[发明专利]一种利用视频数据进行人脸识别训练的方法

说明书

技术领域

本发明涉及人脸识别领域，更具体地，涉及一种利用视频数据进行人脸识别 训练的方法。

背景技术

人脸识别目前采用大量人工标注的训练样本去训练一个模型，使得模型能够 挖掘出同一个人的不同照片与不同人的照片之间的差异特点。训练样本的标注目 前依赖于手工完成，也就是找到大量的个体，对每个个体产生或寻找不同角度、 光照下的照片。在操作层面，就是需要采集大量的人脸图片，对每张图片的个体 进行标记，目前的人脸数据库一般达到几十万规模，采用这种方式非常耗时，人 力成本非常高，且不具扩展性。

发明内容

本发明为克服人脸学习方法训练样本存在的获取成本高、标注困难的问题，， 提供一种利用视频数据进行人脸识别训练的方法，具体为利用视频数据时间、空 间和运动向量等特征进行人脸识别训练数据快速、自动获取的方法。

为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：

要获取海量的人脸学习数据，需要利用同一个人在视频中在空间和时间上都 会以连续序列出现，且同一个人不可能在同一帧的其他位置出现这一基本原理。 利用这个特点从视频中挖掘出海量的人脸数据。

一种利用视频数据进行人脸识别训练的方法，具体步骤为：

1)视频解码：视频可以看成是图片的集合表达形式，通过解码，获得每一 帧的图片。

2)人脸检测：将解码获得的图像进行人脸检测，并将每一帧图像中的人脸 进行抽取，获得人脸图像块。

3)样本挖掘：利用时空连续性、编码运动向量、服饰信息、已训练好的模 型实现附近帧间同一人脸的定位以及同一帧中不同人脸的定位。

4)人脸学习阶段：利用输入的挖掘样本训练人脸模型，并将模型的输出反 馈到样本挖掘模块。

一种利用视频数据进行人脸识别训练的系统包括：视频解码模块，人脸检测 模块，样本挖掘模块，人脸模型学习模块等。

总体过程为：

(1)运行应用，用户上传视频文件。

(2)启动视频解码，经过视频解码模块，将视频数据解码为一帧帧图像。

(3)启动人脸检测，检测每一帧图像中的人脸信息并记录相关信息。

(4)将人脸检测获得的人脸数据传入帧内检测，从而得到一组来自不同人 脸的数据，同时做好标记。

(5)将相邻帧的人脸数据传入帧间检测，根据视频帧间的信息，判断人脸 数据是否来自同一个人，并做好标记。

(6)由前两步自动标记生成的数据中，抽取两张来自同一个人和一张其他 人的人脸数据，作为一个训练样本。多次抽取后将训练样本传入训练模型，训练 人脸模型。

利用前一步获得的人脸模型，重新检测视频中每一帧中的人脸，即重复第(3) 步，并重复接下来步骤，直到获得设定的精度。

上述第1)、2)步是常规的视频解码和人脸检测操作，第3)、4)步是本发 明提出的利用视频数据进行人脸识别训练方法的两大创新点。第3)步是利用视 频数据的特点获取训练样本，为本发明的核心之一，第4)则是利用获得的样本 数据训练模型，再获得更高的精确度的情况下再次获取样本、训练模型，达到自 适应的目的。

附图说明

图1是系统的整体流程图。

图2是人脸自动标记流程图。

图3是自适应、连续不断人脸学习流程图。

具体实施方式

附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；

为了更好说明本实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实 际产品的尺寸；

对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理 解的。

下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的说明。

实施例1

(一)总体功能架构

本系统主要包括四个模块：视频解码模块，人脸检测模块，样本挖掘模块以 及人脸学习模块。