[發明專利]一種面部信息的獲取方法和裝置在審
| 申請號: | 202010963606.0 | 申請日: | 2020-09-14 |
| 公開(公告)號: | CN112101197A | 公開(公告)日: | 2020-12-18 |
| 發明(設計)人: | 王森 | 申請(專利權)人: | 北京金山云網絡技術有限公司 |
| 主分類號: | G06K9/00 | 分類號: | G06K9/00;G06K9/62;G06F16/783 |
| 代理公司: | 北京華夏泰和知識產權代理有限公司 11662 | 代理人: | 曾軍;盧萬騰 |
| 地址: | 100085 北京市海淀*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 面部 信息 獲取 方法 裝置 | ||
本申請涉及一種面部信息的獲取方法和裝置,其中,該方法包括:從目標視頻的視頻幀集合中提取面部特征,得到視頻幀集合中每個視頻幀對應的目標面部特征;根據視頻幀集合和每個視頻幀對應的目標面部特征,對目標視頻中所包括的面部進行聚類,得到目標面部類別和目標面部類別對應的類別面部特征;在面部信息庫中識別類別面部特征對應的目標面部信息,其中,面部信息庫中記錄了具有對應關系的面部特征和面部信息;輸出目標面部類別對應的目標面部信息。本申請解決了相關技術中從視頻中識別面部信息的效率較低的技術問題。
技術領域
本申請涉及計算機領域,尤其涉及一種面部信息的獲取方法和裝置。
背景技術
從視頻中識別出參演角色,并標記該角色在視頻中出現的位置是視頻智能分析的關鍵技術,在多媒體(電影、電視劇、綜藝等)應用領域具有非常重要的意思。目前主要的識別方式是基于人工智能的方式,該方式通過對視頻進行抽幀獲得視頻每一秒的圖片信息,然后通過深度神經網絡進行人臉特征提取,最后去人臉底庫中進行檢索識別,得到該人臉是誰的信息。這種方式的缺點在于,對于每一秒的圖片中出現的人臉,都需要去人臉底庫進行檢索,增加了網絡傳輸延遲和數據庫的檢索延遲,檢索的速度收到較大的影響。此外,對于視頻中不同時間段同一個人在不同時間點出現的情況,同一個人臉的角度、標簽等可能會有變化,導致提取出的人臉特征存在差異,就有可能將同一個人識別出不同的結果,從而影響了檢索的準確性。
針對上述的問題,目前尚未提出有效的解決方案。
發明內容
本申請提供了一種面部信息的獲取方法和裝置,以至少解決相關技術中從視頻中識別面部信息的效率較低的技術問題。
根據本申請實施例的一個方面,提供了一種面部信息的獲取方法,包括:
從目標視頻的視頻幀集合中提取面部特征,得到所述視頻幀集合中每個視頻幀對應的目標面部特征;
根據所述視頻幀集合和所述每個視頻幀對應的目標面部特征,對所述目標視頻中所包括的面部進行聚類,得到目標面部類別和所述目標面部類別對應的類別面部特征;
在面部信息庫中識別所述類別面部特征對應的目標面部信息,其中,所述面部信息庫中記錄了具有對應關系的面部特征和面部信息;
輸出所述目標面部類別對應的目標面部信息。
可選的,根據所述視頻幀集合和所述每個視頻幀對應的目標面部特征,對所述目標視頻中所包括的面部進行聚類,得到所述目標面部類別和所述目標面部類別對應的類別面部特征包括:
將所述視頻幀集合劃分為多個場景,其中,所述多個場景中每個場景包括所述視頻幀集合中的一個視頻幀或者多個連續的視頻幀;
對所述每個場景中包括的目標面部特征進行聚類,得到所述每個場景對應的場景面部類別和每個場景面部類別對應的場景面部特征;
對所述目標視頻中包括的場景面部特征進行聚類,得到所述目標面部類別和每個目標面部類別對應的類別面部特征。
可選的,將所述視頻幀集合劃分為多個場景包括:
確定所述視頻幀集合中連續的兩個視頻幀之間的第一相似度;
將所述第一相似度高于或者等于第一相似度閾值的兩個視頻幀劃分為同一場景,將所述第一相似度低于第一相似度閾值的兩個視頻幀劃分為不同場景,得到所述多個場景。
可選的,對所述每個場景中包括的目標面部特征進行聚類,得到所述每個場景對應的場景面部類別和每個場景面部類別對應的場景面部特征包括:
根據所述每個場景包括的目標面部特征之間的第二相似度,對所述每個場景中所包括的目標面部特征進行分類,得到所述每個場景中的場景面部類別,其中,每個場景面部類別中包括的目標面部特征之間的所述第二相似度高于第二相似度閾值;
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