[發(fā)明專利]基于視頻流的動態(tài)人臉識別方法及裝置在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201711466486.8 | 申請日： | 2017-12-28 |
| 公開（公告）號： | CN108288280A | 公開（公告）日： | 2018-07-17 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 徐宇杰;趙五岳;蘇亮亮;張波 | 申請（專利權(quán)）人： | 杭州宇泛智能科技有限公司 |
| 主分類號： | G06T7/20 | 分類號： | G06T7/20;G06K9/00 |
| 代理公司： | 廣州市越秀區(qū)哲力專利商標(biāo)事務(wù)所(普通合伙) 44288 | 代理人： | 胡擁軍 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市*** | 國省代碼： | 浙江;33 |
| 權(quán)利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 層級網(wǎng)絡(luò) 動態(tài)人臉識別 視頻流 層級 處理數(shù)據(jù) 候選區(qū)域 級聯(lián)結(jié)構(gòu) 人臉區(qū)域 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 輸入圖像 依次增大 關(guān)鍵點(diǎn) 檢出率 誤檢率 最大化 檢測 準(zhǔn)確率 級聯(lián) 算法 細(xì)化 網(wǎng)絡(luò) 回歸 | ||
1.一種基于視頻流的動態(tài)人臉識別方法，其特征在于，包括：
圖像獲取步驟，獲取視頻流數(shù)據(jù)的一幀作為輸入圖像；
初步篩選步驟，在第一層級網(wǎng)絡(luò)中對輸入圖像進(jìn)行處理，獲取候選區(qū)域及其框回歸向量組，對框回歸向量組中的候選向量進(jìn)行評估和校準(zhǔn)，再通過非極大化抑制去除重復(fù)的候選區(qū)域；
一次細(xì)化步驟，將初步篩選步驟得到的候選區(qū)域送入第二層級網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行一次細(xì)化處理，排除不符合要求的候選區(qū)域，通過框回歸執(zhí)行校準(zhǔn)，再利用非極大化抑制進(jìn)行候選區(qū)域的合并；
二次細(xì)化步驟，將一次細(xì)化步驟得到的候選區(qū)域送入第三層級網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行二次細(xì)化處理，排除不符合要求的候選區(qū)域，通過框回歸執(zhí)行校準(zhǔn)，再利用非極大化抑制進(jìn)行候選區(qū)域的合并，獲取人臉區(qū)域；
關(guān)鍵點(diǎn)定位步驟，將二次細(xì)化步驟得到的人臉區(qū)域送入第四層級網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)行關(guān)鍵點(diǎn)定位。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于視頻流的動態(tài)人臉識別方法，其特征在于，所述二次細(xì)化步驟后，還包括：
人臉跟蹤步驟，將當(dāng)前幀的人臉區(qū)域進(jìn)行放大，將放大后的人臉區(qū)域送入第三層級網(wǎng)絡(luò)，通過框回歸進(jìn)行下一幀的人臉跟蹤。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于視頻流的動態(tài)人臉識別方法，其特征在于，所述人臉跟蹤步驟前，還包括：
標(biāo)記步驟，標(biāo)記每個人臉區(qū)域的ID。
4.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的基于視頻流的動態(tài)人臉識別方法，其特征在于，所述初步篩選步驟中，在第一層級網(wǎng)絡(luò)中使用全卷機(jī)網(wǎng)絡(luò)對輸入圖像進(jìn)行處理。
5.一種基于視頻流的動態(tài)人臉識別裝置，其特征在于，包括：
圖像獲取模塊，用于獲取視頻流數(shù)據(jù)的一幀作為輸入圖像；
初步篩選模塊，用于在第一層級網(wǎng)絡(luò)中對輸入圖像進(jìn)行處理，獲取候選區(qū)域及其框回歸向量組，對框回歸向量組中的候選向量進(jìn)行評估和校準(zhǔn)，再通過非極大化抑制去除重復(fù)的候選區(qū)域；
一次細(xì)化模塊，用于將初步篩選模塊得到的候選區(qū)域送入第二層級網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行一次細(xì)化處理，排除不符合要求的候選區(qū)域，通過框回歸執(zhí)行校準(zhǔn)，再利用非極大化抑制進(jìn)行候選區(qū)域的合并；
二次細(xì)化模塊，用于將一次細(xì)化模塊得到的候選區(qū)域送入第三層級網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行二次細(xì)化處理，排除不符合要求的候選區(qū)域，通過框回歸執(zhí)行校準(zhǔn)，再利用非極大化抑制進(jìn)行候選區(qū)域的合并，獲取人臉區(qū)域；
關(guān)鍵點(diǎn)定位模塊，用于將二次細(xì)化模塊得到的人臉區(qū)域送入第四層級網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)行關(guān)鍵點(diǎn)定位。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于視頻流的動態(tài)人臉識別裝置，其特征在于，還包括：
人臉跟蹤模塊，用于將當(dāng)前幀的人臉區(qū)域進(jìn)行放大，將放大后的人臉區(qū)域送入第三層級網(wǎng)絡(luò)，通過框回歸進(jìn)行下一幀的人臉跟蹤。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于視頻流的動態(tài)人臉識別裝置，其特征在于，還包括：
標(biāo)記模塊，用于標(biāo)記每個人臉區(qū)域的ID。
8.根據(jù)權(quán)利要求5或6所述的基于視頻流的動態(tài)人臉識別裝置，其特征在于，所述初步篩選模塊用于在第一層級網(wǎng)絡(luò)中使用全卷機(jī)網(wǎng)絡(luò)對輸入圖像進(jìn)行處理。
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