[發明專利]基于視頻獲取人臉識別模型訓練數據的方法、裝置和介質

有效

• 申請號: 201811168959.0
• 申請日: 2018-10-08
• 公開（公告）號: CN109284729B
• 公開（公告）日: 2020-03-03
• 發明（設計）人: 秦浩達
• 申請（專利權）人: 北京影譜科技股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 北京萬思博知識產權代理有限公司 11694
• 代理人: 冀婷

1.一種基于視頻獲取人臉識別模型訓練數據的方法，包括：

標準圖片處理步驟：獲取待識別人物的標準圖片，對所述標準圖片進行人臉檢測和關鍵點提取，生成第一描述子；

視頻處理步驟：對于包含該人物的視頻，進行視頻幀的抽取，識別抽取的視頻幀中的人臉部分，將所述人臉部分保存為人臉圖片；和

圖片對比步驟：對所述人臉圖片進行關鍵點提取，生成第二描述子，計算第一描述子和第二描述子的距離，基于所述距離判斷該人臉圖片是否是所述待識別人物，從而獲得人臉識別模型訓練數據；

所述標準圖片處理步驟包括：

第一人臉分析步驟：利用Dlib庫對所述標準圖片進行面部檢測以獲取面部圖像，提取所述面部圖像的關鍵點；和

第一描述子生成步驟：對每個關鍵點及其鄰域提取局部協方差描述子，并對所有關鍵點的局部協方差描述子按照權重進行融合，得到第一描述子；

對每個關鍵點鄰域提取若干個不同類型的特征；

根據上述不同類型的特征構建每個關鍵點鄰域的局部協方差描述子；

該局部協方差描述子是對稱正定的協方差矩陣，它的對角元素表示的是每個特征的方差，非對角元素表示特征之間的相關性，協方差矩陣具有與其大小無關的獨立固定的維數；

將局部協方差描述子按照權重進行融合，得到第一描述子；

根據與生成第一描述子相同的方法，生成第二描述子。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述視頻處理步驟包括：

視頻抽取步驟：對于包含該人物的視頻，通過人臉跟蹤得到包括人臉的視頻片段，距離固定間隔對所述視頻片段進行視頻幀的抽取。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述視頻處理步驟還包括：

人臉識別步驟：對抽取的視頻幀進行人臉識別，將包圍盒矩形框最大的人臉部分作為識別結果，基于所述標準圖片的尺寸將該人臉部分進行縮放，并保存為人臉圖片。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述圖片對比步驟中，采用下式計算第一描述子和第二描述子的距離：

其中，ρ(D,C)表示第一描述子和第二描述子的距離，d_i和c_i分別表示第一描述子D和第二描述子C的第i個參數，n表示參數的個數。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述標準圖片處理步驟中：所述待識別人物為兩個以上的人物，分別對每個待識別人物的標準圖片進行人臉檢測和關鍵點提取并且生成第一描述子，得到第一描述子集合。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，在所述圖片對比步驟中，所述計算第一描述子和第二描述子的距離，基于所述距離判斷該人臉圖片是否是所述待識別人物包括：

分別計算所述第二描述子與所述第一描述子集合中的第一描述子的距離，在最小距離滿足設定閾值的情況下，將所述人臉圖片與所述最小距離對應的待識別人物關聯。