸图像以及目标人体图像，还包括：响应于人体质量图像与目标对象的目标人体图像之间的人体相似度大于人体预设相似度，将人体质量图像确定为目标对象的目标人体图像。
[0012]其中，响应于跟踪轨迹的跟踪稳定度不大于稳定度阈值，基于各初始图像的质量分数从多个初始图像中确定多个质量图像，包括：基于跟踪轨迹确定跟踪轨迹的跟踪稳定度；响应于跟踪稳定度不大于稳定度阈值，基于各初始人脸图像、各初始人体图像以及各初始人脸人体图像的质量分数确定目标对象的人脸质量最优图像、人脸质量最优图像对应的人体图像、人脸人体综合质量最优图像中的人脸图像和人体图像。
[0013]其中，基于各初始图像的质量分数从多个初始图像中确定多个质量图像，包括：基于质量分数从高到低的顺序分别将各初始人脸图像、各初始人体图像以及各初始人脸人体图像进行排序，得到人脸图像序列、人体图像序列以及人脸人体图像序列；对人脸图像序列中前预设数量的初始人脸图像进行人脸特征提取，得到包括多张人脸图像的人脸图像特征合本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种人脸与人体的关联方法，其特征在于，包括：获取到视频图像，并确定所述视频图像中目标对象的跟踪轨迹以及所述目标对象的多个初始图像，所述初始图像包括初始人脸图像、初始人体图像以及初始人脸人体图像；响应于所述跟踪轨迹的跟踪稳定度不大于稳定度阈值，基于所述目标对象的多个初始图像之间的人脸相似度以及人体相似度确定所述目标对象的目标人脸图像以及目标人体图像，并建立所述目标人脸图像与所述目标人体图像之间的关联关系。2.根据权利要求1所述的人脸与人体的关联方法，其特征在于，所述响应于所述跟踪轨迹的跟踪稳定度不大于稳定度阈值，基于所述目标对象的多个初始图像之间的人脸相似度以及人体相似度确定所述目标对象的目标人脸图像以及目标人体图像，并建立所述目标人脸图像与所述目标人体图像之间的关联关系，包括：分别对所述目标对象的各初始图像进行质量评分，确定各所述初始图像的质量分数；响应于所述跟踪轨迹的跟踪稳定度不大于稳定度阈值，基于各所述初始图像的质量分数从所述多个初始图像中确定多个质量图像；基于所述目标对象的多个质量图像之间的人脸相似度以及人体相似度确定所述目标对象的目标人脸图像以及目标人体图像，并建立所述目标人脸图像与所述目标人体图像之间的关联关系。3.根据权利要求2所述的人脸与人体的关联方法，其特征在于，所述分别对所述目标对象的各初始图像进行质量评分，确定各所述初始图像的质量分数，包括：分别对所述目标对象的各初始图像进行质量评分，确定各所述初始图像中各初始人脸图像、各初始人体图像以及各初始人脸人体图像的质量分数；所述响应于所述跟踪轨迹的跟踪稳定度不大于稳定度阈值，基于各所述初始图像的质量分数从所述多个初始图像中确定多个质量图像，包括：响应于所述跟踪轨迹的跟踪稳定度不大于稳定度阈值，基于各所述初始人脸图像、各所述初始人体图像以及各所述初始人脸人体图像的质量分数，确定所述目标对象的人脸质量最优图像、人脸质量最优图像对应的人体图像、人脸人体综合质量最优图像中的人脸图像和人体图像；所述基于所述目标对象的多个质量图像之间的人脸相似度以及人体相似度确定所述目标对象的目标人脸图像以及目标人体图像，并建立所述目标人脸图像与所述目标人体图像之间的关联关系，包括：基于所述目标对象的人脸质量最优图像、人脸质量最优图像对应的人体图像、人脸人体综合质量最优图像中的人脸图像和人体图像之间的人脸相似度以及人体相似度确定所述目标对象的目标人脸图像以及目标人体图像，并建立所述目标人脸图像与所述目标人体图像之间的关联关系。4.根据权利要求3所述的人脸与人体的关联方法，其特征在于，所述基于所述目标对象的人脸质量最优图像、人脸质量最优图像对应的人体图像、人脸人体综合质量最优图像中的人脸图像和人体图像之间的人脸相似度以及人体相似度确定所述目标对象的目标人脸图像以及目标人体图像，包括：响应于所述人脸质量最优图像与所述人脸人体综合质量最优图像中的人脸图像之间的人脸相似度不小于人脸预设相似度，将所述人脸质量最优图像与所述人脸人体综合质量
最优图像中的人脸图像确定为所述目标对象的目标人脸图像，并判断人脸质量最优图像对应的人体图像与人脸人体综合质量最优图像中的人体图像之间的人体相似度是否小于人体预设相似度；响应于人脸质量最优图像对应的人体图像与人脸人体综合质量最优图像中的人体图像之间的人体相似度小于人体预设相似度，将所述人脸人体综合质量最优图像中的人体图像确定为所述目标对象的目标人体图像，以及将所述人脸质量最优图像对应的人体图像确定为其他目标对象的人体图像。5.根据权利要求3所述的人脸与人体的关联方法，其特征在于，所述基于所述目标对象的人脸质量最优图像、人脸质量最优图像对应的人体图像、人脸人体综合质量最优图像中的人脸图像和人体图像之间的人脸相似度以及人体相似度确定所述目标对象的目标人脸图像以及目标人体图像，包括：响应于所述人脸质量最优图像与所述人脸人体综合质量最优图像中的人脸图像之间的人脸相似度小于人脸预设相似度，将所述人脸人体综合质量最优图像中的人脸图像确定为所述目标对象的目标人脸图像，并判断人脸质量最优图像对应的人体图像与人脸人体综合质量最优图像中的人体图像之间的人体相似度是否小于人体预设相似度；响应于人脸质量最优图像对应的人体图像与人脸人体综合质量最优图...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢兵兵，张小锋，林封笑，黄鹏，
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：