[发明专利]一种人脸样本集获取方法、系统及设备

权利要求书

1.一种人脸样本集获取方法，其特征在于，包括：

分别对视频集中每个短视频的每一帧进行人脸检测以及人脸跟踪，获得各短视频对应的第一对象图片合集；其中，所述视频集包括多个短视频；每个第一对象图像合集包括多个人物对象各自对应的人脸图片集；

根据每个第一对象图片合集中各人物对象对应的人脸图片集之间的相似度，对所有短视频内的各人物对象对应的人脸图片集进行合并，分别获得每个人物对象对应的第二对象图片合集，基于每个人物对象对应的第二对象图片合集获得每个人物对象的最终人脸图片集；其中，每个第二对象图片合集包括同一人物对象对应的多个子集，每个子集中包含有同一人物对象对应的多张人脸图片；

分别提取每个人物对象的最终人脸图片集中每一张人脸图片的人脸特征，并根据提取的人脸特征，依次对每一张人脸图片进行标注，获得每个人物对象对应的人脸样本集，继而获得所有人物对象的人脸样本总集。

2.根据权利要求1所述的一种人脸样本集获取方法，其特征在于，分别对视频集中每个短视频的每一帧进行人脸检测以及人脸跟踪，获得各短视频对应的第一对象图片合集的具体过程如下：

对每个短视频中的每一帧进行人脸检测，得到每一帧中每个人物的人脸框；

提取每个短视频中每一帧中每个人物的人脸框的人脸特征，采用人脸跟踪算法对每个短视频中每一帧的人脸特征进行跟踪，将在同一短视频内跟踪到的具有相同人脸特征的每一帧保存为同一人物对象的人脸图片集，得到每个短视频对应的第一对象脸图片合集。

3.根据权利要求1所述的一种人脸样本集获取方法，其特征在于，根据每个第一对象图片合集中各人物对象对应的人脸图片集之间的相似度，对所有短视频内的各人物对象对应的人脸图片集进行合并，分别获得每个人物对象对应的第二对象图片合集的具体过程如下：

计算每个短视频第一对象图片合集中各人物对象对应的人脸图片集之间的相似度，当任意一个人物对象对应的人脸图片集与其他人物对象对应的人脸图片集的相似度大于预先设置的第一阈值时，则将此两个人物对象所对应的人脸图片集进行合并；

计算所有短视频中各个人物对象所对应的人脸图片集之间的相似度，当不同短视频之间任意两个人物对象所对应的人脸图片集之间的相似度大于预先设置的第二阈值时，将此两个人物对象所对应的人脸图片集作为同一人物对象对应的子集进行合并，当所有短视频中的各个人物对象都完成合并时，得到每个人物对象对应的第二对象图片合集。

4.根据权利要求3所述的一种人脸样本集获取方法，其特征在于，所述人脸图片集之间的相似度为人脸图片集之间的余弦距离。

5.根据权利要求4所述的一种人脸样本集获取方法，其特征在于，基于每个人物对象对应的第二对象图片合集获得每个人物对象的最终人脸图片集的具体过程为：

从每个人物对象对应的第二对象图片合集中选择出人脸图片数目最多的子集，将其作为每个人物对象的最终人脸图片集。

6.根据权利要求1至5任一项所述的一种人脸样本集获取方法，其特征在于，分别提取每个人物对象的最终人脸图片集中每一张人脸图片的人脸特征，并根据提取的人脸特征，依次对每一张人脸图片进行标注，获得每个人物对象对应的人脸样本集，继而获得所有人物对象的人脸样本总集的具体过程为：

分别采用人脸姿态估计算法、人脸属性识别算法以及人脸区域明度算法提取每个人物对象的最终人脸图片集中每一张人脸图片的人脸特征，根据提取到的人脸特征，依次将每一张人脸图片标记为难样本或易样本，从而获得每个人物对象对应的人脸样本集，继而获得所有人物对象的人脸样本总集。

7.根据权利要求6所述的一种人脸样本集获取方法，其特征在于，人脸姿态估计算法用于提取出每一张人脸图片的人脸是正脸还是侧脸；人脸属性识别算法用于提取出每一张人脸图片的人脸性别、表情、是否戴口罩以及是否戴墨镜；人脸区域明度算法用于计算出每一张人脸图片的明度平均值，根据明度平均值判定该人脸图片是否为强光照人脸或低光照人脸。