[发明专利]一种分级优化的人脸特征选择方法及装置

说明书

本申请实施例提供一种分级优化的人脸特征选择方法及装置，该方法包括：获取多个摄像机拍摄并经用户授权的视频数据以及人脸轨迹信息，所述视频数据的至少部分视频帧包括人脸图案；结合摄像头视野位置图和所述人脸轨迹信息，从所述视频帧中筛选人脸质量指标高于第一设定阈值的人脸图案，形成第一人脸图案集合；解析所述第一人脸图案集合中的人脸图案得到人脸特征数据，本申请通过结合摄像机机视野位置图和人脸轨迹对视频帧进行筛选，有效利用已有计算结果，充分适应不同摄像头位置，减少了候选人脸数量，大大减小入库的数据量，本发明可以用于监控安全方面，在安全监控领域能够大大减小计算机的处理负担。

技术领域

本申请涉及监控安全领域，具体涉及分级优化的人脸特征选择方法及装置。

背景技术

目前在监控安全领域，例如公共场合的安全监管大多会采用人脸识别技术，人脸识别技术中对于视频监控系统中的人脸特征采集，一般通过实时(或准实时)的抓拍人脸来进行特征入库操作，其过程大概是先抓拍人脸，然后在线人脸特征比对或者离线人脸特征比对，最后将特征入库。但是目前的人脸识别技术的特征数据采集存在盲目采集，数据量大，浪费计算、传输、存贮资源，需要定时采集，图片数量大，采集图片对特征库的贡献未知，特征库中存储的特征数量大，更新特征库工作量大，没有利用视频处理的中间结果的缺点，同时对于非可控环境，例如角度、光照、距离等导致人脸质量参差不一，特征库中的某些初始人脸特征采集环境可能与生产环境差异，因此存在诸多不足。

发明内容

针对现有技术中的问题，本申请提供一种分级优化的人脸特征选择方法及装置，首先获取多个摄像机拍摄并经用户授权的视频数据以及人脸轨迹信息，所述视频数据的至少部分视频帧包括人脸图案；之后最后结合摄像头视野位置图和所述人脸轨迹信息，从所述视频帧中筛选人脸质量指标高于第一设定阈值的人脸图案，形成第一人脸图案集合，以供人脸识别使用，本发明通过结合摄像机机视野位置图和人脸轨迹对视频帧进行筛选，有效利用已有计算结果，充分适应不同摄像头位置，减少了候选人脸数量，大大减小入库的数据量。

本发明第一方面实施例提供一种分级优化的人脸特征选择方法，所述分级优化的人脸特征选择方法包括：

获取多个摄像机拍摄并经用户授权的视频数据以及人脸轨迹信息，所述视频数据的至少部分视频帧包括人脸图案；

结合摄像头视野位置图和所述人脸轨迹信息，从所述视频帧中筛选人脸质量指标高于第一设定阈值的人脸图案，形成第一人脸图案集合；

解析所述第一人脸图案集合中的人脸图案得到人脸特征数据，以供人脸识别使用。

在优选的实施例中，所述摄像头视野位置图上预设多个视野节点；

所述结合摄像头视野位置图和所述人脸轨迹信息，从所述视频帧中筛选人脸质量指标高于第一设定阈值的人脸图案，形成第一人脸图案集合，包括：

查找所述人脸轨迹信息与所述摄像头视野位置图中的视野节点重合时的视频帧；

从查找得到的视频帧中筛选人脸质量大于所述第一设定阈值的人脸图案形成所述第一人脸图案集合。

在优选的实施例中，还包括：

从所述第一人脸图案集合中选取人脸质量大于第二设定阈值的所述人脸图案组成第二人脸图案集合。

在优选的实施例中，还包括：

根据预定义环境要素从当前的人脸图案集合中筛选至少部分人脸图案，并形成第三人脸图案集合。

在优选的实施例中，所述预定义环境要素包括姿态要素；

根据预定义环境要素从当前的人脸图案集合中筛选至少部分人脸图案，并形成第三人脸图案集合，包括：筛选当前的人脸图案集合中姿态差异大于第三设定阈值的人脸图案导入所述第三人脸图案集合。