CN109740003A - 一种归档方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种归档方法及装置，涉及计算机技术领域，方法包括：获取第一人脸图像；第一人脸图像为待归档的在线人脸图像；在线人脸图像为处于工作态的监控设备实时获取的人脸图像；若确定在线档案中的第一实名人脸档案的类中心与第一人脸图像的相似度大于或等于第一阈值，则将第一人脸图像归入第一实名人脸档案中；在线档案用于对在线人脸图像实时归档；第一实名人脸档案为在线档案中的任一实名人脸档案；实名人脸档案为具有身份标识信息的档案；第一实名人脸档案的类中心是根据第一实名人脸档案中的人脸图像确定的。使用机器来进行归档，提高了归档的准确率以及速度。
Description
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种归档方法及装置。
背景技术
当今社会中，出于安防管理的需要，监控摄像布满了街道、社区、楼宇等各种公共场合。在发生警情时，警务人员利用监控摄像搜捕嫌疑人。
然而随着监控网络规模的扩大，视频数据海量增长。在出现警情时，基于嫌疑人的图像从海量图像中获取有用的信息或者情报越来越困难，不仅效率低，同时人力成本高。
发明内容
本发明提供一种归档方法及装置，用于解决现有技术中在出现警情时，基于嫌疑人的图像从海量图像中获取有用的信息或者情报越来越困难，不仅效率低，同时人力成本高的问题。
本发明实施例提供一种归档方法，包括：获取第一人脸图像；所述第一人脸图像为待归档的在线人脸图像；所述在线人脸图像为处于工作态的监控设备实时获取的人脸图像；
若确定在线档案中的第一实名人脸档案的类中心与所述第一人脸图像的相似度大于或等于第一阈值，则将所述第一人脸图像归入所述第一实名人脸档案中；所述在线档案用于对在线人脸图像实时归档；所述第一实名人脸档案为所述在线档案中的任一实名人脸档案；所述实名人脸档案为具有身份标识信息的档案；所述第一实名人脸档案的类中心是根据所述第一实名人脸档案中的人脸图像确定的。
本发明实施例中，将处于工作态的监控设备实时获取的第一人脸图像与在线档案库中的每一个实名人脸档案的类中心进行比对，在确定在线档案中的第一实名人脸档案的类中心与所述第一人脸图像的相似度大于或等于第一阈值时，则将第一人脸图像归入该第一实名人脸档案中，实现了当监控设备在获取到人脸图像时，将人脸图像正确的归入档案中的过程，减少了人力成本，并使用机器来进行归档，提高了归档的准确率以及速度。
进一步地，所述方法还包括：
若确定在线档案中任一实名人脸档案的类中心与所述第一人脸图像的相似度均小于所述第一阈值，则确定所述第一人脸图像与在线档案中的非实名人脸档案的相似度；
若确定所述第一人脸图像与第二非实名人脸档案的类中心的相似度大于或等于第二阈值，则将所述第一人脸图像归入所述第二非实名人脸档案中；所述第二非实名人脸档案为所述在线档案中的任一非实名人脸档案；所述非实名人脸档案为不具有身份标识信息的档案；所述第二非实名人脸档案的类中心是根据所述第二非实名人脸档案中的人脸图像确定的。
本发明实施例中，在线档案中包括实名人脸档案以及非实名人脸档案，当确定第一人脸图像与实名人脸档案中的每一个档案的相似度都小于第一阈值，也就是说，可以认为该第一人脸图像不能归入具有身份信息的实名人脸档案中，则确定第一人脸图像与在线档案中的非实名人脸档案的相似度，也就是说，可以认为该第一人脸图像可能属于不具有身份信息的档案，若确定第一人脸图像与第二非实名人脸档案的类中心的相似度大于或等于第二阈值，则确定第一人脸图像时属于第二非实名人脸档案的。通过先比较实名档案，然后比较非实名档案，符合一个设定区域内获取的人脸图像的归档特征，也加速了归档的速度。
进一步地，所述方法还包括：
若确定所述第一人脸图像与在线档案中的任一非实名人脸档案的相似度均小于所述第二阈值，则在所述在线档案中建立第三非实名人脸档案，并将所述第一人脸图像作为所述第三非实名人脸档案的类中心。
本发明实施例中，若在线库中的实名人脸档案以及非实名人脸档案都不能进行归档，则可以认为第一人脸图像建立一个新的非实名人脸档案，并将第一人脸图像作为新的非实名人脸档案的类中心。
