[發(fā)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

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• 申請日: 2021-04-30
• 公開（公告）號: CN113095284A
• 公開（公告）日: 2021-07-09
• 發(fā)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

本發(fā)明涉及人工智能技術，揭露一種人臉選取方法，包括：對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；從場景圖片中選取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；從第一人臉集合中選取人臉置信度高于自適應置信度閾值的人臉，作為第二人臉集合；從第二人臉集合中選取在場景圖片中占據(jù)面積最大的人臉，作為人臉識別對象的人臉選取結果。本發(fā)明還涉及區(qū)塊鏈技術，預設人臉置信度閾值存儲于區(qū)塊鏈中。本發(fā)明能夠解決現(xiàn)有技術中，用于人臉識別的人臉選取的結果精準性較差、存在誤刪除真實結果的可能性等問題。

技術領域

本發(fā)明涉及人工智能領域，尤其涉及一種人臉選取的方法、裝置、電子設備及計算機可讀存儲介質。

背景技術

人臉識別，是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術。用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行臉部識別的一系列相關技術，通常也叫做人像識別、面部識別。人臉識別分為1比1人臉識別和1比N人臉識別，1比1人臉識別即為一張底圖照片和一張待比對圖片中的人臉進行比對，來判斷是否是同一個人。

人臉檢測是人臉識別中必不可少的步驟。在人臉檢測過程中，檢測的結果有很多，首先需要設定一個閾值score_th，低于這個閾值的就認為是不可信的結果，刪除即可；高于這個閾值的可信度比較高，需要保留進一步處理。由于在不同光照環(huán)境條件下，真實人臉的置信度得分會有變化，因此，閾值score_th會稍微設置低一點，保證真實的結果不會被刪除。

然而在實際應用過程中，有時候一張圖片中會出現(xiàn)兩張或者更多張人臉的情況，這時候就需要選取其中一張人臉，選取的方法一般有：選取方法1.根據(jù)置信度的得分排序，然后選取最高得分的結果作為輸出；選取方法2選取圖像中面積最大的作為輸出。

例如，示例1展示的是兩個真實的人臉，置信度得分0.989的人臉距離屏幕比較近，置信度得分0.997的人臉距離屏幕比較遠；示例2展示的是一個真實的人臉(置信度得分0.9933)和一個假的人臉(置信度得分0.77)，假的人臉可能是墻上放大后的照片，也可能是屏幕中的人臉等；示例3展示的是光線不好的條件下的真實的人臉(置信度得分只有0.873)。

如果按照選取方法1可以正確處理示例2，但不能正確處理示例1；如果按照選取方法2可以正確處理示例1，但不能正確處理示例2；如果提高閾值score_th(例如設定閾值score_th＝0.9)，可以過濾掉示例2中的假人臉，但同時示例3中的真實人臉也同時被過濾掉了。

因此，通過上述的兩種方法選取的用于人臉識別的人臉的精準性較差，存在誤刪除真實結果的可能性。

發(fā)明內容

本發(fā)明提供一種人臉選取方法、裝置、電子設備及計算機可讀存儲介質，其主要目的在于能夠解決現(xiàn)有技術中，用于人臉識別的人臉選取的結果精準性較差、存在誤刪除真實結果的可能性等問題。

第一方面，為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供的一種人臉選取方法，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(jù)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(jù)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(jù)面積最大的人臉，作為人臉識別對象的人臉選取結果。

第二方面，為了解決上述問題，本發(fā)明還提供一種人臉選取裝置，所述裝置包括：