[发明专利]一种安防系统中人脸跟踪图片优化存储方法

权利要求书

1.一种安防系统中人脸跟踪图片优化存储方法，其特征在于，包括：

步骤1：将抓拍到的历史人脸图片进行人脸特征分析，并将历史人脸特征参数存储到数据库；

步骤2：获取待存储的当前人脸图片和当前人脸特征参数，将所述当前人脸特征参数与所述数据库中的历史人脸特征参数进行比较，获取人脸匹配度最高的历史人脸图片；

步骤3：将所述当前人脸图片和匹配度最高的历史人脸图片进行差分得到差分数据，并对所述差分数据进行存储；

其中，步骤3中，将所述当前人脸图片和匹配度最高的历史人脸图片进行差分得到差分数据，包括：

获取所述当前人脸图片的像素矩阵，作为第一像素矩阵，并确定所述第一像素矩阵中像素点的第一色度值；

获取所述匹配度最高的历史人脸图片的像素矩阵，作为第二像素矩阵，并确定所述第二像素矩阵中像素点的第二色度值；

其中，所述第一色度值和第二色度值一一对应；

确定所述第一色度值和第二色度值的差值大于预设差值的所对应的部分像素矩阵，并从所述第二像素矩阵中截取所述部分像素矩阵作为预测差分区域；

根据如下公式计算所述预测差分区域的准确值：

其中，表示所述预测差分区域的准确值，表示所述第一色度值的标准差，表示所述第二色度值的标准差，表示所述预测差分区域中色度值的标准差，表示第i个像素点中第一色度值和第二色度值的差值，n表示所述第一像素矩阵或第二像素矩阵中像素点的个数，表示在所述第一色度值和第二色度值的差值大于预设差值的情况下，第j个像素点中第一色度值和第二色度值的差值，m表示所述预测差分区域中像素点的个数，且nm，表示所述预测差分区域的对色度的敏感度，取值为[0.3，0.7]；

判断所述预测差分区域的准确值是否大于预设准确值，

若是，将所述预测差分区域作为目标差分区域，并获取所述目标差分区域的差分数据；

否则，根据如下公式计算所述预测差分区域的修正值：

其中，P表示所述预测差分区域的修正值，表示所述预测差分区域的尺度度量值,取值为（0，1），表示所述预测差分区域的第j个像素点的色度值，m表示所述预测差分区域中像素点的个数，表示误差系数，取值为[0.1，0.4]，R表示预设标准色度值，所述预测差分区域的边缘模糊率，取值为[0.2，0.6]；

基于所述修正值调取修正方法，并按照所述修正方法对所述预测差分区域进行修正，得到目标差分区域。

2.根据权利要求1所述的一种安防系统中人脸跟踪图片优化存储方法，其特征在于，步骤1中，将抓拍到的历史人脸图片进行人脸特征分析，并将历史人脸特征参数存储到数据库包括：

将所述历史人脸图片进行图片增强、图片标准化处理；

将处理后的历史人脸图片输入至人工神经网络模型中进行训练，得到第一特征，计算所述第一特征与标准人脸特征的误差，并判断所述误差是否在预设范围内；

若是，将所述第一特征作为第二特征；

否则，调整所述人工神经网络模型中隐藏层的层数，并进行再次训练，得到第二特征；

将所述第二特征的范数进行累加后开平方得到所述历史人脸图片的加权值，将所述加权值加入至人工神经网络模型的训练过程中，对所述历史人脸图片进行再次训练，得到历史人脸特征参数，并将所述历史人脸特征参数存储到数据库。