[发明专利]人脸图片档案处理方法及设备

说明书

本申请提供了一种人脸图片档案处理方案，该方案可以将待归档的人脸图片的特征信息与已有的人员档案的特征信息进行对比，根据对比结果对所述人脸图片进行初步归档，将归档成功的人脸图片与对应的人员档案关联，然后从归档失败的人脸图片中确定优质图片和一般图片，并在满足不同的处理条件时，分别对人脸图片进行不同程度的处理，由此优化了人员档案的建立过程，即使处于连续大规模人像抓拍这类复杂场景下，也可以通过在不同处理条件下采用不同程度的处理，在确保方案性能没有明显下降的前提下，降低了整个处理过程的复杂度。

技术领域

本申请涉及信息技术领域，尤其涉及一种人脸图片档案处理方法及设备。

背景技术

当前针对人流量较大的场景下，人们会部署很需要摄像头用来协助管理，但是这种协助往往需要大量人力来进行监控与排查，随着人工智能技术的发展，视觉系统也向智能化发展，如果计算机能够自动将获得的人脸图像归类建立成人员档案，我们就可以利用相关经验和技术，对大规模人群进行快速的综合治理。

当前常见的建立人员档案的方法，主要着眼于人脸图片的特征信息，将人脸图片中的人像特征向量直接进行一次或多次聚类算法得到类簇，将每个类簇建立为一个人员档案。然而聚类算法的复杂度通常随场景复杂度，成指数级增长，使功能实现的成本难以承担，而拆分场景，又会使功能的精度下降。

发明内容

本申请实施例提供了一种人脸图片档案处理方法及设备，以解决聚类算法在复杂场景下处理复杂度较高的问题。

为实现上述目的，本申请提供了一种人脸图片档案处理方法，该方法包括：

将待归档的人脸图片的特征信息与已有的人员档案的特征信息进行对比，根据对比结果对所述人脸图片进行初步归档，将归档成功的人脸图片与对应的人员档案关联；

从归档失败的人脸图片中确定优质图片和一般图片；

当满足第一处理条件时，根据特征信息对所述优质图片进行聚类，并根据聚类获得的类簇生成人员档案；

当满足第二处理条件时，将所述一般图片的特征信息与已有的人员档案的特征信息进行对比，根据对比结果对所述一般图片进行二次归档，将归档成功的一般图片与对应的人员档案关联；

当满足第三处理条件时，根据特征信息对人员档案进行聚类，根据聚类获得的类簇更新人员档案以及所述人员档案的特征信息。

进一步地，该方法还包括：

当满足第二处理条件时，对人员档案的特征信息进行中心校正，更新所述人员档案的特征信息。

进一步地，对人员档案的特征信息进行中心校正，更新所述人员档案的特征信息，包括：

获取人员档案关联的所有人脸图片的特征信息；

对所述人员档案关联的所有人脸图片的特征信息进行归一化计算，获得所述人员档案的特征信息。

进一步地，当满足第二处理条件时，将所述一般图片的特征信息与已有的人员档案的特征信息进行对比，根据对比结果对所述一般图片进行二次归档，将归档成功的一般图片与对应的人员档案关联之后，还包括：

根据特征信息对归档失败的一般图片进行聚类，并根据聚类获得的类簇生成人员档案。

进一步地，从归档失败的人脸图片中确定优质图片和一般图片，包括：

确定归档失败的人脸图片的属性信息，其中，所述属性信息至少包括清晰度、人员姿态和/或人员遮挡情况；

将属性信息符合预设条件的人脸图片确定为优质图片，其余归档失败的人脸图片确定为一般图片。

进一步地，当满足第一处理条件时，对所述优质图片进行聚类，并根据聚类获得的类簇生成人员档案，包括：