CN111881866B - 一种实时人脸抓取推荐方法、装置及计算机设备 - Google Patents
一种实时人脸抓取推荐方法、装置及计算机设备 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种实时人脸抓取推荐方法、装置及计算机设备,包括如下步骤:一、当对应轨迹匹配到新的轨迹目标时,将新的目标信息追加入轨迹容器中;二、通过轨迹信息的变化趋势,判断当前的运动目标是否朝向摄像头运动;三、如果运动目标不是朝向摄像头的趋势,如果满足时间间隔阈值条件,再检测是否有合适的人脸,有则直接保存人脸;若没有,那么不进行保存人脸,直接保存对应图片;四、如果运动目标是朝向摄像头运动的,如果满足时间间隔阈值条件,再判断是否有利于识别的正脸,如果有,则保存图片和人脸特征,如果没有,则不进行储存。本发明有效的压缩了推送的数据量,显提升了准确度,算法效率高;对轨迹连接实时性方面没有影响。
Description
技术领域
本发明涉及视频监控技术领域,特别涉及一种实时人脸抓取推荐方法、装置及计算机设备。
背景技术
视频行人检索、身份识别是目前刑侦视频分析领域很重要的应用需求,刑侦人员用检测提取的行人图片进行目标跟踪定位,这种目标跟踪定位对跨摄像头、换装的应用场景会受影响;人脸识别技术是比较成熟的生物特征识别技术,具有很高的健壮性,与衣着等因素影响不大。现在很多视频中的行人跟踪定位是行人特征识别和人脸识别相结合的;
在视频目标跟踪处理结果时,为了能提取出有效的轨迹内容给后续的查询识别部分,要考虑几点:(1)针对每个视频中行人,如果按每秒25帧的视频流分析,正常在视频中出现几秒中的行人目标,对应的数据量就要数百上千,对后续的数据处理是个灾难,推送的有效图像内容,数据充分压缩是关键;(2)人脸对用于身份识别是比较好的技术,但是对一些侧脸、低头的场景识别效果并不好,需要尽量推出对人脸识别有效人脸。(3)系统的执行效率要高,保证有效的轨迹输出同时,逻辑运算简单快捷;
从技术原理上,我们可以从人脸和行人重识别两个需求进行单独推送结果(1)比较利于行人重识别的结果;(2)比较利于人脸识别的结果,但是这种处理思路会产生一些数据的冗余,对系统冲击比较大。
发明内容
本发明的目的在于,提供一种实时人脸抓取推荐方法。
主要的发明思路在于:提出了一个融合时间、行人重识别特征、人脸特征以及跟踪目标运动方向判别相互结合的系统方法,通过提出朝向摄像头运动的判别方法,对运动目标的朝向进行快速的判别,在朝向摄像头运动的目标要进行人脸的检测抓取,如果满足推送的需求,那么推送当前行人图片和人脸图像;如果不是朝向摄像头运动的目标,就从行人重识别的特征变化幅度,时间维度进行约束输出。
通过轨迹的运动方向是否面对摄像头的特征,进行增大或者减小推荐采样密度,在推荐过程中,充分考虑到人脸的关键点分布是否有利于人脸识别的需求,尽量推送出有效的人脸。该系统运算量小,且鲁棒,不影响运行效率的同时,能有效的推荐有效的人脸轨迹,进行后续的查询识别。
本发明的技术方案:一种实时人脸抓取推荐方法,包括如下步骤:
一、当对应轨迹匹配到新的轨迹目标时,将新的目标信息追加入轨迹容器中;
二、通过轨迹信息的变化趋势,判断当前的运动目标是否朝向摄像头运动;
三、如果运动目标不是朝向摄像头的情况,如果满足时间间隔阈值条件,再检测是否有合适的人脸,有则直接保存人脸;若没有,那么不进行保存人脸,直接保存对应图片;
四、如果运动目标是朝向摄像头运动的情况,如果满足时间间隔阈值条件,再判断是否有利于识别的正脸,如果有,则保存图片和人脸特征,如果没有,则不进行储存,进入步骤五;
五、结束,跳转第一步骤,等待处理新一帧轨迹。
进一步的,所述目标信息包括尺寸信息(x,y,w,h),时间戳信息t。
进一步的,所述步骤二中,判断运动目标是否朝向摄像头运动的方法为:
记轨迹容器数量个数为N,如果N=1,那么当前是轨迹的首帧,进行数据保存,如果有人脸特征则保存人脸特征,对应的保存时间LastSaveTime=t;跳转步骤五;
如果内容的长度N>LengthThresh,记每一帧轨迹内容的尺寸信息(xi,yi,wi,hi),计算前N/2轨迹内容的平均宽度和后N/2的轨迹内容平均宽度
如果,对应的MeanWfront<MeanWback*rate,其中,rate∈(0,1),那么当前运动的目标是靠近摄像头的,对应是否靠近摄像头运动的标志ObjClosingFlag=True;否则,ObjClosingFlag=False。
8、进一步的,所述步骤三中判断是否满足时间阈值条件的方法为:
计算当前轨迹的时间t与LastSaveTime的差值TimeInterval=(t-LastSaveTime),如果TimeInterval>=SaveTimeThreshnormal,则为满足条件。
