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[發明專利]一種基于人臉識別的尋人方法、電子設備及存儲介質在審

專利信息
申請號: 201710340417.6 申請日: 2017-05-15
公開(公告)號: CN107423674A 公開(公告)日: 2017-12-01
發明(設計)人: 鄧立邦 申請(專利權)人: 廣東數相智能科技有限公司
主分類號: G06K9/00 分類號: G06K9/00
代理公司: 廣州市越秀區哲力專利商標事務所(普通合伙)44288 代理人: 蔡碧慧,鄧星文
地址: 510000 廣東省廣州市越秀區*** 國省代碼: 廣東;44
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摘要:
搜索關鍵詞: 一種 基于 識別 尋人 方法 電子設備 存儲 介質
【說明書】:

技術領域

發明涉及一種圖像識別技術領域,尤其涉及一種基于人臉識別的尋人方法、電子設備及存儲介質。

背景技術

在公眾假期人們大多安排全家出游,在一些大型商超、游樂場、公園、博物館甚至機場、火車站、汽車總站,由于人多或場所開闊,經常會面臨有人走失、走散的情形。目前遇到這類情況,大多都是通過到服務總臺廣播的方式進行尋人。而由于環境或公共區域較大或分區復雜、人流量大,走散的家人不一定能及時清楚地聽到廣播并按照廣播內容到達特定地點。尤其對于年長的老人、年幼的小孩,廣播尋人方式的局限性、被動性更為明顯。甚至年幼的小孩根本無法注意并理解廣播內容。因此,對于心急如焚尋人的家人,由于無法及時獲知走散人員的所在位置,掌握尋人的主動權,廣播尋人的方式存在較大的局限性。

發明內容

為了克服現有技術的不足,本發明的目的之一在于一種基于人臉識別的尋人方法,其能解決尋人定位的技術問題。

本發明的目的之二在于提供一種電子設備,其能解決尋人定位的技術問題。

本發明的目的之三在于提供一種計算機可讀存儲介質,其能解決尋人定位的技術問題。

本發明的目的之四在于提供一種基于人臉識別的尋人裝置,其能解決尋人定位的技術問題。

本發明的目的之一采用如下技術方案實現:

一種基于人臉識別的尋人方法,包括以下步驟:

目標獲取步驟:獲取接收模塊傳輸的目標圖像信息;

視頻獲取步驟:獲取攝像頭傳輸的視頻信息,并獲取面部圖像信息集,所述面部圖像信息集為視頻信息中所有人的面部圖像信息;

比對步驟:將面部圖像信息集與目標圖像信息進行比對,并將與目標圖像信息的最高相似度所對應的人物作為目標人物。

進一步地,所述視頻獲取步驟具體包括以下子步驟:

視頻傳輸步驟:獲取攝像頭傳輸的視頻信息;

模型特征獲取步驟:獲取視頻信息中第一預設時間段的模型特征信息,所述模型特征信息包括模型特征向量,所述模型特征向量為模型特征點的位移變化;

識別特征獲取步驟:獲取視頻信息中第二預設時間段的識別特征信息,所述識別特征信息包括識別特征向量,所述識別特征向量為識別特征點的位移變化;

第一判斷步驟:將識別特征信息與模型特征信息進行比對以得到一第一相似度,判斷所述第一相似度是否大于第一預設值;如果是,則判定為同一人。

進一步地,所述比對步驟具體包括以下子步驟:

相似度獲取步驟:將面部圖像信息集與目標圖像信息進行比對以得第二相似度組;

數值比對步驟:比對第二相似度組中各個相似度大小得到最高相似度;

第二判斷步驟:判斷所述最高相似度是否大于第二預設值,如果是,則判定與最高相似度對應的人物為目標人物。

進一步地,所述比對步驟之后還包括信息發送步驟:根據確定的目標人物,調取與目標人物所對應的攝像頭位置并將其發送至一顯示模塊。

本發明的目的之二采用如下技術方案實現:

一種電子設備,包括一個或多個處理器;

存儲器;以及一個或者多個程序,其中所述一個或多個程序被存儲在所述存儲器中,并且被配置成由一個或多個處理器執行,所述程序包括用于執行以下方法的步驟:

目標獲取步驟:獲取接收模塊傳輸的目標圖像信息;

視頻獲取步驟:獲取攝像頭傳輸的視頻信息,并獲取面部圖像信息集,所述面部圖像信息集為視頻信息中所有人的面部圖像信息;

比對步驟:將面部圖像信息集與目標圖像信息進行比對,并將與目標圖像信息的最高相似度所對應的人物作為目標人物。

進一步地,所述視頻獲取步驟具體包括以下子步驟:

視頻傳輸步驟:獲取攝像頭傳輸的視頻信息;

模型特征獲取步驟:獲取視頻信息中第一預設時間段的模型特征信息,所述模型特征信息包括模型特征向量,所述模型特征向量為模型特征點的位移變化;

識別特征獲取步驟:獲取視頻信息中第二預設時間段的識別特征信息,所述識別特征信息包括識別特征向量,所述識別特征向量為識別特征點的位移變化;

第一判斷步驟:將識別特征信息與模型特征信息進行比對以得到一第一相似度,判斷所述第一相似度是否大于一預設值;如果是,則判定為同一人。

進一步地,所述比對步驟具體包括以下子步驟:

相似度獲取步驟:將面部圖像信息集與目標圖像信息進行比對以得第二相似度組;

數值比對步驟:比對第二相似度組中各個相似度大小得到最高相似度;

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