[發明專利]人臉選取方法、裝置、設備及計算機可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202110480008.2
• 申請日: 2021-04-30
• 公開（公告）號: CN113095284A
• 公開（公告）日: 2021-07-09
• 發明（設計）人: 趙振興;曹鋒銘
• 申請（專利權）人: 平安國際智慧城市科技股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 北京鴻元知識產權代理有限公司 11327
• 代理人: 袁文婷;張娓娓

1.一種人臉選取方法，應用于電子裝置，其特征在于，所述方法包括：

對帶有至少兩張人臉的場景圖片中的每張人臉均進行人臉置信度計算處理，得到人臉置信度；

從所述場景圖片中選取所述人臉置信度高于預設人臉置信度閾值的人臉，得到第一人臉集合和所述第一人臉集合的人臉置信度集合；

根據所述第一人臉集合的人臉置信度集合，通過真實人臉置信度浮動范圍，確定自適應置信度閾值；

從所述第一人臉集合中選取人臉置信度高于所述自適應置信度閾值的人臉，作為第二人臉集合；

根據近大遠小的原則，從所述第二人臉集合中選取在所述場景圖片中占據面積最大的人臉，作為人臉識別對象的人臉選取結果。

2.根據權利要求1所述的人臉選取方法，其特征在于，在對帶有至少兩張人臉的場景圖片中的每張人臉均進行人臉置信度計算處理，得到人臉置信度之前，還包括：

根據獲取的人臉識別指令，觸發場景圖片截取指令；

根據所述場景圖片截取指令，從當前場景中截取場景圖片；

對所述場景圖片進行初步人臉識別，當所述場景圖片中識別到至少兩張人臉時，生成人臉選取指令。

3.根據權利要求1所述的人臉選取方法，其特征在于，所述對帶有至少兩張人臉的場景圖片中的每張人臉均進行人臉置信度計算處理，得到人臉置信度包括：

通過人臉檢測技術對所述場景圖片進行人臉檢測，將對檢測到的人臉進行標記處理，得到帶有標記的人臉；

通過人臉提取技術將帶有標記的人臉進行人臉提取處理，得到初步人臉；

通過人臉置信度計算模型，對所述初步人臉進行置信度計算處理，得到人臉置信度。

4.根據權利要求3所述的人臉選取方法，其特征在于，所述人臉置信度計算模型包括：

用于輸入初步人臉的人臉輸入層、用于對所述人臉輸入層的人臉進行人臉特點坐標劃分的人臉特點劃分層、用于對所述人臉特點劃分層得到的人臉部分特征進行置信度計算的部分置信度計算層、用于根據所述部分置信度計算層得到的人臉部分置信度組合成人臉新特征的人臉特征組合層、用于對所述人臉特征組合層得到的人臉新特征進行全局線性回歸處理得到人臉置信度的回歸層和用于將所述回歸層得到的人臉置信度進行輸出處理的人臉置信度輸出層。

5.根據權利要求1所述的人臉選取方法，其特征在于，所述預設人臉置信度閾值存儲于區塊鏈中，所述從所述場景圖片中選取所述人臉置信度高于預設人臉置信度閾值的人臉，得到第一人臉集合和所述第一人臉集合的人臉置信度集合包括：

將所述場景圖片中的每張人臉的置信度逐一與所述預設人臉置信度閾值進行比較；

將數值高于所述預設人臉置信度閾值的人臉置信度所對應的人臉進行保留，篩除所述場景圖片中的其余人臉，得到第一人臉集合和所述第一人臉集合的置信度集合。

6.根據權利要求1所述的人臉選取方法，其特征在于，所述根據所述第一人臉集合的人臉置信度集合，通過真實人臉置信度浮動范圍，確定自適應置信度閾值包括：

從所述第一人臉集合的人臉置信度集合中選取數值最大的人臉置信度，作為人臉置信度最大值；

根據所述人臉置信度最大值，通過自適應置信度閾值計算公式，計算出自適應置信度閾值；其中，所述自適應置信度閾值計算公式為：mart_score_th＝max_score-0.01；其中，mart_score_th為自適應置信度閾值，max_score為人臉置信度最大值。

7.根據權利要求1所述的人臉選取方法，其特征在于，所述根據近大遠小的原則，從所述第二人臉集合中選取在所述場景圖片中占據面積最大的人臉，作為人臉識別對象的人臉選取結果包括：

對所述場景圖片中的第二人臉進行面積計算處理，根據所述場景圖片中第二人臉所占區域面積從大到小的順序進行排序；

從所述第二人臉集合中選取在所述場景圖片中占據面積最大的人臉，作為人臉識別對象的人臉選取結果。