进一步地，所述方法还包括：
针对归档后的实名人脸档案和/或归档后的非实名人脸档案进行类中心更新。
本发明实施例中，由于在线库中归档的数据量越来越大，可能会出现比现有档案类中心质量更高的图像，所说需要更新人脸档案的类中心，以保证归档的准确性。
本发明实施例还提供一种确定低质量人像数据的装置，包括：
获取单元，用于获取第一人脸图像；所述第一人脸图像为待归档的在线人脸图像；所述在线人脸图像为处于工作态的监控设备实时获取的人脸图像；
归档单元，用于若确定在线档案中的第一实名人脸档案的类中心与所述第一人脸图像的相似度大于或等于第一阈值，则将所述第一人脸图像归入所述第一实名人脸档案中；所述在线档案用于对在线人脸图像实时归档；所述第一实名人脸档案为所述在线档案中的任一实名人脸档案；所述实名人脸档案为具有身份标识信息的档案；所述第一实名人脸档案的类中心是根据所述第一实名人脸档案中的人脸图像确定的。
本发明实施例中，将处于工作态的监控设备实时获取的第一人脸图像与在线档案库中的每一个实名人脸档案的类中心进行比对，在确定在线档案中的第一实名人脸档案的类中心与所述第一人脸图像的相似度大于或等于第一阈值时，则将第一人脸图像归入该第一实名人脸档案中，实现了当监控设备在获取到人脸图像时，将人脸图像正确的归入档案中的过程，减少了人力成本，并使用机器来进行归档，提高了归档的准确率以及速度。
进一步地，所述归档单元还用于：
若确定在线档案中任一实名人脸档案的类中心与所述第一人脸图像的相似度均小于所述第一阈值，则确定所述第一人脸图像与在线档案中的非实名人脸档案的相似度；
若确定所述第一人脸图像与第二非实名人脸档案的类中心的相似度大于或等于第二阈值，则将所述第一人脸图像归入所述第二非实名人脸档案中；所述第二非实名人脸档案为所述在线档案中的任一非实名人脸档案；所述非实名人脸档案为不具有身份标识信息的档案；所述第二非实名人脸档案的类中心是根据所述第二非实名人脸档案中的人脸图像确定的。
进一步地，所述归档单元还用于：
若确定所述第一人脸图像与在线档案中的任一非实名人脸档案的相似度均小于所述第二阈值，则在所述在线档案中建立第三非实名人脸档案，并将所述第一人脸图像作为所述第三非实名人脸档案的类中心。
进一步地，所述装置还包括：
更新单元，用于针对归档后的实名人脸档案和/或归档后的非实名人脸档案进行类中心更新。
本发明实施例还提供一种电子设备，包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述实施例中任一所述的方法。
本发明实施例还提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行上述实施例中任一所述方法。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例适用的系统架构图；
图2为本发明实施例提供的一种归档方法的流程示意图；
图3为本发明实施例提供的一种确定人脸图像的流程示意图；
图4为本发明实施例提供的一种归档方法的流程示意图；
图5为本发明实施例提供的一种归档装置的结构示意图；
图6为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部份实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
本申请实施例中的归档方法可以应用于安防，以监控设备采集的人脸图像为基础，建立人脸图像库，人脸图像库中包括多个人脸档案，一个档案对应一个人，其中人脸档案的归档方法可以根据归档方法划分为在线归档和离线归档。在线归档为用于对监控设备实时采集的人脸图像进行归档的方法，离线归档为定期对设定时间段内采集的人脸图像进行归档的方法。为描述方便，本发明实施例中的人脸档案在线归档过程中称为在线档案，本发明实施例中的人脸档案在离线归档过程中称为离线档案。
在线档案中包括实名档案和非实名档案，离线档案中也包括实名档案和非实名档案，其中，实名档案中包括个人的身份标识信息，比如实名档案中包括身份证件。在线档案中包括实名档案和非实名档案，离线档案中也包括实名档案和非实名档案，其中，实名档案为具有身份标识信息的档案，非实名档案为具有身份标识信息的档案，可选的，身份标识信息为身份证件标识信息。
