[發明專利]一種對視頻中人臉進行聚類的分析識別方法

有效

• 申請號: 202010022969.4
• 申請日: 2020-01-09
• 公開（公告）號: CN111222473B
• 公開（公告）日: 2020-11-06
• 發明（設計）人: 馮中華;李巖超;相丹寧
• 申請（專利權）人: 北京百目科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京冠和權律師事務所 11399
• 代理人: 陳國軍

1.一種對視頻中人臉進行聚類的分析識別方法，其特征在于，包括：

抓取待識別視頻流中的目標人臉；

對抓取的所述目標人臉進行聚類分析識別，獲得聚類分析識別結果；

基于所述聚類分析識別結果，將抓取的所有所述目標人臉中的同一目標人臉進行第一預設標記，并將第一預設標記的同一目標人臉歸類為同一人；

所述抓取待識別視頻流中的目標人臉的過程之前包括：

對預設區域進行視頻拍攝，獲得待識別視頻流；

抓取所述待識別視頻流中的動態視頻幀；

確定所述動態視頻幀中是否存在目標人臉，若是，將所述動態視頻幀保留，并抓取所述動態視頻幀中的目標人臉；

否則，將所述動態視頻幀剔除；

當所述動態視頻幀中存在目標人臉時，抓取所述動態視頻幀中的目標人臉的過程包括：

基于平面坐標系，確定所述動態視頻幀中每個平面坐標點的像素值；

獲取每個所述平面坐標點，所處當前位置處的預設比對區域內的所有平面坐標點的像素值，并對當前位置處的平面坐標點的像素值進行第一比對處理，判斷所述當前位置處的平面坐標點的像素值與預設比對區域內的所有平面坐標點的像素值的像素關聯度是否大于預設關聯度，若是，判定所述當前位置處的平面坐標點的像素值合格；

否則，基于預設比對區域內的所有平面坐標點的像素值和像素修正模型，對所述當前位置處的平面坐標點的像素值進行第一修正處理，直到所述當前位置處的平面坐標點的像素值合格；

同時，將在同個像素范圍內的所有合格的像素值對應的平面坐標點進行第二預設標記，獲得標記圖像；

且，當判定所述平面坐標系中的每個所述平面坐標點的像素值合格之后，基于預先通過歷史視頻流獲取的參考人臉的邊界信息，確定所述目標人臉的邊界區域；

同時在所述邊界區域中自動畫取所述目標人臉的邊界線條，當畫取的邊界線條到所述邊界區域的內部線條的區域占比大于預設占比時，對所述邊界線條進行預設調整，直到預設調整后的邊界線條到所述邊界區域的內部線條的區域占比不大于預設占比；

抓取所述邊界線條到所述邊界區域的內部線條構成的抓取區域中的所有像素值中的邊界像素值，基于所述邊界像素值實現對所述動態視頻幀中的目標人臉的抓取。

2.如權利要求1所述的一種對視頻中人臉進行聚類的分析識別方法，其特征在于，所述對抓取的所述目標人臉進行聚類分析識別，獲得聚類分析識別結果的過程包括：

獲取歷史人臉圖像，并根據所述歷史人臉圖像含有的歷史特征屬性，構建人臉特征模型；

基于構建的人臉特征模型，確定抓取的所述目標人臉的目標特征屬性，并對確定的所述目標特征屬性進行聚類分析識別，獲得聚類分析識別結果。

3.如權利要求2所述的一種對視頻中人臉進行聚類的分析識別方法，其特征在于，所述基于構建的人臉特征模型，確定抓取的所述目標人臉的目標特征屬性的過程包括：

對抓取的所述目標人臉進行切割處理，獲得若干個切割區域塊；

計算每個所述目標人臉中的每個所述切割區域塊之間的差異度；

當所述差異度小于預設差異閾值時，基于所述人臉特征模型，獲取差異度小于預設差異閾值對應的切割區域塊的區域塊屬性；

當所述差異度不小于預設差異閾值時，根據預先建立好的區域塊模型，對所述差異度不小于預設差異閾值的切割區域塊進行第二修正處理，獲得待識別區域塊；

并基于所述人臉特征模型，所述待識別區域塊的區域塊屬性；

根據獲取的與所述目標人臉相關的所有區域塊屬性，構成目標特征屬性。

4.如權利要求1所述的一種對視頻中人臉進行聚類的分析識別方法，其特征在于，基于所述聚類分析識別結果，將抓取的所有所述目標人臉中的同一目標人臉進行第一預設標記，并將第一預設標記的同一目標人臉歸類為同一人的過程包括：

根據所述聚類分析結果，將獲取的所述待識別視頻流中的所有動態視頻幀中所存在的目標人臉進行分類處理；

并對分類處理后的同類所述動態視頻幀中所存在的目標人臉進行第一預設標記；

根據所述第一預設標記結果，獲得同一目標人臉。