[發明專利]基于多目標跟蹤的人臉篩選方法、裝置、設備及存儲介質

有效

• 申請號: 201910264378.5
• 申請日: 2019-04-03
• 公開（公告）號: CN110084130B
• 公開（公告）日: 2023-07-25
• 發明（設計）人: 孟勇;牛昕宇;蔡權雄;熊超
• 申請（專利權）人: 深圳鯤云信息科技有限公司
• 主分類號: G06V40/16
• 分類號: G06V40/16;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/0442;G06N3/08
• 代理公司: 深圳智匯遠見知識產權代理有限公司 44481
• 代理人: 黃巍

本發明實施例提供一種基于多目標跟蹤的人臉篩選方法、裝置、電子設備和存儲介質，該方法包括：獲取多目標跟蹤算法輸出的人臉跟蹤結果，所述人臉跟蹤結果包括置信度；根據所述置信度對第一預設時間內的多個人臉跟蹤結果進行去重處理，得到待篩選人臉特征；將在第二預設時間內獲取到的多個待篩選人臉特征輸入預先訓練好的卷積神經網絡，得到目標人臉預測值，其中，所述第二預設時間為所述第一預設時間的大于1的整數倍；基于所述目標人臉預測值對目標人臉進行篩選。通過第一預設時間、第二預設時間獲取待篩選人臉特征并輸入預先訓練好的卷積神經網絡分類得到目標人臉預測值，最后根據目標人臉預測值篩選出目標人臉，從而提高人臉篩選的效率。

技術領域

本發明涉及人工智能領域，尤其涉及一種基于多目標跟蹤的人臉篩選方法、裝置、設備及存儲介質。

背景技術

人臉識別被認為是一種可廣泛使用的生物特征識別技術，它在安全防范領域如刑偵破案、證件驗證、視頻監控等有著廣闊的應用前景。人臉識別可分為基于靜態圖像的人臉識別和基于圖像序列的人臉識別這兩種方式。目前大部分有關人臉識別的研究也是基于圖像序列的。基于圖像序列的人臉識別方式中，自動人臉識別系統需要從采集到的圖像序列中檢測并截取出人臉圖像并用于后續的人臉識別過程。在現有的人臉識別系統中，識別階段需要利用已經采集到的人臉圖像，因此人臉圖像質量的好壞將直接影響到人臉識別系統的性能，模糊的人臉圖像將導致識別錯誤率的上升。

然而，在現實環境中采集到的人臉圖像的質量往往變化很大，例如可能會出現運動模糊、離焦模糊等情況。因此，為了保證人臉識別的準確性，在進入識別階段之前，都有必要對得到的人臉圖像進行篩選，將達到一定質量要求的圖像進行后續的處理過程。

目前，人臉圖像篩選的方法為：針對人臉圖像組中的每一人臉圖像，計算該人臉圖像的清晰度、人臉大小以及人眼開合度這三個人臉屬性，然后基于上述三個人臉屬性確定該人臉圖像的綜合評價分數并將其中評分最高的確定為目標人臉圖像。類似的方法是通過計算得到人臉屬性，計算耗費時間長且過于粗糙，不適合人臉識別實時性和準確性要求，特別是在安防領域的實時視頻監控。

發明內容

本發明實施例提供一種基于多目標跟蹤的人臉篩選方法、裝置、電子設備、和存儲介質，能夠提高人臉篩選的效率。

第一方面，本發明實施例提供一種基于多目標跟蹤的人臉篩選方法，包括：

獲取多目標跟蹤算法輸出的人臉跟蹤結果，所述人臉跟蹤結果包括置信度；

根據所述置信度對第一預設時間內的多個人臉跟蹤結果進行去重處理，得到待篩選人臉特征；

將在第二預設時間內獲取到的多個待篩選人臉特征輸入預先訓練好的卷積神經網絡，得到目標人臉預測值，其中，所述第二預設時間為所述第一預設時間的大于1的整數倍；

基于所述目標人臉預測值對目標人臉進行篩選。

可選的，所述獲取多目標跟蹤算法輸出的人臉跟蹤結果，包括：

獲取連續輸入所述多目標跟蹤算法的多幀圖像的對應多個人臉跟蹤結果，所述人臉跟蹤結果還包括人臉標識。

可選的，所述根據所述置信度對第一預設時間內的多個人臉跟蹤結果進行去重處理，得到待篩選人臉特征，包括：

在所述第一預設時間內，從具有相同人臉標識的人臉跟蹤結果中選出置信度最大的一個人臉跟蹤結果作為所述待篩選人臉特征，多個所述待篩選人臉特征組成一個具有相同人臉標識的待篩選人臉特征集。

可選的，所述將在第二預設時間內獲取到的多個待篩選人臉特征輸入預先訓練好的卷積神經網絡，得到目標人臉預測值，包括：

在第二預設時間內，從所述具有相同人臉標識的待篩選人臉特征集中獲取待篩選人臉特征；

對所述第二預設時間內獲取到的待篩選人臉特征進行預處理；