[发明专利]一种人脸人体匹配方法、装置及设备

说明书

本发明公开了本发明的一种人脸人体匹配方法，包括：获取图片中的人脸目标、人体目标以及人脸跟踪框、人体跟踪框；基于所述人脸跟踪框与人体跟踪框获取匹配参数，所述匹配参数包括人脸目标与人体目标的重合度C_ij、空间相关性D_ij以及时间相关性S_ij；根据所述匹配参数得到所述人体目标和所述人脸目标之间的总体匹配度F_ij。本发明提出的方法可以应对高密度场景下人脸或者人体目标发生遮挡情况下的人脸目标和人体目标匹配问题。

技术领域

本发明涉及人脸识别领域，具体涉及一种人脸人体匹配方法、装置及设备。

背景技术

视频结构化在安防领域中具有重要的意义，人脸识别系统作为视频结构化的一种，可以通过人脸识别算法自动分析出图像中人脸或人体的相关属性，可以极大的减少案件发生后，人工方式查阅视频的劳动强度。而人脸识别系统中，又分为人脸属性分析和人体属性分析。在人脸识别算法应用中，需要同时对场景中的人脸目标和人体目标分别做检测和跟踪。最后做属性分析的时候有需要将人脸和对应的人体作为一个整体进行属性分析，最终输出的是一个完整的人的结构化信息。因此需要将人脸和人体进行匹配，作为一个目标进行处理。但是在高密场景下人脸和人体会发生部分遮挡和重合。导致人脸和人体的匹配经常出现错误，进而属性分析的结果也会出错，影响算法的整体指标。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种人脸人体匹配方法、装置及设备，用于解决现有技术的缺陷。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种人脸人体匹配方法，包括：

获取图片中的人脸目标、人体目标以及人脸跟踪框、人体跟踪框；

基于所述人脸跟踪框与人体跟踪框获取匹配参数，所述匹配参数包括人脸目标与人体目标的重合度C_ij、空间相关性D_ij以及时间相关性S_ij；

根据所述匹配参数得到所述人体目标和所述人脸目标之间的总体匹配度F_ij；

F_ij＝αC_ij+βD_ij+γS_ij

其中，α是重合度系数，β是空间相关性系数，γ是时间相关性系数。

可选地，获取所述人脸目标与所述人体目标的重合度C_ij，包括：

获取所述人脸跟踪框的位置与所述人体跟踪框的位置；

根据所述人脸跟踪框的大小、位置以及所述人体跟踪框的大小、位置获取所述人脸目标与所述人体目标的重合度C_ij；

C_ij＝|(x_i-x_j)·(y_i-y_j)|/(w_i·h_i+w_j·h_j)

其中，x_i表示人体跟踪框在坐标系中的横坐标，x_j表示人脸跟踪框在坐标系中的横坐标， y_i表示人体跟踪框在坐标系中的纵坐标，y_j表示人脸跟踪框在坐标系中的纵坐标，w_i表示人体跟踪框的长，w_j表示人脸跟踪框的长，h_i表示人体跟踪框的宽，h_j表示人脸跟踪框的宽。

可选地，获取所述人脸目标与所述人体目标的空间相关性D_ij，包括：

将人体跟踪框网格化，得到由多个子网格组成的网格区域；