CN111027515A - 一种人脸库照片更新方法 - Google Patents

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CN111027515A CN201911360915.2A CN201911360915A CN111027515A CN 111027515 A CN111027515 A CN 111027515A CN 201911360915 A CN201911360915 A CN 201911360915A CN 111027515 A CN111027515 A CN 111027515A
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凌桂婷
方亮
许野平
王阔阔
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Abstract

本发明公开一种人脸库照片更新方法，包括以下步骤：S01）、通过1:N人脸检索算法获取K个人的人脸比对记录；S02）、设置检索条件，按照检索条件筛选有效人脸比对记录；S03）、根据步骤S02获取的人脸比对记录获取每个人的人脸图像数据集合，对每个人的人脸图像数据集合找出聚类中心；S04）、将每个人的人脸图像数据集合的聚类中心更新到原来的人脸库中。本方法在保证人脸特征质量的同时，能自动的、动态的将随着时间推移变化的人脸图像更新到人脸库中。

Description

一种人脸库照片更新方法
技术领域
本发明涉及一种人脸库照片更新方法，属于人脸识别技术领域。
背景技术
随着人工智能行业的火热和发展，在信息化、云计算、大数据的背景下，生物识别技术的应用面越来越大，由以人脸识别为其中代表。
人脸识别主要用于身份识别，需要积累采集到的大量人脸图像相关的数据组成人脸库，用以确认来访者身份。随着时间的增长，人的面貌在发生变化，人脸库中人的面貌与现在的面貌存在一定差别，持续使用以前创建的人脸库，会增加人员拒识的概率，使企业产生损失。按照创建人脸库的流程重新通过摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流来重建人脸库，需要重新组织人员采集，不仅消耗人力、时间，效率也不能保证。
公布号为CN102982321B的中国发明专利申请公开了一种人脸库采集方法及装置，方法包括在当前环境条件下，获取测试人脸的特征；将测试人脸的特征与存储于人脸库中的人脸特征进行对比；当测试人脸的特征与存储于人脸库中的人脸特征之间的相似度未达到指定阈值时，提示测试者对当前所给出的人脸库中最大相似度的人脸特征进行判断；若人脸库中最大相似度的人脸特征与测试人脸一致，则将当前环境条件下的测试人脸特征加入人脸库；否则将测试人脸作为样本加入人脸库。该方法能够动态地将随着环境变化的特征作为需要的特征加入到人脸库中，但该方案的实施面临一定风险：1)人脸库中最大相似度的人脸特征与人脸一致时，将当前环境条件下的测试人脸特征加入人脸库，这种操作无法保证当前环境条件下的人脸特征的质量比人脸库中的更好；2)测试者对人脸特征进行判断，人工干预度高，影响工作效率。
发明内容
针对现有技术的缺陷，本发明提供一种人脸库照片更新方法，在保证人脸特征质量的同时，能自动的、动态的将随着时间推移变化的人脸图像更新到人脸库中。
为了解决所述技术问题，本发明采用的技术方案是：
一种人脸库照片更新方法，其特征在于：包括以下步骤：
S01)、通过1:N人脸检索算法获取K个人的人脸比对记录；
S02)、设置检索条件，按照检索条件筛选有效人脸比对记录；
S03)、根据步骤S02获取的人脸比对记录获取每个人的人脸图像数据集合，对每个人的人脸图像数据集合找出聚类中心；
S04)、将每个人的人脸图像数据集合的聚类中心更新到原来的人脸库中。
进一步的，所述检索条件为按时间检索，实现过程为：设置时间范围，然后取在设置时间范围内的每个人的人脸比对记录。
进一步的，所述检索条件为按最大比对记录数检索，实现过程为：设置每个人的比对记录数的最大值M，当一个人的人脸比对记录数大于M时，对人脸比对记录按时间先后排序，取时间最近的M条数据，当一个人的人脸比对记录数小于或者等于M时，取这个人的全部人脸比对记录。
进一步的，根据人脸图像数据集合找出聚类中心的步骤为：
S31)、集合元素数设为T，选取一个元素作为中心，中心元素的人脸图像与其他T-1个元素的人脸图像分别进行1:1人脸比对得到相似度d，然后计算相似度的平均值
Figure BDA0002334025530000021
Figure BDA0002334025530000022
x＝T-1；
S32)、所有元素依次作为中心元素，重复步骤S31，得到T个
Figure BDA0002334025530000023
值；
S33)、取
Figure BDA0002334025530000024
值最大时的中心元素为聚类中心。
进一步的，根据人脸图像数据集合找出聚类中心的步骤为：
S31)、集合元素数设为T，选取一个元素作为中心，中心元素的人脸图像与其他T-1个元素的人脸图像分别进行1:1人脸比对得到相似度d，然后计算相似度的平均值
Figure BDA0002334025530000025
和标准差S，
Figure BDA0002334025530000026
Figure BDA0002334025530000027
其中x＝T-1；
S32)、所有元素依次作为中心元素，重复步骤S31，得到T个S值；
S33)、取S值最小时的中心元素为聚类中心。
