[發明專利]數據打標方法、計算機裝置及計算機可讀存儲介質

在審

• 申請號: 201811653221.3
• 申請日: 2018-12-29
• 公開（公告）號: CN111382651A
• 公開（公告）日: 2020-07-07
• 發明（設計）人: 劉若鵬;欒琳;肖森林;陳九思;張潔;趙金玉
• 申請（專利權）人: 杭州光啟人工智能研究院
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明實施例公開了一種數據打標方法、計算機裝置和計算機可讀存儲介質，所述數據打標方法包括：獲取包含多個人物的視頻；對所述包含多個人物的視頻進行切圖處理，以得到每個人物的預設數量的頭部或臉部圖片；將每個人物的預設數量的頭部或臉部圖片中具有預設佩戴物、預設光線特征、預設天氣特征中的至少一者的頭部或臉部圖片篩選出來，并對篩選出的一個或者多個頭部或臉部圖片進行打標簽操作。本發明實施例中的數據打標方法可以提升人臉識別算法的準確率、提高其魯棒性、降低漏檢率等。

技術領域

本發明涉及數據處理領域，尤其涉及一種數據打標方法、計算機裝置及計算機可讀存儲介質。

背景技術

近年來，大數據、神經網絡技術迅速發展，基于大數據與神經網絡的深度學習也迅速應用于很多領域。由于神經網絡技術對圖像數據有強大的特征提取能力，將深度學習用于人臉識別迅速成為熱點研究方向，而且隨著大數據的深度學習，可持續優化與提升人臉識別的能力。顯而易見，數據是人臉識別深度學習的重要基礎。

然而，在現有技術中，存在人臉識別算法的準確率較低、魯棒性較低、以及漏檢率較高的問題。

發明內容

為了解決以上的技術問題，本發明實施例一方面提供了一種數據打標方法，所述數據打標方法包括：

獲取包含多個人物的視頻；

對所述包含多個人物的視頻進行切圖處理，以得到每個人物的預設數量的頭部或臉部圖片；

將每個人物的預設數量的頭部或臉部圖片中具有預設佩戴物、預設光線特征、預設天氣特征中的至少一者的頭部或臉部圖片篩選出來，并對篩選出的一個或者多個頭部或臉部圖片進行打標簽操作。

進一步地，在所述數據打標方法中，所述預設佩戴物包括眼鏡、墨鏡或者帽子，所述預設光線特征包括強光特征或者弱光特征，所述預設天氣特征包括下雨的天氣或者下雪的天氣。

進一步地，所述數據打標方法還包括：

將每個人物的預設數量的頭部或臉部圖片中具有預設佩戴物并且所述預設佩戴物遮擋住頭部或臉部的比例大于或等于30％的任何頭部或臉部圖片刪除；

將多個人物的所有頭部或臉部圖片中重復的任何頭部或臉部圖片刪除；以及

將多個人物的所有頭部或臉部圖片中具有打傘特征的任何頭部或臉部圖片刪除中的至少一者。

進一步地，在所述數據打標方法中，所述將每個人物的預設數量的頭部或臉部圖片中具有預設佩戴物、預設光線特征、預設天氣特征中的至少一者的頭部或臉部圖片篩選出來的步驟包括：

將每個人物的預設數量的頭部或臉部圖片中具有帶眼鏡、帶墨鏡、帶帽子、強光、弱光或者下雨天特征的頭部或臉部圖片篩選出來。

進一步地，所述數據打標方法還包括：

將每個人物的預設數量的頭部或臉部圖片保存到一個單獨文件夾中。

進一步地，所述數據打標方法還包括：

將多個單獨文件夾中的多個人物的所有頭部或臉部圖片進行去重處理，以將具有重復圖片的任何一個單獨文件夾刪除。

進一步地，在所述數據打標方法中，每個人物的預設數量的臉部圖片至少包括正臉圖片和側臉圖片，所述側臉圖片是以正臉圖片為參照的-30度至+30度范圍內。

進一步地，在所述數據打標方法中，所述預設數量大于或等于6并且小于20；或者

所述預設數量等于6。

本發明實施例另一方面提供了一種計算機裝置，所述計算機裝置包括處理器，所述處理器用于執行存儲器中存儲的計算機程序時實現上面描述的所述數據打標方法的步驟。