[發明專利]一種人臉樣本集獲取方法、系統及設備

在審

• 申請號: 202011520727.4
• 申請日: 2020-12-21
• 公開（公告）號: CN112488072A
• 公開（公告）日: 2021-03-12
• 發明（設計）人: 朱貴冬;尹文賓;詹金豪;劉鵬
• 申請（專利權）人: 廣州海格星航信息科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 廣州三環專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 郭浩輝;顏希文

1.一種人臉樣本集獲取方法，其特征在于，包括：

分別對視頻集中每個短視頻的每一幀進行人臉檢測以及人臉跟蹤，獲得各短視頻對應的第一對象圖片合集；其中，所述視頻集包括多個短視頻；每個第一對象圖像合集包括多個人物對象各自對應的人臉圖片集；

根據每個第一對象圖片合集中各人物對象對應的人臉圖片集之間的相似度，對所有短視頻內的各人物對象對應的人臉圖片集進行合并，分別獲得每個人物對象對應的第二對象圖片合集，基于每個人物對象對應的第二對象圖片合集獲得每個人物對象的最終人臉圖片集；其中，每個第二對象圖片合集包括同一人物對象對應的多個子集，每個子集中包含有同一人物對象對應的多張人臉圖片；

分別提取每個人物對象的最終人臉圖片集中每一張人臉圖片的人臉特征，并根據提取的人臉特征，依次對每一張人臉圖片進行標注，獲得每個人物對象對應的人臉樣本集，繼而獲得所有人物對象的人臉樣本總集。

2.根據權利要求1所述的一種人臉樣本集獲取方法，其特征在于，分別對視頻集中每個短視頻的每一幀進行人臉檢測以及人臉跟蹤，獲得各短視頻對應的第一對象圖片合集的具體過程如下：

對每個短視頻中的每一幀進行人臉檢測，得到每一幀中每個人物的人臉框；

提取每個短視頻中每一幀中每個人物的人臉框的人臉特征，采用人臉跟蹤算法對每個短視頻中每一幀的人臉特征進行跟蹤，將在同一短視頻內跟蹤到的具有相同人臉特征的每一幀保存為同一人物對象的人臉圖片集，得到每個短視頻對應的第一對象臉圖片合集。

3.根據權利要求1所述的一種人臉樣本集獲取方法，其特征在于，根據每個第一對象圖片合集中各人物對象對應的人臉圖片集之間的相似度，對所有短視頻內的各人物對象對應的人臉圖片集進行合并，分別獲得每個人物對象對應的第二對象圖片合集的具體過程如下：

計算每個短視頻第一對象圖片合集中各人物對象對應的人臉圖片集之間的相似度，當任意一個人物對象對應的人臉圖片集與其他人物對象對應的人臉圖片集的相似度大于預先設置的第一閾值時，則將此兩個人物對象所對應的人臉圖片集進行合并；

計算所有短視頻中各個人物對象所對應的人臉圖片集之間的相似度，當不同短視頻之間任意兩個人物對象所對應的人臉圖片集之間的相似度大于預先設置的第二閾值時，將此兩個人物對象所對應的人臉圖片集作為同一人物對象對應的子集進行合并，當所有短視頻中的各個人物對象都完成合并時，得到每個人物對象對應的第二對象圖片合集。

4.根據權利要求3所述的一種人臉樣本集獲取方法，其特征在于，所述人臉圖片集之間的相似度為人臉圖片集之間的余弦距離。

5.根據權利要求4所述的一種人臉樣本集獲取方法，其特征在于，基于每個人物對象對應的第二對象圖片合集獲得每個人物對象的最終人臉圖片集的具體過程為：

從每個人物對象對應的第二對象圖片合集中選擇出人臉圖片數目最多的子集，將其作為每個人物對象的最終人臉圖片集。

6.根據權利要求1至5任一項所述的一種人臉樣本集獲取方法，其特征在于，分別提取每個人物對象的最終人臉圖片集中每一張人臉圖片的人臉特征，并根據提取的人臉特征，依次對每一張人臉圖片進行標注，獲得每個人物對象對應的人臉樣本集，繼而獲得所有人物對象的人臉樣本總集的具體過程為：

分別采用人臉姿態估計算法、人臉屬性識別算法以及人臉區域明度算法提取每個人物對象的最終人臉圖片集中每一張人臉圖片的人臉特征，根據提取到的人臉特征，依次將每一張人臉圖片標記為難樣本或易樣本，從而獲得每個人物對象對應的人臉樣本集，繼而獲得所有人物對象的人臉樣本總集。

7.根據權利要求6所述的一種人臉樣本集獲取方法，其特征在于，人臉姿態估計算法用于提取出每一張人臉圖片的人臉是正臉還是側臉；人臉屬性識別算法用于提取出每一張人臉圖片的人臉性別、表情、是否戴口罩以及是否戴墨鏡；人臉區域明度算法用于計算出每一張人臉圖片的明度平均值，根據明度平均值判定該人臉圖片是否為強光照人臉或低光照人臉。