在发生警情时，警务人员可以以嫌疑人的图像搜索人脸图像库中的人脸档案，从中获取嫌疑人对应的人脸档案，之后根据嫌疑人对应的人脸档案中的人脸图像分析嫌疑人的活动轨迹、频繁活动的地区、最新出现的位置等情报，从而便于警务人员抓捕嫌疑人。
如图1示例性示出了本申请实施例适用的系统架构，在该系统架构中包括监控设备101、服务器102。监控设备101实时采集视频流，然后将采集的视频流发送至服务器102，服务器102中包括归档装置，服务器102从视频流中获取待归档的人脸图像，然后将待归档的人脸图像归入对应的人脸档案。监控设备101通过无线网络与服务器102连接，监控设备是具备采集图像功能的电子设备，比如摄像头、摄像机、录像机等。服务器102是一台服务器或若干台服务器组成的服务器集群或云计算中心。
基于图1所示的系统架构，本申请实施例提供了一种归档方法的流程，该方法的流程可以由归档装置执行，归档装置可以是图1所示的服务器102，如图2所示，包括以下步骤：
步骤201，获取第一人脸图像；所述第一人脸图像为待归档的在线人脸图像；所述在线人脸图像为处于工作态的监控设备实时获取的人脸图像；
步骤202，若确定在线档案中的第一实名人脸档案的类中心与所述第一人脸图像的相似度大于或等于第一阈值，则将所述第一人脸图像归入所述第一实名人脸档案中；所述在线档案用于对在线人脸图像实时归档；所述第一实名人脸档案为所述在线档案中的任一实名人脸档案；所述实名人脸档案为具有身份标识信息的档案；所述第一实名人脸档案的类中心是根据所述第一实名人脸档案中的人脸图像确定的。
在步骤201中，获取的第一人脸图像是可以从监控视频的视屏流中获取的人脸图像，第一人脸图像获取的过程可以如图3所示，步骤如下：
步骤301，获取监控视频帧；
步骤302，对视频帧进行人脸检测；
步骤303，获取第一人脸图像。
在步骤302中，对视频帧进行人脸检测，可以使用现有技术中的人脸检测的方法，例如使用LBP特征进行人脸检测，或者使用HOG特征进行人脸检测等等。
在步骤202中，在获取到第一人脸图像后，需要确定第一人脸图像的身份信息，所以在步骤202中，首先与在线档案库中的具有身份标识信息的实名人脸档案的类中心进行比对，若能够归入实名人脸档案中，则可以确定第一人脸图像的身份信息。
在步骤202中，若确定在线档案中的第一实名人脸档案的类中心与所述第一人脸图像的相似度大于或等于第一阈值，则将所述第一人脸图像归入所述第一实名人脸档案中。第一阈值可以为相似度数值，例如第一阈值为98％，当确定在线档案中的第一实名人脸档案的类中心与所述第一人脸图像的相似度大于或等于98％，可以认为该第一人脸图像与第一实名人脸档案中的人脸图像为同一个人的人脸图像。
可选的，在步骤202中，第一实名人脸档案指的是实名人脸档案中的任一个人脸档案，实名人脸档案中的类中心为实名人脸档案中质量最好的人脸图像，可选的，质量最好的人脸图像为身份证照片。
在步骤202中，由于阈值的设置，所以会出现第一人脸图像与多个实名人脸档案的类中心都大于或等于第一阈值的情况，所以在本发明实施例中，可选的解决方案有：
方案一：在第一人脸图像与第一个实名人脸档案中的类中心大于或等于第一阈值时，则停止比对过程。
方案二：遍历实名人脸档案中的所有档案，并与所有人脸档案的类中心进行比对，确定与第一人脸档案相似度大于或等于第一阈值的预归档档案，记录第一人脸图像与预归档档案的相似度，并认为相似度最高的预归档档案为第一人脸图像的归档档案。
可选的，在本发明实施例中，为了提高归档的速度，可以将第一人脸图像的时间信息以及空间信息作为先验条件进行归档，在获取第一人脸图像时，还获取了第一人脸图像的空间信息，该空间信息为抓拍第一人脸图像的监控设备的标识以及位置。时间信息为监控设备抓拍第一人脸图像的时间。
示例性地，第一人脸图像A的空间信息和时间信息如下所示：
空间信息：摄像头标识为：CAMERA_1，摄像头位置：上海市浦东新区。
时间信息：2018-10-20 10:07:21。
