[發明專利]一種基于3D人臉模型的視頻監控動態人臉識別方法及裝置

有效

• 申請號: 202011501892.5
• 申請日: 2020-12-17
• 公開（公告）號: CN112528902B
• 公開（公告）日: 2022-05-24
• 發明（設計）人: 游志勝;傅可人;程鵬
• 申請（專利權）人: 四川大學
• 主分類號: G06V40/16
• 分類號: G06V40/16;G06V10/74;G06V10/80;G06K9/62
• 代理公司: 四川力久律師事務所 51221
• 代理人: 韓洋

1.一種基于3D人臉模型的視頻監控動態人臉識別方法，其特征在于，包括：

A、提取N張待識別二維人臉圖像；利用第一特征提取器對N張所述待識別二維人臉圖像進行特征提取，得到第一二維特征向量；其中，N為整數且N≥1；

以及，將N張所述待識別二維人臉圖像轉換為三維人臉模型，對所得三維人臉模型進行UV展開，得到第一UV圖，利用第二特征提取器對第一UV圖進行特征提取，得到第一三維特征向量；串聯所述第一二維特征向量與第一三維特征向量，得到第一融合特征向量；

B、將預存的三維人臉模型分別投影至N張所述待識別二維人臉圖像對應的視角，得到N張二維投影人臉圖像，利用第一特征提取器對N張所述二維投影人臉圖像進行特征提取，得到第二二維特征向量；

以及，對預存的三維人臉模型進行UV展開，得到第二UV圖，利用第二特征提取器對第二UV圖進行特征提取，得到第二三維特征向量；串聯所述第二二維特征向量與第二三維特征向量，得到第二融合特征向量；

C、將所述第一融合特征向量與所述第二融合特征向量進行特征對比，得到人臉識別結果。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取N張待識別二維人臉圖像包括：對視頻監控中人臉進行跟蹤識別，得到人臉視頻流，基于預設的篩選條件從所述人臉視頻流中選出N張所述待識別二維人臉圖像。

3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，當N＞1時，將提取到的N張所述待識別二維人臉圖像的N個特征向量進行串聯得到所述第一二維特征向量；當N＞1時，將提取到的N張所述二維投影人臉圖像N個特征向量進行串聯得到所述第二二維特征向量。

4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟C還包括：利用多層感知器對所述第一融合特征向量、所述第二融合特征向量分別進行特征變換與降維處理，以對將降維處理后的第二融合特征向量與第一融合特征向量進行特征對比，得到人臉識別結果。

5.如權利要求4所述的方法，其特征在于，通過計算降維處理后的第二融合特征向量與第一融合特征向量的余弦相似度或者歐式距離來進行特征對比。

6.如權利要求1-5任一所述的方法，其特征在于，所述UV展開包括：將三維人臉模型的形狀信息轉換為UV位置圖和UV法向量圖。

7.如權利要求6所述的方法，其特征在于，所述UV位置圖上像素的值與所述三維人臉模型上每個三維點的坐標一一對應，UV法向量圖上像素的值與所述三維人臉模型上每個三維點的法向量一一對應。

8.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一特征提取器、所述第二特征提取器為卷積神經網絡VGG-16、ResNet-50或ResNet-101中的一種。

9.一種基于3D人臉模型的視頻監控動態人臉識別裝置，其特征在于，包括至少一個處理器，以及與所述至少一個處理器通信連接的存儲器；所述存儲器存儲有可被所述至少一個處理器執行的指令，所述指令被所述至少一個處理器執行，以使所述至少一個處理器能夠執行權利要求1至8中任一項所述的方法。