[發(fā)明專利]一種基于光流的視頻人臉隱私方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202111156587.1
• 申請(qǐng)日: 2021-09-29
• 公開（公告）號(hào): CN113793368A
• 公開（公告）日: 2021-12-14
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 馬兆遠(yuǎn);李康;殷小雷;韓德偉;朱善瑋;徐健;畢東柱;朱旭
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京朗達(dá)和順科技有限公司
• 主分類號(hào): G06T7/269
• 分類號(hào): G06T7/269;G06K9/00;G06N3/08;G06F21/62
• 代理公司: 南京常青藤知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 32286
• 代理人: 毛洪梅

本發(fā)明提供一種基于光流的視頻人臉隱私方法，包括以下步驟：S1、在實(shí)時(shí)監(jiān)控視頻中截取兩張連續(xù)的視頻幀；S2、將連續(xù)兩張視頻幀輸入人臉檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)中，利用人臉檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)中預(yù)先訓(xùn)練的光流網(wǎng)絡(luò)模型和人臉檢測(cè)模型對(duì)視頻幀中人臉檢測(cè)；S3、檢測(cè)輸出人臉位置信息，并將人臉位置區(qū)域的人臉區(qū)域劃分成n×n的子塊；S4、獲取n×n的子塊內(nèi)第一個(gè)像素點(diǎn)的值，子塊內(nèi)的像素值全部重置為第一個(gè)像素點(diǎn)的值，呈現(xiàn)馬賽克效果遮擋人臉。本發(fā)明充分挖掘視頻數(shù)據(jù)時(shí)間維度上的信息，減少人臉檢測(cè)器漏檢和誤檢情況的出現(xiàn)，增強(qiáng)人臉隱私，做到人臉信息不泄露的同時(shí)也不遮擋其他的畫面信息。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于光流的視頻人臉隱私方法。

背景技術(shù)

近幾年，為了更好的進(jìn)行公共安全管理，幾乎所有公共區(qū)域都安裝有攝像頭。這為人臉識(shí)別技術(shù)提供了非常廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景，特別是案件偵查、安防監(jiān)控領(lǐng)域，人臉識(shí)別攝像頭的應(yīng)用能夠有效降低犯罪率。同時(shí)人臉識(shí)別技術(shù)也被廣泛的應(yīng)用于門禁、手機(jī)解鎖、金融支付、身份鑒權(quán)等領(lǐng)域。然而不知情情況下的人臉采集和人臉識(shí)別技術(shù)的濫用可能會(huì)嚴(yán)重影響到每個(gè)人的人身安全和財(cái)產(chǎn)安全。

今年，人臉識(shí)別的濫用遭到了315晚會(huì)的曝光。人臉識(shí)別的“雙刃劍”效應(yīng)盡顯，其提高社會(huì)效率、增加便利性的同時(shí)，在隱私、安全、公平等方面引發(fā)的諸多爭(zhēng)議已經(jīng)不可忽視。人臉識(shí)別的應(yīng)用展現(xiàn)出“無(wú)節(jié)制”之勢(shì)，數(shù)據(jù)泄露的可能性急劇上升。

專利公告號(hào)為CN201911162102.2的發(fā)明專利中公開了一種實(shí)時(shí)視頻流人臉檢測(cè)跟蹤方法及檢測(cè)跟蹤系統(tǒng)，從視頻幀中獲取每一幀圖像作為待檢測(cè)圖像；根據(jù)前一幀圖像檢測(cè)結(jié)果選擇待檢測(cè)圖像的處理方式，當(dāng)待檢測(cè)圖像中包含人臉且滿足人臉跟蹤條件，則對(duì)待檢測(cè)圖像進(jìn)行人臉跟蹤處理，否則，對(duì)待檢測(cè)圖像進(jìn)行人臉檢測(cè)處理；根據(jù)處理結(jié)果輸出是否包含人臉，若包含人臉則輸出人臉位置坐標(biāo)和人臉概率值，根據(jù)人臉位置坐標(biāo)畫出人臉框，并將下一幀作為待檢測(cè)圖像。

現(xiàn)有技術(shù)中，通過(guò)截取監(jiān)控視頻中某一時(shí)刻視頻幀，并利用截取的視頻幀作為圖片檢索人臉位置，容易在檢測(cè)人臉位置時(shí)出現(xiàn)漏檢和誤檢，及人臉信息被流傳的風(fēng)險(xiǎn)。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是為了解決現(xiàn)有技術(shù)的缺點(diǎn)，而提出了一種基于光流的視頻人臉隱私方法。

本發(fā)明提供了如下的技術(shù)方案：

一種基于光流的視頻人臉隱私方法，包括以下步驟：

S1、在實(shí)時(shí)監(jiān)控視頻中截取兩張連續(xù)的視頻幀；

S2、將連續(xù)兩張視頻幀輸入人臉檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)中，利用人臉檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)中預(yù)先訓(xùn)練的光流網(wǎng)絡(luò)模型和人臉檢測(cè)模型對(duì)視頻幀中人臉檢測(cè)；

S3、檢測(cè)輸出人臉位置信息，并將人臉位置區(qū)域的人臉區(qū)域劃分成n×n 的子塊；

S4、獲取n×n的子塊內(nèi)第一個(gè)像素點(diǎn)的值，子塊內(nèi)的像素值全部重置為第一個(gè)像素點(diǎn)的值，呈現(xiàn)馬賽克效果遮擋人臉。

優(yōu)選的，所述S2步驟中預(yù)先訓(xùn)練的光流網(wǎng)絡(luò)模型和人臉檢測(cè)模型為人臉檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練階段，所述訓(xùn)練階段包括以下訓(xùn)練步驟：

S21、從實(shí)時(shí)監(jiān)控視頻中截取兩張連續(xù)的視頻幀t和視頻幀t-1；

S22、將視頻幀t-1和視頻幀t同時(shí)輸入光流估計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并輸出光流圖，將輸出的光流圖結(jié)合視頻幀t-1進(jìn)行warp操作，生成視頻幀t’；

S23、將視頻幀t’和視頻幀t按通道拼接成6通道數(shù)據(jù)且6通道數(shù)據(jù)包括時(shí)間空間特征數(shù)據(jù)，并將6通道數(shù)據(jù)輸入人臉檢測(cè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

優(yōu)選的，連續(xù)所述視頻幀輸入光流估計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將視頻幀t-1通過(guò)光流與視頻幀t進(jìn)行空間對(duì)齊，并一同送至人臉檢測(cè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并輸出人臉位置，人臉位置選取人臉矩形框的左上點(diǎn)坐標(biāo)和右下點(diǎn)坐標(biāo)。