[发明专利]一种目标识别方法及图像处理设备

说明书

本发明公开了一种目标识别方法及图像处理设备，涉及机器视觉技术领域。本发明包括检测视频帧图像中的目标、图像优化、利用深度特征网络中，得到目标面部的特征、在预先存储的特征与身份的对应关系中，查找与所述特征相匹配的身份、将查找到的身份确定为目标识别结果。本发明通过图像优化技术，将检测视频帧图像中的目标进行图像增强、面部捕捉、图像缩放，得到目标面部的图像，利用深度特征网络，识别视频帧图像中目标的面部特征，再结合预先存储的特征与身份的对应关系，识别该目标的身份，识别准确度较高，解决了场景中光线较暗或处于夜晚时，采集的目标信息较为模糊，导致目标识别不准确的问题。

技术领域

本发明属于机器视觉技术领域，特别是涉及一种目标识别方法及图像处理设备。

背景技术

目前，许多场景中都设置有监控设备，比如，商场、学校、写字楼等场景中，通常设置有多台摄像机对场景进行监控。与摄像机相连的图像处理设备对摄像机采集到的图像进行分析，根据分析结果，可以识别图像中的目标。

但是，当场景中光线较暗或处于夜晚时，摄像机难以拍摄到目标的面部，采集的目标信息较为模糊，导致目标识别不准确。

发明内容

本发明的目的在于提供一种目标识别方法及图像处理设备，通过图像优化技术，解决了场景中光线较暗或处于夜晚时，摄像机难以拍摄到目标的面部，采集的目标信息较为模糊，导致目标识别不准确的问题。

为解决上述技术问题，本发明是通过以下技术方案实现的：

本发明为一种目标识别方法，包括：

SS01检测视频帧图像中的目标；

SS02图像优化：将检测视频帧图像中的目标进行图像增强，再对检测视频帧图像中的目标进行面部捕捉，再将检测视频帧图像中的目标进行图像缩放，得到目标面部的图像；

SS03将目标面部的的图像区域输入至深度特征网络中，得到目标面部的特征；其中，所述深度特征网络为：将多张面部图像输入至深度卷积神经网络训练得到；

SS04在预先存储的特征与身份的对应关系中，查找与所述特征相匹配的身份；

SS05将查找到的身份确定为目标识别结果。

进一步地，所述检测视频帧图像中的目标，包括：

利用图像检测算法，检测视频帧图像中的目标；

或者，将视频帧图像与预先设定的目标模型进行匹配，将匹配成功的图像区域确定为目标所在的图像区域。

进一步地，所述深度特征网络的训练过程包括：

获取多张面部图像，所述多张面部图像中包含多角度下的同一目标；

将所述多张面部图像中的目标所在区域输入至深度卷积神经网络；

利用随机梯度下降算法，对所述多角度下的同一目标进行分类训练，反向传播计算所述深度卷积神经网络中各层参数；

根据所述各层参数，构建所述深度特征网络。

进一步地，所述视频帧图像包括至少两台图像采集设备所采集的图像，在所述将查找到的身份确定为目标识别结果之后，还包括：

利用各台图像采集设备对应的目标识别结果，对所述各台图像采集设备所采集的图像中的目标进行跟踪。

一种图像处理设备，包括：处理器和存储器，其中，存储器用于存储可执行程序代码，处理器通过读取存储器中存储的可执行程序代码来运行与可执行程序代码对应的程序，以用于执行以下步骤：

SS01检测视频帧图像中的目标；