为了提高归档效率，在本发明实施例中，根据空间信息确定多个筛选策略，依照筛选策略依次确定第一人脸图像的各优先级的在线档案实名人脸档案，其中，筛选策略对应的空间范围越小，确定的优先级越高。每确定一个优先级的在线档案，将第一人脸图像与该优先级的在线档案实名人脸档案进行比较，当该优先级的在线档案中存在与第一人脸图像匹配的在线档案实名人脸档案时，将第一人脸图像归入匹配的实名人脸档案中。
示例性地，设定第一人脸图像的空间信息包括：摄像头标识为CAMERA_1，摄像头位置为上海市浦东新区。设定根据空间范围从小到大的顺序，确定第一人脸图像的以下筛选策略：
筛选策略1：按照“摄像头标识CAMERA_1”筛选出第1优先级的在线档案的实名人脸档案。
筛选策略2：按照“浦东新区”筛选出第2优先级的在线档案的实名人脸档案。
筛选策略3：按照“上海市”筛选出第3优先级的在线档案的实名人脸档案。
筛选策略4：所有在线档案的实名人脸档案作为第4优先级的实名人脸档案。
进一步地，设定根据筛选策略1从中筛选出第1优先级的实名人脸档案1和实名人脸档案2，则将第一人脸图像与实名人脸档案1进行比较，确定第一人脸图像与实名人脸档案1匹配时，将第一人脸图像归入实名人脸档案1。
由于很多人的生活范围较固定，因此一个人可能经常被某些地区的摄像头抓拍，故在对实时抓拍的第一人脸图像进行归档时，先以第一人脸图像的空间信息作为先验信息，从人脸图像库中筛选出实名人脸档案，然后将第一人脸图像与筛选出的实名人脸档案进行比较后归档，能有效提高在线归档的效率。
可选地，具体采用以下方法确定第N优先级的在线档案中的实名人脸档案存在与第一人脸图像匹配的档案：
针对第N优先级的在线档案中实名人脸档案的任一档案，根据实名人脸档案的类中心与第一人脸图像的类间相似度，确定实名人脸档案与所述第一人脸图像的相似度。
若相似度大于或等于第一阈值，则确定第N优先级的在线档案中存在与第一人脸图像匹配的实名人脸档案。
具体地，针对不同优先级的在线档案，设置的第一阈值也不相同，其中，优先级越高，对应的第一阈值越小。示例性的，设定第1优先级对应的第一阈值为T0，第2优先级对应的第一阈值为T1，第3优先级对应的第一阈值为T2，第4优先级对应的第一阈值为T3，则T0<T1<T2<T3。
在本发明实施例中，若确定第一人脸图像与每个实名人脸档案都不能归档，则与在线档案中的非实名人脸档案进行比对。
在本发明实施例中，非实名人脸档案为不具有身份标识信息的档案，也就是说，虽然非实名人脸档案中分别归入了对应的人脸图像，但是该人脸图像指征的身份标识信息是未知的。
与非实名人脸档案的比对方法与上述与实名人脸档案的比对方法相似，即将第一人脸图像与实名人脸档案的类中心进行比对，若确定所述第一人脸图像与第二非实名人脸档案的类中心的相似度大于或等于第二阈值，则将所述第一人脸图像归入所述第二非实名人脸档案中，第二非实名人脸档案为在线档案中的任一非实名人脸档案；。
在本发明实施例中，若第一人脸图像也不能归入非实名人脸档案中，则为第一人脸图像建立一个新的非实名人脸档案，由于该非实名人脸档案中只有一个第一人脸图像，所以将第一人脸图像作为该非实名人脸档案的类中心。
在本发明实施例中，针对在线归档后的在线档案，需要更新类中，以保证归档的准确性，所以在本发明实施例中，可以设置时间周期来更新类中心，例如每天更新一次或者每月更新一次。
更新类中心的目的是为了能够将质量更高的人脸图像作为人脸档案的类中心，由于实名人脸档案和非实名人脸档案的更新类中心的方法相同，在此不做区分，都以人脸档案类中心来描述。
当人脸档案中存在一个类中心时，在需要更新类中心时，确定该人脸档案中所有人脸图像的质量，并将质量最好的人脸图像作为该人脸档案的类中心。
若人脸档案的类中心为多个，则可以采用以下方法确定人脸档案的多个类中心，包括：
步骤一、预先设置人脸档案的类中心的数量；
步骤二、将人脸档案图像质量最高的人脸图像确定为第一类中心；
步骤三、在接收到归入人脸档案的第一人脸图像时，若确定所述第一人脸图像的图像质量大于第一更新阈值，则确定第一类中心与第一人脸图像的相似度；
步骤四、若确定该相似度小于第二更新阈值时，将第一人脸图像确定为第二类中心；
步骤五、针对下一张归入人脸档案的第一人脸图像执行上述步骤，直到在线档案的类中心的数据达到预先设置的数量。
