[發(fā)明專利]人臉圖像增強(qiáng)方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備以及可讀存儲(chǔ)介質(zhì)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011594378.0
• 申請(qǐng)日: 2020-12-29
• 公開（公告）號(hào): CN112669244A
• 公開（公告）日: 2021-04-16
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉釗
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國(guó)平安人壽保險(xiǎn)股份有限公司
• 主分類號(hào): G06T5/40
• 分類號(hào): G06T5/40;G06K9/00
• 代理公司: 深圳市世聯(lián)合知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44385
• 代理人: 汪琳琳

本申請(qǐng)實(shí)施例屬于圖像處理領(lǐng)域，可應(yīng)用于智慧城市/醫(yī)療科技領(lǐng)域中，涉及一種人臉圖像增強(qiáng)方法，包括確定至少兩種數(shù)據(jù)增強(qiáng)方式；隨機(jī)初始化各數(shù)據(jù)增強(qiáng)方式的處理概率、應(yīng)用等級(jí)；根據(jù)所述數(shù)據(jù)增強(qiáng)方式對(duì)所述人臉圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理，并提取增強(qiáng)后的人臉圖像的圖像特征；計(jì)算所述圖像特征與對(duì)比圖像的圖像特征的特征差異，若所述特征差異小于增強(qiáng)處理前的特征差異，則輸出經(jīng)當(dāng)前增強(qiáng)處理后的人臉圖像，作為樣本圖像保存到樣本數(shù)據(jù)庫(kù)。本申請(qǐng)還提供一種人臉圖像增強(qiáng)裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。此外，本申請(qǐng)還涉及區(qū)塊鏈技術(shù)，所述人臉圖像數(shù)據(jù)還存儲(chǔ)于區(qū)塊鏈中。采用本方法解決了在真實(shí)的監(jiān)控場(chǎng)景中對(duì)低質(zhì)量人臉圖像識(shí)別不準(zhǔn)確的技術(shù)問題。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請(qǐng)涉及圖像處理領(lǐng)域，特別是涉及一種人臉圖像增強(qiáng)方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)

隨著現(xiàn)代社會(huì)對(duì)安防，監(jiān)視需求的不斷提高，視頻監(jiān)控中的人臉識(shí)別技術(shù)受到了廣泛關(guān)注。區(qū)別于傳統(tǒng)人臉識(shí)別技術(shù)要求用戶有交互的過程，在視頻監(jiān)控的人臉識(shí)別場(chǎng)景下，要識(shí)別的人通常是在無感的情況下被拍攝，攝像頭捕獲到的人臉圖像用于識(shí)別比對(duì)。視頻監(jiān)控?cái)z像頭的安裝環(huán)境通常是在不容易發(fā)現(xiàn)的隱蔽場(chǎng)景，拍攝的光照條件不理想，由此會(huì)帶來所攝圖片對(duì)比度偏低，曝光不足，局部細(xì)節(jié)不突出；其次，由于與被拍攝對(duì)象不存在交互過程，所捕獲的人臉圖片會(huì)存在運(yùn)動(dòng)，模糊，偏向角度過大的問題；另外，攝像頭硬件選型的不一致進(jìn)一步加大了識(shí)別的難度。因此，通過軟件方法對(duì)可識(shí)別的數(shù)據(jù)進(jìn)行增強(qiáng)，提高傳統(tǒng)人臉識(shí)別模型的泛化能力，對(duì)低質(zhì)量的人臉圖像能夠進(jìn)行更好的識(shí)別，是目前監(jiān)控視頻人臉識(shí)別亟需解決的問題。

目前工業(yè)界通用的人臉識(shí)別框架通常分為服務(wù)端存儲(chǔ)比對(duì)和客戶端獲取數(shù)據(jù)兩部分，一般的識(shí)別流程為：需要識(shí)別的人群中的每個(gè)人都會(huì)有至少一張高清注冊(cè)人臉圖像存儲(chǔ)在服務(wù)端；在識(shí)別過程中，客戶端實(shí)時(shí)獲取人臉圖像，并上傳至服務(wù)端，服務(wù)端對(duì)客戶端上傳的圖像進(jìn)行特征提取，并與注冊(cè)人臉圖像庫(kù)中的人臉特征進(jìn)行比對(duì)，選取特征距離最小的一張注冊(cè)人臉作為比對(duì)正確被識(shí)別的人臉。近年來，人臉識(shí)別技術(shù)取得了突飛猛進(jìn)的進(jìn)步，然而大部分新提出的人臉識(shí)別方法主要側(cè)重于針對(duì)注冊(cè)圖像與現(xiàn)實(shí)圖像相同分辨率情況下的人臉模型能力的提升優(yōu)化，對(duì)于現(xiàn)有的監(jiān)控場(chǎng)景中存在的上述問題，這些優(yōu)化能解決的比較有限。部分基于生成模型和超分辨率的方法針對(duì)現(xiàn)實(shí)的低質(zhì)量人臉圖像進(jìn)行操作，使其在質(zhì)量上更加接近于注冊(cè)人臉圖像，然而，這類方法生成的結(jié)果較不穩(wěn)定，且更加注重生成的人臉圖像的可視化效果而非提升識(shí)別模型的準(zhǔn)確率，在實(shí)際工業(yè)部署中難以應(yīng)用。因此，迫切需要一種能利用高質(zhì)量注冊(cè)人臉生成接近現(xiàn)實(shí)、多樣化的低質(zhì)量人臉的方法，用于提升現(xiàn)有人臉識(shí)別模型的泛化能力，使模型在真實(shí)的監(jiān)控場(chǎng)景中對(duì)低質(zhì)量人臉圖像也能有更好的識(shí)別效果。

發(fā)明內(nèi)容

基于此，針對(duì)上述技術(shù)問題，本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N人臉圖像增強(qiáng)方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，以解決現(xiàn)有技術(shù)中基于對(duì)現(xiàn)實(shí)的低質(zhì)量人臉圖像進(jìn)行操作，生成的人臉圖像不利于模型識(shí)別，導(dǎo)致的人臉圖像在真實(shí)的監(jiān)控場(chǎng)景中對(duì)低質(zhì)量人臉圖像識(shí)別不準(zhǔn)確的技術(shù)問題。

一種人臉圖像增強(qiáng)方法，所述方法包括：

確定至少兩種數(shù)據(jù)增強(qiáng)方式；

隨機(jī)初始化各數(shù)據(jù)增強(qiáng)方式的處理概率、應(yīng)用等級(jí)，其中，所述處理概率為對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方式對(duì)某一人臉圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理的概率；

根據(jù)所述數(shù)據(jù)增強(qiáng)方式對(duì)所述人臉圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理，并提取增強(qiáng)后的人臉圖像的圖像特征；

計(jì)算所述圖像特征與對(duì)比圖像的圖像特征的特征差異，其中，所述對(duì)比圖像中的人臉與所述人臉圖像中的相同，且所述對(duì)比圖像清晰度低于所述人臉圖像的清晰度；

若所述特征差異大于增強(qiáng)處理前的特征差異，則調(diào)整所述數(shù)據(jù)增強(qiáng)方式對(duì)應(yīng)的處理概率、應(yīng)用等級(jí)；并