一种特定行为下人脸识别方法及其装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种特定行为下人脸识别方法，属于人脸识别技术领域

【技术实现步骤摘要】
一种特定行为下人脸识别方法及其装置


[0001]本专利技术涉及人脸识别
，特别涉及一种特定行为下人脸识别方法
。

技术介绍

[0002]基于计算机视觉技术实现特定行为分析，例如未戴安全帽检测
、
奔跑检测
、
打电话检测
、
吸烟检测等，当前已经在行业中得到广泛应用
。
同时基于计算机视觉技术实现人脸检测及人脸识别，也已经在行业中得到广泛应用
。
[0003]但是在某些业务场景下，希望实现在检测到异常行为，例如检测到未戴安全帽
、
奔跑
、
打电话
、
吸烟之后，同时能够识别出发生此行为的具体的人员身份
。
本专利技术提出了一种方法，基于计算机视觉技术实现特定行为下的人脸识别的方法，例如奔跑行为下的人脸识别
、
未戴安全帽行为下的人脸识别等
。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供了一种特定行为下人脸识别方法，能够解决在特定行为下的人脸识别困难问题
。
技术方案如下：
[0005]一方面，提供了一种特定行为下人脸识别方法，所述方法适用于分析系统，所述方法包括：
[0006]获取
SDK
算法的输出结果，所述输出结果包含特定行为下的人体位置和人体照片；
[0007]对所述人体照片进行裁剪处理，得到初始人脸照片；
[0008]对所述初始人脸照片进行人脸检测，得到人脸检测结果；
[0009]响应于所述人脸检测结果显示存在人脸，进行人脸质量检测；
[0010]响应于人脸质量检测结果满足预设质量要求，判断所述初始人脸照片是否为已存储图片；
[0011]响应于所述初始人脸照片为已存储图片，将所述初始人脸照片与所述已存储图片进行质量比较；
[0012]将比较结果中质量更高的图片存储为最佳人脸图片
。
[0013]可选的，所述方法还包括：
[0014]响应于所述人脸检测结果显示不存在人脸，结束当前流程
。
[0015]可选的，所述响应于所述人脸检测结果显示存在人脸，进行人脸质量检测，包括：
[0016]响应于所述人脸检测结果显示存在人脸，从所述人脸检测结果中获取最大人脸图片；
[0017]对所述最大人脸图片进行人脸质量检测
。
[0018]可选的，所述人脸质量检测的内容至少包括对比度
、
亮度
、
分辨率和人脸角度
。
[0019]可选的，所述方法还包括：
[0020]响应于所述初始人脸照片非所述已存储图片，对所述初始人脸照片进行存储
。
[0021]可选的，所述获取
SDK
算法的输出结果之前，还包括：
[0022]响应于分析系统开始执行任务，从视频帧队列取出视频帧，对所述视频帧做抽帧处理；
[0023]将所述视频帧对应的
YUV
图片转换成对应的
BGR
图片；
[0024]将所述
BGR
图片送入算法
SDK
检测检测；
[0025]在所述算法
SDK
分析下，得到
SDK
算法的输出结果，并存储所述视频帧下的最佳人脸照片
。
[0026]可选的，所述输出结果还包括追踪
ID
，所述方法还包括：
[0027]对算法
SDK
的输出结果进行再次判断，是否满足告警条件，所述告警条件包括告警次数限制
、
告警检测间隔
、
检测区域时间阈值
、
检测区域灵敏度；
[0028]判断
ID
追踪
ID
是否消失，
ID
追踪
ID
用于指示行人的唯一追踪
ID
；
[0029]当
ID
追踪
ID
消失时，判断针对此
ID
追踪
ID
是否产生了行为告警；
[0030]若产生了行为告警，判断分析系统在此
ID
追踪
ID
出现的过程中，是否存储了人脸照片；
[0031]若存储了人脸照片，将人脸照片进行与人脸底库照片的比对，并将比对成功的结果信息以及人员信息进行存储，并向外部系统推送行为告警事件
。
[0032]可选的，抽帧频率为自定义配置
。
[0033]另一方面，还提供了一种特定行为下人脸识别装置，所述装置适用于分析系统，所述装置包括：
[0034]结果获取模块，用于获取
SDK