本发明的有益效果：本发明从人脸比对记录中提取人脸图像数据，每个人的人脸图像数据集合中每个元素依次作为中心分别与其它元素进行1:1人脸比对得到相似度，通过对相似度进行分析获取集合的聚类中心，并将聚类中心更新到人脸库中，实现了动态的将随着时间推移变化的人脸图像更新到人脸库中，降低了因时间久远、面貌改变大而造成的人脸识别误差，减少了因人员误识造成的损失；保证了人脸特征质量；实现了全自动更新人脸库，降低人工干预度，经济性比较好。
附图说明
图1为本发明的流程图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步的说明。
实施例1
本实施例公开一种人脸库照片更新方法，如图1所示，包括以下步骤：
S01)、通过1:N人脸检索算法获取K个人的人脸比对记录。
S02)、设置每个人的比对记录数的最大值M，当一个人的人脸比对记录数大于M时，对人脸比对记录按时间先后排序，取时间近的M条数据；当一个人的人脸比对记录数小于等于M时，取这个人的全部人脸比对记录。
S03)、根据步骤S02中获取的人脸比对记录获取每个人的人脸图像数据集合，对每个人的人脸图像数据集合找出聚类中心，步骤如下：
S31)、集合元素数设为T，选取一个元素作为中心，中心元素的人脸图像与其他T-1个元素的人脸图像分别进行1:1人脸比对得到相似度d，然后计算相似度的平均值
Figure BDA0002334025530000028
Figure BDA0002334025530000029
x＝T-1；
S32)、所有元素依次作为中心元素，重复步骤S31，得到T个
Figure BDA00023340255300000210
值；
S33)、取
Figure BDA0002334025530000031
值最大时的中心元素为聚类中心；
S4，将每个人的人脸图像数据集合的聚类中心更新到原来的人脸库中。
本发明从人脸比对记录中提取人脸图像数据，每个人的人脸图像数据集合中每个元素依次作为中心分别与其它元素进行1:1人脸比对得到相似度，计算相似度平均值，将平均值最大时集合的中心更新到原来的人脸库中，实现了动态的将随着时间推移变化的人脸图像更新到人脸库中，降低了因时间久远、面貌改变大而造成的人脸识别误差，减少了因人员误识造成的损失；保证了人脸特征质量；实现了全自动更新人脸库，降低人工干预度，经济性比较好。
实施例2
本实施例中，对筛选有效人脸比对记录的方式以及根据人脸图像数据集合找出聚类中心的方式进行改进。
具体的，本实施例中采用按时间检索的方式筛选有效人脸比对记录，实现过程为：设置时间范围，然后取在设置时间范围内的每个人的人脸比对记录。
本实施例中，根据人脸图像数据集合找出聚类中心的步骤为：
S31)、集合元素数设为T，选取一个元素作为中心，中心元素的人脸图像与其他T-1个元素的人脸图像分别进行1:1人脸比对得到相似度d，然后计算相似度的平均值
Figure BDA0002334025530000032
和标准差S，
Figure BDA0002334025530000033
Figure BDA0002334025530000034
其中x＝T-1；
S32)、所有元素依次作为中心元素，重复步骤S31，得到T个S值；
S33)、取S值最小时的中心元素为聚类中心。
以上描述的仅是本发明的基本原理和优选实施例，本领域技术人员根据本发明做出的改进和替换，属于本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种人脸库照片更新方法，其特征在于：包括以下步骤：
S01)、通过1:N人脸检索算法获取K个人的人脸比对记录；
S02)、设置检索条件，按照检索条件筛选有效人脸比对记录；
S03)、根据步骤S02获取的人脸比对记录获取每个人的人脸图像数据集合，对每个人的人脸图像数据集合找出聚类中心；
S04)、将每个人的人脸图像数据集合的聚类中心更新到原来的人脸库中。
2.根据权利要求1所述的人脸库照片更新方法，其特征在于：所述检索条件为按时间检索，实现过程为：设置时间范围，然后取在设置时间范围内的每个人的人脸比对记录。
3.根据权利要求1所述的人脸库照片更新方法，其特征在于：所述检索条件为按最大比对记录数检索，实现过程为：设置每个人的比对记录数的最大值M，当一个人的人脸比对记录数大于M时，对人脸比对记录按时间先后排序，取时间最近的M条数据，当一个人的人脸比对记录数小于或者等于M时，取这个人的全部人脸比对记录。
4.根据权利要求1所述的人脸库照片更新方法，其特征在于：根据人脸图像数据集合找出聚类中心的步骤为：
S31)、集合元素数设为T，选取一个元素作为中心，中心元素的人脸图像与其他T-1个元素的人脸图像分别进行1:1人脸比对得到相似度d，然后计算相似度的平均值
Figure FDA0002334025520000011
Figure FDA0002334025520000012
x＝T-1；
S32)、所有元素依次作为中心元素，重复步骤S31，得到T个
Figure FDA0002334025520000013
值；
S33)、取
Figure FDA0002334025520000014
值最大时的中心元素为聚类中心。
5.根据权利要求1所述的人脸库照片更新方法，其特征在于：根据人脸图像数据集合找出聚类中心的步骤为：
S31)、集合元素数设为T，选取一个元素作为中心，中心元素的人脸图像与其他T-1个元素的人脸图像分别进行1:1人脸比对得到相似度d，然后计算相似度的平均值
Figure FDA0002334025520000015
和标准差S，
Figure FDA0002334025520000016
Figure FDA0002334025520000017
其中x＝T-1；
S32)、所有元素依次作为中心元素，重复步骤S31，得到T个S值；
S33)、取S值最小时的中心元素为聚类中心。
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