上述步骤中的第一更新阈值与第二更新阈值为认为设置的，可进行调控的阈值。
为了更好的解释本发明实施例，下面结合具体的实施场景描述本申请实施例提供的一种归档方法，该方法可以由归档装置执行，预先根据空间信息设定以下筛选策略：
摄像头筛选策略：按照摄像头标识从人脸图像库中筛选出第1优先级的在线档案。
子区域筛选策略：按照子区域从人脸图像库中筛选出第2优先级的在线档案。
全体筛选策略：人脸图像库中所有在线档案作为第3优先级的在线档案。
设定第一人脸图像的空间信息包括：摄像头标识为CAMERA_1，摄像头位置为上海市浦东新区，针对该第一人脸图像，归档装置执行以下步骤，如图4所示：
步骤401，基于摄像头筛选策略以及摄像头标识CAMERA_1，筛选出第1优先级的在线档案；
步骤402，将第一人脸图像与第1优先级的在线档案中的实名人脸档案进行比对；
步骤403，判断第1优先级的在线档案中的实名人脸档案是否存在与第一人脸图像匹配的档案，若是，则执行步骤404，否则执行步骤405；
步骤404，将第一人脸图像归入匹配的实名人脸档案中。
步骤405，基于子区域筛选策略以及浦东新区，筛选出第2优先级的在线档案；
步骤406，将第一人脸图像与第2优先级的在线档案中的实名人脸档案进行比对；
步骤407，判断第2优先级的在线档案中的实名人脸档案是否存在与第一人脸图像匹配的档案，若是，则执行步骤408，否则执行步骤409；
步骤408，将第一人脸图像归入匹配的实名档案中；
步骤409，基于全体筛选策略筛选第3优先级的在线档案；
步骤410，将第一人脸图像与第3优先级的在线档案中的实名档案进行比对；
步骤411，判断第3优先级的在线档案的实名档案中是否存在与第一人脸图像匹配的档案，若是，则执行步骤412，否则执行步骤413；
步骤412，将第一人脸图像归入匹配的实名档案中；
步骤413，获取在线档案的非实名档案；
步骤414，判断非实名档案中是否存在与第一人脸图像匹配的档案，若是，则执行步骤415，否则执行步骤416；
步骤415，将第一人脸图像归入匹配的非实名档案中；
步骤416，针对第一人脸图像建立一个新的在线非实名档案。
当然，在步骤413后，也可以获取不同优先级的非实名档案进行比对，在所有非实名档案都与第一人脸图像不匹配时，再执行步骤416。
基于同样的构思，本发明实施例还提供一种归档装置，如图5所示，包括：
获取单元501，用于获取第一人脸图像；所述第一人脸图像为待归档的在线人脸图像；所述在线人脸图像为处于工作态的监控设备实时获取的人脸图像；
归档单元502，用于若确定在线档案中的第一实名人脸档案的类中心与所述第一人脸图像的相似度大于或等于第一阈值，则将所述第一人脸图像归入所述第一实名人脸档案中；所述在线档案用于对在线人脸图像实时归档；所述第一实名人脸档案为所述在线档案中的任一实名人脸档案；所述实名人脸档案为具有身份标识信息的档案；所述第一实名人脸档案的类中心是根据所述第一实名人脸档案中的人脸图像确定的。
进一步地，所述归档单元502还用于：
若确定在线档案中任一实名人脸档案的类中心与所述第一人脸图像的相似度均小于所述第一阈值，则确定所述第一人脸图像与在线档案中的非实名人脸档案的相似度；
若确定所述第一人脸图像与第二非实名人脸档案的类中心的相似度大于或等于第二阈值，则将所述第一人脸图像归入所述第二非实名人脸档案中；所述第二非实名人脸档案为所述在线档案中的任一非实名人脸档案；所述非实名人脸档案为不具有身份标识信息的档案；所述第二非实名人脸档案的类中心是根据所述第二非实名人脸档案中的人脸图像确定的。
进一步地，所述归档单元502还用于：
若确定所述第一人脸图像与在线档案中的任一非实名人脸档案的相似度均小于所述第二阈值，则在所述在线档案中建立第三非实名人脸档案，并将所述第一人脸图像作为所述第三非实名人脸档案的类中心。
进一步地，所述装置还包括：
更新单元503，用于针对归档后的实名人脸档案和/或归档后的非实名人脸档案进行类中心更新。
基于相同的技术构思，本申请实施例提供了一种归档设备，如图6所示，包括至少一个处理器601，以及与至少一个处理器连接的存储器602，本申请实施例中不限定处理器601与存储器602之间的具体连接介质，图6中处理器601和存储器602之间通过总线连接为例。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。
