[发明专利]一种对视频中人脸进行聚类的分析识别方法

说明书

本发明提供了一种对视频中人脸进行聚类的分析识别方法，包括：抓取待识别视频流中的目标人脸；对抓取的目标人脸进行聚类分析识别，获得聚类分析识别结果；基于聚类分析识别结果，将抓取的所有目标人脸中的同一目标人脸进行第一预设标记，并将第一预设标记的同一目标人脸归类为同一人。通过采用聚类分析识别，实现对同一目标人脸的归类，其分类效率高。

技术领域

本发明涉及人脸识别技术领域，特别涉及一种对视频中人脸进行聚类的分析识别方法。

背景技术

随着成像设备的快速发展，自动人脸识别成为越来越重要的任务，而且视频的出现对人脸识别问题提出新的挑战。

目前，针对视频人脸识别通常采用的方法是在代表性范例或者图像集的基础上，对视频人脸图像进行图像处理，再对图像处理后的视频人脸图像进行分类，但是其分类效率低下。

发明内容

本发明提供一种对视频中人脸进行聚类的分析识别方法，用以通过采用聚类分析识别，实现对同一目标人脸的归类，其分类效率高。

本发明实施例提供一种对视频中人脸进行聚类的分析识别方法，包括：

抓取待识别视频流中的目标人脸；

对抓取的所述目标人脸进行聚类分析识别，获得聚类分析识别结果；

基于所述聚类分析识别结果，将抓取的所有所述目标人脸中的同一目标人脸进行第一预设标记，并将第一预设标记的同一目标人脸归类为同一人。

在一种可能实现的方式中，所述抓取待识别视频流中的目标人脸的过程之前包括：

对预设区域进行视频拍摄，获得待识别视频流；

抓取所述待识别视频流中的动态视频帧；

确定所述动态视频帧中是否存在目标人脸，若是，将所述动态视频帧保留，并抓取所述动态视频帧中的目标人脸；

否则，将所述动态视频帧剔除。

在一种可能实现的方式中，当所述动态视频帧中存在目标人脸时，抓取所述动态视频帧中的目标人脸的过程包括：

基于平面坐标系，确定所述动态视频帧中每个平面坐标点的像素值；

获取每个所述平面坐标点，所处当前位置处的预设比对区域内的所有平面坐标点的像素值，并对当前位置处的平面坐标点的像素值进行第一比对处理，判断所述当前位置处的平面坐标点的像素值与预设比对区域内的所有平面坐标点的像素值的像素关联度是否大于预设关联度，若是，判定所述当前位置处的平面坐标点的像素值合格；

否则，基于预设比对区域内的所有平面坐标点的像素值和像素修正模型，对所述所述当前位置处的平面坐标点的像素值进行第一修正处理，直到所述当前位置处的平面坐标点的像素值合格；

同时，将在同个像素范围内的所有合格的像素值对应的平面坐标点进行第二预设标记，获得标记图像；

且，当判定所述平面坐标系中的每个所述平面坐标点的像素值合格之后，基于预先通过历史视频流获取的参考人脸的边界信息，确定所述目标人脸的边界区域；

同时在所述边界区域中自动画取所述目标人脸的边界线条，当画取的边界线条到所述边界区域的内部线条的区域占比大于预设占比时，对所述边界线条进行预设调整，直到预设调整后的边界线条到所述边界区域的内部线条的区域占比不大于预设占比；

抓取所述边界线条到所述边界区域的内部线条构成的抓取区域中的所有像素值中的边界像素值，基于所述边界像素值实现对所述动态视频帧中的目标人脸的抓取。

在一种可能实现的方式中，所述对抓取的所述目标人脸进行聚类分析识别，获得聚类分析识别结果的过程包括：