[發(fā)明專利]人臉圖像標(biāo)注方法和系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201310270811.9
• 申請日: 2013-06-28
• 公開（公告）號: CN104252628B
• 公開（公告）日: 2020-04-10
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 苗廣藝;路香菊;單霆
• 申請（專利權(quán)）人: 廣州華多網(wǎng)絡(luò)科技有限公司
• 主分類號: G06K9/66
• 分類號: G06K9/66;G06K9/00
• 代理公司: 廣州華進(jìn)聯(lián)合專利商標(biāo)代理有限公司 44224
• 代理人: 張捷美

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種人臉圖像標(biāo)注方法和系統(tǒng)。

背景技術(shù)

有標(biāo)注人物信息的人臉圖像也越來越重要，有了大量的有標(biāo)注的人臉圖像，不但可以用來訓(xùn)練模型提高人臉識別的效果，而且可以用來做很多產(chǎn)品，例如移動互聯(lián)網(wǎng)社交產(chǎn)品等。

目前，最常見的人臉圖像標(biāo)注方法仍然是人工標(biāo)注，通過人的識別能力，人工將每一張人臉標(biāo)注為一個人物標(biāo)簽。

人工標(biāo)注每一張圖片，速度非常慢，當(dāng)標(biāo)注的人物比較多的時候，人工識別的速度會越來越慢，標(biāo)注一張圖片花費(fèi)的時間也越來越長。當(dāng)圖片數(shù)量和人臉數(shù)量都很大的時候，人工標(biāo)注幾乎無法完成。而且，標(biāo)注的人物數(shù)量變多的時候，標(biāo)注每一張圖片都變得很困難，很容易讓人疲憊，無形中增加了標(biāo)注錯誤的概率。對于陌生人，人的記憶能力有限，標(biāo)注的人物越多，越容易記不住，越容易標(biāo)注錯誤。

在工業(yè)化應(yīng)用場合，人臉圖像的數(shù)據(jù)一般都是海量的，如果標(biāo)注出海量數(shù)據(jù)，科研價值和商業(yè)價值都非常大，人臉圖像的數(shù)據(jù)是隨著新數(shù)據(jù)的不斷加入而成倍增加的，對于這些不斷增加的海量的人臉圖像數(shù)據(jù)，要標(biāo)注人臉圖像就變得更加困難。

隨著人臉識別技術(shù)在計算機(jī)視覺、模式識別領(lǐng)域廣泛應(yīng)用，為了提高在人臉圖像標(biāo)注的效率，在人臉圖像標(biāo)注技術(shù)領(lǐng)域，也開始引入了聚類技術(shù)，將所有的圖片通過聚類算法聚成若干類，每一類中的人臉圖片為同一個人，然后人工給每一類批量標(biāo)注，在一定程度上節(jié)省了標(biāo)注的時間。

但對于海量的人臉圖像的數(shù)據(jù)來說，利用上述技術(shù)來進(jìn)行人臉圖像的標(biāo)注，由于人臉照片達(dá)到海量數(shù)據(jù)后，聚類得到的類別也是海量的，這就導(dǎo)致了聚類的性能會明顯下降，從而使得包括人臉圖像標(biāo)注的速度和準(zhǔn)確率都隨著下降。因此，基于上述的人臉圖像標(biāo)記技術(shù)，會隨著人臉圖像數(shù)據(jù)的不斷增多，速度和準(zhǔn)確性會不斷降低，對于每一類照片標(biāo)注的難度增大，仍然會容易出現(xiàn)標(biāo)注錯誤的情況，對海量人臉圖像數(shù)據(jù)的標(biāo)注效率低，難以普遍應(yīng)用于目前不斷增長的海量人臉圖像數(shù)據(jù)的標(biāo)注。

發(fā)明內(nèi)容

基于此，有必要針對上述現(xiàn)有技術(shù)對海量人臉圖像數(shù)據(jù)的標(biāo)注效率低的問題，提供一種人臉圖像標(biāo)注方法和系統(tǒng)。

一種人臉圖像標(biāo)注方法，包括如下步驟：

對需要標(biāo)注的人臉圖像進(jìn)行人臉聚類；

根據(jù)預(yù)存的分類器模型計算各個類別的人臉圖像屬于各個標(biāo)注人物的概率，并根據(jù)所述概率對所述人臉圖像進(jìn)行標(biāo)注；

根據(jù)所述已標(biāo)注的人臉圖像訓(xùn)練出新的分類器更新所述分類器模型。

一種人臉圖像標(biāo)注系統(tǒng)，包括：

識別和聚類模塊，用于對需要標(biāo)注的人臉圖像進(jìn)行人臉聚類；

人物標(biāo)注模塊，用于根據(jù)預(yù)存的分類器模型計算各個類別的人臉圖像屬于各個標(biāo)注人物的概率，并根據(jù)所述概率對所述人臉圖像進(jìn)行標(biāo)注；

分類器模型更新模塊，用于根據(jù)所述已標(biāo)注的人臉圖像訓(xùn)練出新的分類器更新所述分類器模型。

上述人臉圖像標(biāo)注方法和系統(tǒng)，首先對需要標(biāo)注的人臉圖像進(jìn)行識別和聚類，然后根據(jù)分類器模型計算各類別的人臉圖像屬于各個標(biāo)注人物的概率，以該概率作為參考對人臉圖像進(jìn)行標(biāo)注，可以實現(xiàn)對人臉圖像的快速準(zhǔn)確的人物標(biāo)注，提升了標(biāo)注速度和準(zhǔn)確率，而且，隨著分類器模型的不斷更新，聚類性能越高，特別是用于在對海量的人臉圖像進(jìn)行標(biāo)注時，標(biāo)注快速和準(zhǔn)確性高的效果更加明顯，可以極大提高了海量人臉圖像標(biāo)注的效率。

附圖說明

圖1為人臉圖像標(biāo)注方法實施例一的流程圖；

圖2為人臉圖像標(biāo)注方法實施例二的流程圖；

圖3為一個實施例的人臉圖像標(biāo)注系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實施方式

下面結(jié)合附圖對本發(fā)明的人臉圖像標(biāo)注方法的具體實施方式作詳細(xì)描述。

實施例一

參見圖1所示，圖1為人臉圖像標(biāo)注方法實施例一的流程圖，包括如下步驟：

步驟S101，對需要標(biāo)注的人臉圖像進(jìn)行人臉聚類。

步驟S102，根據(jù)預(yù)存的分類器模型計算各個類別的人臉圖像屬于各個標(biāo)注人物的概率，并根據(jù)所述概率對所述人臉圖像進(jìn)行標(biāo)注。

步驟S103，根據(jù)所述已標(biāo)注的人臉圖像訓(xùn)練出新的分類器更新所述分類器模型。