在本申请实施例中，存储器602存储有可被至少一个处理器601执行的指令，至少一个处理器601通过执行存储器602存储的指令，可以执行前述归档方法中所包括的步骤。
其中，处理器601是归档设备的控制中心，可以利用各种接口和线路连接归档设备的各个部分，通过运行或执行存储在存储器602内的指令以及调用存储在存储器602内的数据，从而实现归档。可选的，处理器601可包括一个或多个处理单元，处理器601可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器1801中。在一些实施例中，处理器601和存储器602可以在同一芯片上实现，在一些实施例中，它们也可以在独立的芯片上分别实现。
处理器601可以是通用处理器，例如中央处理器(CPU)、数字信号处理器、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件，可以实现或者执行本申请实施例中公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者任何常规的处理器等。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。
存储器602作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块。存储器602可以包括至少一种类型的存储介质，例如可以包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器、随机访问存储器(Random AccessMemory，RAM)、静态随机访问存储器(Static Random Access Memory，SRAM)、可编程只读存储器(Programmable Read Only Memory，PROM)、只读存储器(Read Only Memory，ROM)、带电可擦除可编程只读存储器(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)、磁性存储器、磁盘、光盘等等。存储器502是能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。本申请实施例中的存储器502还可以是电路或者其它任意能够实现存储功能的装置，用于存储程序指令和/或数据。
基于同一发明构思，本申请实施例提供了一种计算机可读介质，其存储有可由归档设备执行的计算机程序，当所述程序在归档设备上运行时，使得所述归档设备执行归档方法的步骤。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (10)
1.一种归档方法，其特征在于，所述方法包括：
获取第一人脸图像；所述第一人脸图像为待归档的在线人脸图像；所述在线人脸图像为处于工作态的监控设备实时获取的人脸图像；
若确定在线档案中的第一实名人脸档案的类中心与所述第一人脸图像的相似度大于或等于第一阈值，则将所述第一人脸图像归入所述第一实名人脸档案中；所述在线档案用于对在线人脸图像实时归档；所述第一实名人脸档案为所述在线档案中的任一实名人脸档案；所述实名人脸档案为具有身份标识信息的档案；所述第一实名人脸档案的类中心是根据所述第一实名人脸档案中的人脸图像确定的。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
若确定在线档案中任一实名人脸档案的类中心与所述第一人脸图像的相似度均小于所述第一阈值，则确定所述第一人脸图像与在线档案中的非实名人脸档案的相似度；
若确定所述第一人脸图像与第二非实名人脸档案的类中心的相似度大于或等于第二阈值，则将所述第一人脸图像归入所述第二非实名人脸档案中；所述第二非实名人脸档案为所述在线档案中的任一非实名人脸档案；所述非实名人脸档案为不具有身份标识信息的档案；所述第二非实名人脸档案的类中心是根据所述第二非实名人脸档案中的人脸图像确定的。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