算法的输出结果，所述输出结果包含特定行为下的人体位置和人体照片；
[0035]照片裁剪模块，用于对所述人体照片进行裁剪处理，得到初始人脸照片；
[0036]人脸检测模块，用于对所述初始人脸照片进行人脸检测，得到人脸检测结果；
[0037]质量检测模块，响应于所述人脸检测结果显示存在人脸，进行人脸质量检测；
[0038]图片检测模块，用于响应于人脸质量检测结果满足预设质量要求，判断所述初始人脸照片是否为已存储图片；
[0039]质量比较模块，用于响应于所述初始人脸照片为已存储图片，将所述初始人脸照片与所述已存储图片进行质量比较；
[0040]图片存储模块，用于将比较结果中质量更高的图片存储为最佳人脸图片
。
[0041]本专利技术能够带来的有益效果：
[0042]本专利技术中一种特定行为下人脸识别方法，本专利技术描述了基于计算机视觉技术实现特定行为下的人脸识别的方法，首先描述基于计算机视觉技术实现特定行为分析的流程，然后在此流程中加入人脸识别的流程，将两个流程进行结合，最终输出行为分析结果，同步输出人脸识别的结果
。
附图说明
[0043]图1示出了本申请一个示例性实施例示出的特定行为下人脸识别方法对应的流程示意图；
[0044]图2示出了本申请另一个示例性实施例示出的特定行为下人脸识别方法对应的流程示意图
。
具体实施方式
[0045]为使本专利技术的目的
、
技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本专利技术实施方式作进一步地详细描述
。
[0046]在本文中提及的“多个”是指两个或两个以上
。“和
/
或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，
A
和
/
或
B
，可以表示：单独存在
A
，同时存在
A
和
B
，单独存在
B
这三种情况
。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种特定行为下人脸识别方法，其特征在于，所述方法适用于分析系统，所述方法包括：获取
SDK
算法的输出结果，所述输出结果包含特定行为下的人体位置和人体照片；对所述人体照片进行裁剪处理，得到初始人脸照片；对所述初始人脸照片进行人脸检测，得到人脸检测结果；响应于所述人脸检测结果显示存在人脸，进行人脸质量检测；响应于人脸质量检测结果满足预设质量要求，判断所述初始人脸照片是否为已存储图片；响应于所述初始人脸照片为已存储图片，将所述初始人脸照片与所述已存储图片进行质量比较；将比较结果中质量更高的图片存储为最佳人脸图片
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：响应于所述人脸检测结果显示不存在人脸，结束当前流程
。3.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述响应于所述人脸检测结果显示存在人脸，进行人脸质量检测，包括：响应于所述人脸检测结果显示存在人脸，从所述人脸检测结果中获取最大人脸图片；对所述最大人脸图片进行人脸质量检测
。4.
根据权利要求1或3所述的方法，其特征在于，所述人脸质量检测的内容至少包括对比度
、
亮度
、
分辨率和人脸角度
。5.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：响应于所述初始人脸照片非所述已存储图片，对所述初始人脸照片进行存储
。6.
根据权利要求1至5任一所述的方法，其特征在于，所述获取
SDK
算法的输出结果之前，还包括：响应于分析系统开始执行任务，从视频帧队列取出视频帧，对所述视频帧做抽帧处理；将所述视频帧对应的
YUV
图片转换成对应的
BGR
图片；将所述
BGR
图片送入算法
SDK
检测检测；在所述算法
SDK
分析下，得到
SDK
算法的输出结果，并存储所述视频帧下的最佳人脸照片<...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨帆，曹赛男，王琪，
申请(专利权)人：小视科技江苏股份有限公司，
类型：发明
国别省市：