[發明專利]相似人臉檢索方法、裝置及存儲介質

有效

• 申請號: 201910245159.2
• 申請日: 2019-03-28
• 公開（公告）號: CN109993102B
• 公開（公告）日: 2021-09-17
• 發明（設計）人: 楊帆;李思萌
• 申請（專利權）人: 北京達佳互聯信息技術有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06F16/583
• 代理公司: 北京三高永信知識產權代理有限責任公司 11138
• 代理人: 祝亞男

1.一種相似人臉檢索方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取待檢索人臉圖像；

將所述待檢索人臉圖像輸入特征提取模型進行特征提取，將所述特征提取模型的倒數第二層的輸出結果作為所述待檢索人臉圖像的目標特征信息，所述特征提取模型基于已標注好分類信息的訓練樣本圖像訓練得到；

基于所述目標特征信息在人臉數據庫中進行檢索，得到相似度排在前預設數目位的至少兩個候選人臉圖像；

通過第一人臉屬性分析模型對所述待檢索人臉圖像進行年齡分析，得到第一人臉屬性信息中的年齡信息，所述第一人臉屬性分析模型基于至少兩個年齡范圍的訓練樣本圖像訓練得到；

通過第二人臉屬性分析模型對所述待檢索人臉圖像進行表情分析，得到所述第一人臉屬性信息中的表情信息，所述第二人臉屬性分析模型基于至少兩個表情類別的訓練樣本圖像訓練得到；

通過第三人臉屬性分析模型對所述待檢索人臉圖像進行姿態分析，得到所述第一人臉屬性信息中的姿態信息，所述第三人臉屬性分析模型基于標注人臉偏轉角度的訓練樣本圖像訓練得到；

對于所述至少兩個候選人臉圖像中的每個候選人臉圖像，通過所述第一人臉屬性分析模型對所述候選人臉圖像進行年齡分析，得到第二人臉屬性信息中的年齡信息；通過所述第二人臉屬性分析模型對所述候選人臉圖像進行表情分析，得到所述第二人臉屬性信息中的表情信息；通過所述第三人臉屬性分析模型對所述候選人臉圖像進行姿態分析，得到所述第二人臉屬性信息中的姿態信息；

基于第一人臉屬性信息和第二人臉屬性信息，應用下述公式，獲取所述待檢索人臉圖像與每個所述候選人臉圖像之間的人臉屬性相似度值：

其中，similar指代人臉屬性相似度值，age1、angle1和emotion1分別指代所述待檢索人臉圖像的年齡信息、姿態信息以及表情信息，age2、angle2和emotion2分別指代所述候選人臉圖像的年齡信息、姿態信息以及表情信息；

基于所述人臉屬性相似度值，按照相似度由大到小的順序對所述至少兩個候選人臉圖像重新進行排序，將排在首位的候選人臉圖像確定為目標人臉圖像，所述目標人臉圖像中的人臉即為所述待檢索人臉圖像對應的相似人臉。

2.根據權利要求1所述的相似人臉檢索方法，其特征在于，所述通過第一人臉屬性分析模型對所述待檢索人臉圖像進行年齡分析，得到第一人臉屬性信息中的年齡信息，包括：

將所述待檢索人臉圖像輸入所述第一人臉屬性分析模型；

獲取所述第一人臉屬性分析模型輸出的至少兩個分類概率，每個所述分類概率代表所述待檢索人臉圖像歸屬于對應年齡范圍的概率；

對于每個所述分類概率，確定所述分類概率對應的年齡范圍的年齡基準值，獲取所述分類概率與所述年齡基準值的乘積結果；

對獲取到的至少兩個乘積結果執行相加操作，得到所述待檢索人臉圖像的年齡信息。

3.根據權利要求2所述的相似人臉檢索方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲取第一訓練樣本圖像，所述第一訓練樣本圖像包括至少兩個年齡范圍的人臉圖像；

將所述第一訓練樣本圖像輸入第一初始模型，獲取所述第一初始模型輸出的對所述第一訓練樣本圖像的預測分類結果；

確定所述第一訓練樣本圖像的標注分類結果與預測分類結果是否一致；

當所述標注分類結果與所述預測分類結果不一致時，反復循環的迭代更新所述第一初始模型中的權重值，直至所述標注分類結果與所述預測分類結果一致，得到所述第一人臉屬性分析模型。

4.根據權利要求1所述的相似人臉檢索方法，其特征在于，所述通過第二人臉屬性分析模型對所述待檢索人臉圖像進行表情分析，得到所述第一人臉屬性信息中的表情信息，包括：

將所述待檢索人臉圖像輸入所述第二人臉屬性分析模型進行特征提取，將所述第二人臉屬性分析模型的倒數第二層的輸出結果作為所述待檢索人臉圖像的表情信息。