若确定所述第一人脸图像与在线档案中的任一非实名人脸档案的相似度均小于所述第二阈值，则在所述在线档案中建立第三非实名人脸档案，并将所述第一人脸图像作为所述第三非实名人脸档案的类中心。
4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
针对归档后的实名人脸档案和/或归档后的非实名人脸档案进行类中心更新。
5.一种归档装置，其特征在于，包括：
获取单元，用于获取第一人脸图像；所述第一人脸图像为待归档的在线人脸图像；所述在线人脸图像为处于工作态的监控设备实时获取的人脸图像；
归档单元，用于若确定在线档案中的第一实名人脸档案的类中心与所述第一人脸图像的相似度大于或等于第一阈值，则将所述第一人脸图像归入所述第一实名人脸档案中；所述在线档案用于对在线人脸图像实时归档；所述第一实名人脸档案为所述在线档案中的任一实名人脸档案；所述实名人脸档案为具有身份标识信息的档案；所述第一实名人脸档案的类中心是根据所述第一实名人脸档案中的人脸图像确定的。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述归档单元还用于：
若确定在线档案中任一实名人脸档案的类中心与所述第一人脸图像的相似度均小于所述第一阈值，则确定所述第一人脸图像与在线档案中的非实名人脸档案的相似度；
若确定所述第一人脸图像与第二非实名人脸档案的类中心的相似度大于或等于第二阈值，则将所述第一人脸图像归入所述第二非实名人脸档案中；所述第二非实名人脸档案为所述在线档案中的任一非实名人脸档案；所述非实名人脸档案为不具有身份标识信息的档案；所述第二非实名人脸档案的类中心是根据所述第二非实名人脸档案中的人脸图像确定的。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述归档单元还用于：
若确定所述第一人脸图像与在线档案中的任一非实名人脸档案的相似度均小于所述第二阈值，则在所述在线档案中建立第三非实名人脸档案，并将所述第一人脸图像作为所述第三非实名人脸档案的类中心。
8.根据权利要求5或6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
更新单元，用于针对归档后的实名人脸档案和/或归档后的非实名人脸档案进行类中心更新。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-4任一所述的方法。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1～4任一所述方法。
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Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110246280A (zh) * | 2019-05-30 | 2019-09-17 | 北京百度网讯科技有限公司 | 人货绑定方法及装置、计算机设备及可读介质 |
| CN110378314A (zh) * | 2019-05-31 | 2019-10-25 | 北京金山云网络技术有限公司 | 一种人脸区域图像归档方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN111401300A (zh) * | 2020-04-07 | 2020-07-10 | 浙江大华技术股份有限公司 | 一种人脸聚类归档方法、装置及存储介质 |
| CN112333182A (zh) * | 2020-10-30 | 2021-02-05 | 深圳市商汤科技有限公司 | 档案处理方法、装置、服务器及存储介质 |
