[發(fā)明專利]人臉抓拍方法和人臉抓拍系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010610528.6
• 申請日: 2020-06-29
• 公開（公告）號: CN111738193A
• 公開（公告）日: 2020-10-02
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 徐朋飛;唐劍
• 申請（專利權(quán)）人: 湖南國科微電子股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06N3/04
• 代理公司: 北京超凡宏宇專利代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 11463
• 代理人: 李莎

1.一種人臉抓拍方法，其特征在于，所述方法包括：

對采集的圖像進(jìn)行預(yù)處理，得到待檢測圖像；

根據(jù)預(yù)先訓(xùn)練的人臉檢測模型對所述待檢測圖像進(jìn)行人臉檢測，得到人臉區(qū)域圖和所述人臉區(qū)域圖中的人臉區(qū)域的坐標(biāo)信息；其中，所述人臉檢測模型包括多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，每層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的每個卷積層中設(shè)置的輸出通道數(shù)和所述卷積層執(zhí)行分組卷積操作時對應(yīng)的分組數(shù)符合預(yù)設(shè)條件；

對所述人臉區(qū)域圖中的人臉區(qū)域進(jìn)行人臉質(zhì)量評估，得到所述人臉區(qū)域的質(zhì)量評估信息；

根據(jù)所述人臉區(qū)域的坐標(biāo)信息進(jìn)行目標(biāo)跟蹤，并將屬于同一目標(biāo)的人臉區(qū)域加入所述目標(biāo)對應(yīng)的隊列；

對所述隊列中質(zhì)量評估信息大于設(shè)定閾值的人臉區(qū)域進(jìn)行存儲。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和第三神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，所述第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的每個卷積層對應(yīng)的輸出通道數(shù)和分組數(shù)的比例為第一預(yù)設(shè)值，所述第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的每個卷積層對應(yīng)的輸出通道數(shù)和分組數(shù)的比例為第二預(yù)設(shè)值，所述第三神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的每個卷積層對應(yīng)的輸出通道數(shù)和分組數(shù)的比例為第三預(yù)設(shè)值。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述人臉區(qū)域圖中的人臉區(qū)域進(jìn)行人臉質(zhì)量評估，得到所述人臉區(qū)域的質(zhì)量評估信息的步驟包括：

根據(jù)預(yù)先訓(xùn)練的人臉質(zhì)量評估模型對所述人臉區(qū)域圖中的人臉區(qū)域進(jìn)行人臉質(zhì)量評估，得到所述人臉區(qū)域的質(zhì)量評估信息；其中，所述人臉質(zhì)量評估模型是利用預(yù)先建立的人臉質(zhì)量評估標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行訓(xùn)練得到。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述人臉區(qū)域的坐標(biāo)信息進(jìn)行目標(biāo)跟蹤，并將屬于同一目標(biāo)的人臉區(qū)域加入所述目標(biāo)對應(yīng)的隊列的步驟包括：

利用濾波器對所述待檢測圖像的前一幀圖像中檢測出的歷史人臉區(qū)域進(jìn)行濾波處理，以預(yù)測所述歷史人臉區(qū)域出現(xiàn)在所述待檢測圖像的坐標(biāo)信息，進(jìn)而得到預(yù)測坐標(biāo)信息；

判斷所述預(yù)測坐標(biāo)信息與所述人臉區(qū)域的坐標(biāo)信息是否匹配；

若匹配，則將所述人臉區(qū)域加入所述歷史人臉區(qū)域所在的隊列。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述判斷所述預(yù)測坐標(biāo)信息與所述人臉區(qū)域的坐標(biāo)信息是否匹配的步驟包括：

根據(jù)所述預(yù)測坐標(biāo)信息和所述人臉區(qū)域的坐標(biāo)信息計算交并比；

若所述交并比大于預(yù)設(shè)值，則判斷所述預(yù)測坐標(biāo)信息與所述人臉區(qū)域的坐標(biāo)信息匹配。

6.一種人臉抓拍系統(tǒng)，其特征在于，包括圖像預(yù)處理模塊、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器和中央處理器，所述圖像預(yù)處理模塊與所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器電連接，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器和所述中央處理器電連接；

所述圖像預(yù)處理模塊用于對采集的圖像進(jìn)行預(yù)處理，得到待檢測圖像，并將所述待檢測圖像輸入所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器；

所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器用于根據(jù)預(yù)先訓(xùn)練的人臉檢測模型對所述待檢測圖像進(jìn)行人臉檢測，得到人臉區(qū)域圖和所述人臉區(qū)域圖中的人臉區(qū)域的坐標(biāo)信息；其中，所述人臉檢測模型包括多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，每層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的每個卷積層中設(shè)置的輸出通道數(shù)和所述卷積層執(zhí)行分組卷積操作時對應(yīng)的分組數(shù)符合預(yù)設(shè)條件；

所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速器還用于對所述人臉區(qū)域圖中的人臉區(qū)域進(jìn)行人臉質(zhì)量評估，得到所述人臉區(qū)域的質(zhì)量評估信息，并將所述人臉區(qū)域的坐標(biāo)信息和所述人臉區(qū)域的質(zhì)量評估信息輸入所述中央處理器；

所述中央處理器用于根據(jù)所述人臉區(qū)域的坐標(biāo)信息進(jìn)行目標(biāo)跟蹤，將屬于同一目標(biāo)的人臉區(qū)域加入所述目標(biāo)對應(yīng)的隊列，并對所述隊列中質(zhì)量評估信息大于設(shè)定閾值的人臉區(qū)域進(jìn)行存儲。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和第三神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，所述第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的每個卷積層對應(yīng)的輸出通道數(shù)和分組數(shù)的比例為第一預(yù)設(shè)值，所述第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的每個卷積層對應(yīng)的輸出通道數(shù)和分組數(shù)的比例為第二預(yù)設(shè)值，所述第三神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的每個卷積層對應(yīng)的輸出通道數(shù)和分組數(shù)的比例為第三預(yù)設(shè)值。