CN107911748A - 一种基于人脸识别的视频裁剪方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于人脸识别的视频裁剪方法，该方法包括如下步骤：1)从源视频文件中进行帧提取，通过openCV对视频进行逐帧解码，并提取每帧画面；2)通过基于caffe自研训练的人脸探测机制对单幅画面中的人脸位置进行探测提取；3)通过基于caffe训练，利用人脸特征分析提取库对画面中的人脸和标准人脸逐一对比相识度，判断是否匹配；4)将在视频中出现的同一个人脸的帧通过OpenH264编码库重新压缩写为MP4视频文件。本发明的有益技术效果是：可以在海量数据中自动裁剪出人物有效的短视频，并生成标签化视频数据，方便家长、老师对孩子的童年生活进行保存、留念。

Description

一种基于人脸识别的视频裁剪方法
技术领域
本发明涉及一种视频裁剪方法，尤其涉及一种基于人脸识别的视频裁剪方法。
背景技术
目前幼儿园拍摄的海量幼儿成长过程中的视频都无标签化处理，家长或相关业务系统都无法精准的获取某个小孩的视频数据，已经不能满足人们的要求。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于人脸识别的视频裁剪方法，解决现有技术存在的缺憾。
本发明采用如下技术方案实现：
一种基于人脸识别的视频裁剪方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：1)从源视频文件中进行帧提取，通过openCV对视频进行逐帧解码，并提取每帧画面；2)通过基于caffe自研训练的人脸探测机制对单幅画面中的人脸位置进行探测提取；3)通过基于caffe训练，利用人脸特征分析提取库对画面中的人脸和标准人脸逐一对比相识度，判断是否匹配；4)将在视频中出现的同一个人脸的帧通过OpenH264编码库重新压缩写为MP4视频文件。
进一步的，在步骤3)中，判断基础算法如下：通过对画面中人脸的特征和标准库中人脸特性做欧氏距离测算；欧式距离最短的前10对距离结果中出现特征为同一个人被判别人为视频中出现的人。
本发明的有益技术效果是：可以在海量数据中自动裁剪出人物有效的短视频，并生成标签化视频数据，方便家长、老师对孩子的童年生活进行保存、留念。
附图说明
图1是总体架构图。
具体实施方式
通过下面对实施例的描述，将更加有助于公众理解本发明，但不能也不应当将申请人所给出的具体的实施例视为对本发明技术方案的限制，任何对部件或技术特征的定义进行改变和/或对整体结构作形式的而非实质的变换都应视为本发明的技术方案所限定的保护范围。
如图1所示的基于人脸识别的视频裁剪方法，该方法包括如下步骤：1)从源视频文件中进行帧提取，通过openCV对视频进行逐帧解码，并提取每帧画面；2)通过基于caffe自研训练的人脸探测机制对单幅画面中的人脸位置进行探测提取；3)通过基于caffe训练，利用人脸特征分析提取库对画面中的人脸和标准人脸逐一对比相识度，判断是否匹配；4)将在视频中出现的同一个人脸的帧通过OpenH264编码库重新压缩写为MP4视频文件，在步骤3)中，判断基础算法如下：通过对画面中人脸的特征和标准库中人脸特性做欧氏距离测算；欧式距离最短的前10对距离结果中出现特征为同一个人被判别人为视频中出现的人。本发明通过人脸识别判断人物在视频中的连续性，并根据连续性裁剪视频文件，同时将人物和表情数据附属给裁剪后的视频，通过欧氏距离提取筛选前10中出现概率最高的。
当然，本发明还可以有其他多种实施例，在不背离本发明精神及其实质的情况下，熟悉本领域的技术人员可以根据本发明做出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。

Claims (2)

1.一种基于人脸识别的视频裁剪方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：1)从源视频文件中进行帧提取，通过openCV对视频进行逐帧解码，并提取每帧画面；2)通过基于caffe自研训练的人脸探测机制对单幅画面中的人脸位置进行探测提取；3)通过基于caffe训练，利用人脸特征分析提取库对画面中的人脸和标准人脸逐一对比相识度，判断是否匹配；4)将在视频中出现的同一个人脸的帧通过OpenH264编码库重新压缩写为MP4视频文件。
2.根据权利要求1所述的基于人脸识别的视频裁剪方法，其特征在于，在步骤3)中，判断基础算法如下：通过对画面中人脸的特征和标准库中人脸特性做欧氏距离测算；欧式距离最短的前10对距离结果中出现特征为同一个人被判别人为视频中出现的人。
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