[發明專利]大規模人臉庫識別方法、系統、計算機設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202010633856.8
• 申請日: 2020-07-02
• 公開（公告）號: CN111783681A
• 公開（公告）日: 2020-10-16
• 發明（設計）人: 梁秋霞;陳煦文
• 申請（專利權）人: 深圳市萬睿智能科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 深圳市精英專利事務所 44242
• 代理人: 巫苑明

本發明涉及一種大規模人臉庫識別方法、系統、計算機設備及存儲介質，方法包括：獲取采集到的目標區域的視頻流；對視頻流進行預處理，以得到預處理后的人臉圖片；提取人臉圖片的全局或局部的人臉特征值作為待識別人臉特征值；獲取待識別人臉特征值在所有主特征維度上的取值；根據待識別人臉特征值在的主特征維度上的取值，通過注意力級聯框架對人臉庫的人臉表征向量進行篩選，篩選出最相近的人臉表征向量用于比較；將待識別人臉特征值與篩選出用于比較的人臉表征向量進行比較，得到匹配度最高的人臉，并確定人臉身份。本方案可將待識別人臉庫的大小迅速縮小，在保障識別的準確性的同時，能極大的提升人臉識別效率，降低對識別服務器的性能要求。

技術領域

本發明涉及人臉識別領域，更具體地說是指一種大規模人臉庫識別方法、系統、計算機設備及存儲介質。

背景技術

隨著人工智能技術的普及，在社區、園區、公共交通中通過人臉識別對身份進行驗證的落地應用越來越普及。通過閘機上前置攝像頭進行人臉識別的主要步驟包含一下步驟：通過攝像頭進行視頻采集、視頻流取幀、基于靜幀進行人臉檢測、人臉圖片預處理、人臉特征提取以及人臉庫檢索。為滿足業務上對識別結果實時性要求，規避網絡異常的影響，當前人臉識別的全過程通常都在本地人臉識別智能終端上實現。當前智能終端通常能支持萬人級別的人臉庫檢索。

現有在大型園區、產城或經開區應用場景中，管理區域人口可達十萬甚至百萬級，單智能終端難以支撐如此大規模的人臉庫檢索需求。因此常見的解決方案是在園區、產城邊緣側部署大型本地識別服務器，人臉庫檢索任務由識別服務器承擔。

針對普通園區十萬人以內的人臉識別需求，利用本地識別服務器在人臉庫中直接尋找最近鄰的方案可以滿足業務需求。但在產城、經開區、公共交通場站這類項目中，人臉庫可達百萬級甚至千萬級，隨著數據集增大，再加上人臉的特征向量通常是一個高維向量(例如160維)，在庫中進行一次比對的計算量將異常大。雖然可以通過增加計算資源，并結合GPU以并行計算的方式來嘗試解決，但在實際應用中通常無法承擔這樣的開銷。

因此針對產城、經開區、公交場站這類需要在大規模人臉庫中進行檢索的場景，當前亟待解決的問題是如何在有限計算資源的情況下，同時能保障人臉識別的實時性和準確性。

公開于該背景技術部分的信息僅僅旨在加深對本發明的總體背景技術的理解，而不應當被視為承認或以任何形式暗示該信息構成已為本領域技術人員所公知的現有技術。

發明內容

本發明的目的在于克服現有技術的缺陷，提供一種大規模人臉庫識別方法、系統、計算機設備及存儲介質。

為實現上述目的，本發明采用以下技術方案：

第一方面，本發明提出一種大規模人臉庫識別方法，包括以下步驟：

獲取采集到的目標區域的視頻流；

對視頻流進行預處理，以得到預處理后的人臉圖片；

提取人臉圖片的全局或局部的人臉特征值作為待識別人臉特征值，所述待識別人臉特征值為高維特征向量；

獲取待識別人臉特征值在所有主特征維度上的取值，所述主特征維度由大批人員的不同人臉圖片作為樣本集在經過卷積神經網絡進行特征提取后，并對各特征維度上的樣本分布離散度進行分析所確定的；

根據待識別人臉特征值在的主特征維度上的取值，通過注意力級聯框架對人臉庫的人臉表征向量進行篩選，篩選出最相近的人臉表征向量用于比較；

將待識別人臉特征值與篩選出用于比較的人臉表征向量進行比較，得到匹配度最高的人臉，并確定人臉身份。

第二方面，本發明提出一種大規模人臉庫識別系統，包括：

視頻采集單元，用于獲取采集到的目標區域的視頻流；