[发明专利]人脸数据清洗方法、装置及设备

说明书

本发明实施例提供一种人脸数据清洗方法、装置及设备。该方法包括：获取预设时间段的人脸数据集；确定人脸数据集中两两之间的相似度值；根据相似度值确定人脸数据集中重复的人脸数据；对重复的人脸数据择一保留。本发明实施例的方法，通过人脸数据集中两两之间的相似度值，实现了对人脸数据集的精准清洗，去除了大量重复的人脸数据，进而可以提高数据存储和处理的效率。

技术领域

本发明涉及数据清洗技术领域，具体涉及一种人脸数据清洗方法、装置及设备。

背景技术

随着计算机科学技术的不断发展，智能监控已逐步应用于社区安全、公安侦查、金融支付等领域。智能监控通过对采集到的人脸数据进行分析处理，完成实时告警、行为分析和数据统计等功能。目前主要通过以下两种方式获取人脸数据：(1)通过摄像机拍摄视频，对视频流按一定帧间隔进行截取(包括但不限于逐帧采样)得到图像序列，从图像序列中提取人脸数据；(2)使用抓拍机获取人脸数据。无论是摄像机还是抓拍机，采集到的人脸数据中都存在大量的重复数据。行经采集设备的行人将会在连续的多帧图像中出现，则从该帧序列中的多张图像中都会提取出该行人的人脸数据，即同一行人的人脸数据会多次出现；如果一个人大幅度转头、暂时被其他人遮挡或者频繁进出摄像头的拍摄范围，都会导致抓拍机对此人进行多次抓拍，产生大量重复数据。

然而，在对人脸数据的分析使用过程中，对于同一个人在一段时间内只需要一条人脸抓拍记录即可。大量重复的人脸数据不仅会极大的占用系统的存储空间，降低系统的有效存储量，而且会导致频繁重复告警、轨迹异常、统计不准等一系列问题。因此，需要对采集到的人脸数据进行清洗，以提高数据存储和处理的效率。目前在智能监控领域，主要是基于人脸跟踪技术对采集的人脸数据进行清洗去重。而由于目标行为的不确定性及跟踪环境的复杂性，如转头、遮挡等现象时有发生，会导致人脸目标跟踪丢失，致使人脸数据清洗不彻底，导致采集到的人脸数据中依然存在大量重复数据。

发明内容

本发明实施例提供一种人脸数据清洗方法、装置及设备，用以解决现有方法对人脸数据清洗不彻底的问题。

第一方面，本发明实施例提供一种人脸数据清洗方法，包括：

获取预设时间段的人脸数据集；

确定人脸数据集中两两之间的相似度值；

根据相似度值确定人脸数据集中重复的人脸数据；

对重复的人脸数据择一保留，得到去重后的人脸数据集。

一种实施例中，确定人脸数据集中两两之间的相似度值，包括：

获取人脸数据集对应的特征矩阵，特征矩阵的行向量为人脸数据集中各人脸数据的正则化特征；

根据特征矩阵确定第一相似度矩阵，第一相似度矩阵为特征矩阵与其转置的乘积，第一相似度矩阵中的元素为对应的两个人脸数据之间的相似度值。

一种实施例中，根据相似度值确定人脸数据集中重复的人脸数据，包括：

根据预设的相似度阈值对第一相似度矩阵进行二值化处理，获取对应的图的邻接矩阵；

根据图的邻接矩阵确定图的联通子图；

将联通子图对应的人脸数据确定为重复的人脸数据。

一种实施例中，对重复的人脸数据择一保留，包括：

获取重复的人脸数据中各人脸数据的质量分数；

保留质量分数最高的人脸数据。

一种实施例中，所述方法还包括：

获取历史人脸数据集；

确定去重后的人脸数据集中各人脸数据在历史人脸数据集中是否重复存在；