[發明專利]人臉識別方法和裝置

在審

• 申請號: 202111361447.8
• 申請日: 2021-11-16
• 公開（公告）號: CN114120404A
• 公開（公告）日: 2022-03-01
• 發明（設計）人: 張婉平
• 申請（專利權）人: 北京百度網訊科技有限公司
• 主分類號: G06V40/16
• 分類號: G06V40/16
• 代理公司: 北京英賽嘉華知識產權代理有限責任公司 11204
• 代理人: 王達佐;馬曉亞

1.一種人臉識別方法，包括：

在待識別視頻幀序列中，提取視頻幀進行人臉識別；

響應于確定連續識別的第一預設數量個視頻幀均無法識別人臉，將所述第一預設數量個視頻幀中各視頻幀對應的目標人臉特征進行合并，得到合并特征集合，其中，所述目標人臉特征用于指示在預設的人臉特征庫中，與該視頻幀的人臉特征相似度最高的第二預設數量個人臉特征；

將所述第一預設數量個視頻幀中的各視頻幀的人臉特征進行融合，得到融合特征；

基于所述融合特征與所述合并特征集合中各人臉特征的相似度，得到所述待識別視頻幀序列的人臉識別結果。

2.根據權利要求1所述的方法，其中，所述在待識別視頻幀序列中，提取視頻幀進行人臉識別，包括：

在待識別視頻幀序列中，提取視頻幀子序列；

確定所述視頻幀子序列中各視頻幀的模糊值，其中，所述模糊值用于指示視頻幀的模糊程度；

基于模糊值最低的視頻幀進行人臉識別。

3.根據權利要求2所述的方法，其中，所述確定所述視頻幀子序列中各視頻幀的模糊值，包括：

基于預設的模糊值判斷模型確定所述視頻幀子序列中各視頻幀的模糊值，所述模糊值判斷模型基于標注有模糊值的樣本視頻幀訓練得到。

4.根據權利要求2所述的方法，其中，所述將所述第一預設數量個視頻幀中的各視頻幀的人臉特征進行融合，得到融合特征，包括：

根據所述第一預設數量個視頻幀中的各視頻幀的人臉特征的權重，將所述第一預設數量個視頻幀中的各視頻幀的人臉特征進行融合，得到融合特征，其中，所述各視頻幀的人臉特征的權重基于各視頻幀的模糊值確定。

5.根據權利要求1-4任一所述的方法，其中，所述基于所述融合特征與所述合并特征集合中各人臉特征的相似度，得到待識別視頻幀序列的人臉識別結果，包括：

對所述融合特征與所述合并特征集合中各人臉特征的相似度進行排序，得到排序后的相似度；

將所述排序后的相似度中排序最高且大于等于預設相似度閾值的相似度對應的人臉特征所對應的人臉標識，確定為所述待識別視頻幀序列的人臉識別結果。

6.一種人臉識別裝置，包括：

識別模塊，被配置成在待識別視頻幀序列中，提取視頻幀進行人臉識別；

合并模塊，被配置成響應于確定連續識別的第一預設數量個視頻幀均無法識別人臉，將所述第一預設數量個視頻幀中各視頻幀對應的目標人臉特征進行合并，得到合并特征集合，其中，所述目標人臉特征用于指示在預設的人臉特征庫中，與該視頻幀的人臉特征相似度最高的第二預設數量個人臉特征；

融合模塊，被配置成將所述第一預設數量個視頻幀中的各視頻幀的人臉特征進行融合，得到融合特征；

獲得模塊，被配置成基于所述融合特征與所述合并特征集合中各人臉特征的相似度，得到待識別視頻幀序列的人臉識別結果。

7.根據權利要求6所述的裝置，其中，所述識別模塊包括：

提取單元，被配置成在待識別視頻幀序列中，提取視頻幀子序列；

確定單元，被配置成確定所述視頻幀子序列中各視頻幀的模糊值，其中，所述模糊值用于指示視頻幀的模糊程度；

識別單元，被配置成基于模糊值最低的視頻幀進行人臉識別。

8.根據權利要求7所述的裝置，其中，所述確定單元進一步被配置成：

基于預設的模糊值判斷模型確定所述視頻幀子序列中各視頻幀的模糊值，所述模糊值判斷模型基于標注有模糊值的樣本視頻幀訓練得到。

9.根據權利要求7所述的裝置，其中，所述融合模塊進一步被配置成：

根據所述第一預設數量個視頻幀中的各視頻幀的人臉特征的權重，將所述第一預設數量個視頻幀中的各視頻幀的人臉特征進行融合，得到融合特征，其中，所述各視頻幀的人臉特征的權重基于各視頻幀的模糊值確定。