| CN113807127A (zh) * | 2020-06-12 | 2021-12-17 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 一种人员归档方法、装置及电子设备 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20140074790A1 (en) * | 2012-09-12 | 2014-03-13 | International Business Machines Corporation | Using a metadata image of a file system and archive instance to restore data objects in the file system |
| CN107944433A (zh) * | 2017-12-21 | 2018-04-20 | 高域（北京）智能科技研究院有限公司 | 安防监视方法和安防监视系统 |
| CN108664920A (zh) * | 2018-05-10 | 2018-10-16 | 深圳市深网视界科技有限公司 | 一种实时的大规模级联人脸聚类方法和装置 |
| CN108733819A (zh) * | 2018-05-22 | 2018-11-02 | 深圳云天励飞技术有限公司 | 一种人员档案建立方法和装置 |
-
2018
- 2018-12-28 CN CN201811620219.6A patent/CN109740003B/zh active Active
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20140074790A1 (en) * | 2012-09-12 | 2014-03-13 | International Business Machines Corporation | Using a metadata image of a file system and archive instance to restore data objects in the file system |
| CN107944433A (zh) * | 2017-12-21 | 2018-04-20 | 高域（北京）智能科技研究院有限公司 | 安防监视方法和安防监视系统 |
| CN108664920A (zh) * | 2018-05-10 | 2018-10-16 | 深圳市深网视界科技有限公司 | 一种实时的大规模级联人脸聚类方法和装置 |
| CN108733819A (zh) * | 2018-05-22 | 2018-11-02 | 深圳云天励飞技术有限公司 | 一种人员档案建立方法和装置 |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110246280A (zh) * | 2019-05-30 | 2019-09-17 | 北京百度网讯科技有限公司 | 人货绑定方法及装置、计算机设备及可读介质 |
| CN110378314A (zh) * | 2019-05-31 | 2019-10-25 | 北京金山云网络技术有限公司 | 一种人脸区域图像归档方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN111401300A (zh) * | 2020-04-07 | 2020-07-10 | 浙江大华技术股份有限公司 | 一种人脸聚类归档方法、装置及存储介质 |
| CN111401300B (zh) * | 2020-04-07 | 2022-08-09 | 浙江大华技术股份有限公司 | 一种人脸聚类归档方法、装置及存储介质 |
| CN113807127A (zh) * | 2020-06-12 | 2021-12-17 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 一种人员归档方法、装置及电子设备 |
| CN112333182A (zh) * | 2020-10-30 | 2021-02-05 | 深圳市商汤科技有限公司 | 档案处理方法、装置、服务器及存储介质 |
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