9、进一步的,所述步骤四中还包括如下步骤:
计算当前轨迹的时间t与LastSaveTime的差值TimeInterval=(t-LastSaveTime),TimeInterval>=SaveTimeThreshlow,则满足时间间隔条件,并保存人脸的等待计数器waitFaceCount置为0;
如果不是正脸,不进行储存,并将对应的保存人脸等待计数器waitFaceCount加1;跳转步骤五;
设一个阈值:mustSaveThresh,如果waitFaceCount>mustSaveThresh,则保存当前的图像内容数据。
进一步的,正脸判断的方法如下:以人脸检测5个关键点为基准,记录左眼TL坐标(x0,y0),右眼TR坐标(x1,y1),鼻子C坐标(x2,y2),左嘴角BL坐标(x3,y3),右嘴角BR坐标(x4,y4);计算眼睛与鼻子中心的水平距离dist(TL,C)=|x0-x2|,dist(TR,C)=|x1-x2|;
计算两个距离的比值:
CenRate=min(dist(TL,C),dist(TR,C))/max(dist(TL,C),dist(TR,C)),如果其结果CenRate<rateThreshX,或者x0>x2,或者x1<x2,那么认为当前脸是侧脸;
计算嘴角与鼻子中心的垂直方向距离,dist(BL,BR)=|x3-x4|。如果y2+dist(BL,BR)*rateThreshY>max(y3,y4),那么认为是俯视脸。
本发明的优点在于:通过简单的运行方向判别,结合人脸识别的需求,对不同的运动方向采用不用的存储采样密度,并对人脸的内容进行了判别,有效的压缩了推送的数据量,显提升了准确度,算法效率高;对轨迹连接实时性方面几乎没有影响。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明作进一步的说明,但并不作为对本发明限制的依据。
实施例:具体包括如下步骤
步骤一、对应轨迹匹配到新的轨迹目标,需要把新的目标信息追加到轨迹容器中,其中目标信息包括尺寸信息(x,y,w,h),时间戳信息t等等。
步骤二、从轨迹的目标的变化趋势,来判别当前的运动目标是否朝向摄像头运动。对当前轨迹的内容进行判断,记轨迹容器数量个数为N。
如果N=1,那么当前是轨迹的首帧,需要进行数据保存,如果有人脸特征保存人脸特征;对应的保存的时间LastSaveTime=t;跳转步骤五。
如果内容的长度N>LengthThresh,优先的,LengthThresh=10。记每一帧轨迹内容的尺寸信息(xi,yi,wi,hi),计算前N/2轨迹内容的平均宽度和后N/2的轨迹内容平均宽度/>
如果,对应的MeanWfront<MeanWback*rate,其中,rate∈(0,1)。那么当前运动的目标是靠近摄像头的,对应是否靠近摄像头运动的标志ObjClosingFlag=True,优先的rate=0.78;否则,ObjClosingFlag=False。
步骤三、如果ObjClosingFlag=False,不是靠近摄像头运动的趋势,那么正常处理,判断当前轨迹的时间t与LastSaveTime的差值TimeInterval=(t-LastSaveTime),如果TimeInterval>=SaveTimeThreshnormal,那么需要进行判别是否保存数据,检测是否有合适的人脸,有则保存人脸;如果没有,那么不进行保存人脸,直接保存对应的图片,进行行人重识别使用,优先的保存时间间隔SaveTimeThreshnormal=4s;
步骤四、如果ObjClosingFlag=True尺寸变大,那么认为是行人在朝向摄像头运动的,判断是否满足保存的时间间隔。
如果,满足了时间间隔阈值条件TimeInterval>=SaveTimeThreshlow,保存人脸的等待计数器waitFaceCount置为0;优先的,SaveTimeThreshlow=2s。判断当前是否满足人脸,如果是有利于识别的正脸,保存图片和人脸特征,同时waitFaceCount置为0;如果不是正脸,那么先不进行存储,对应的保存人脸等待计数器waitFaceCount加1;直到获取到正脸后,跳转步骤五;
如果,很长时间没有遇到合适的正脸,waitFaceCount>mustSaveThresh,那么要保存当前的图像内容数据,进行行人重识别使用,而后进入步骤五,优先的,mustSaveThresh=6s;
其中判断正脸的逻辑:以人脸检测5个关键点为例,通过简单的点之间的位置关系,来判断当前人脸是侧脸、俯视、正常脸的图像。记录TL坐标(x0,y0),TR坐标(x1,y1),C坐标(x2,y2),嘴角BL坐标(x3,y3),BR坐标(x4,y4);计算眼睛与鼻子中心的水平距离dist(TL,C)=|x0-x2|,dist(TR,C)=|x1-x2|,计算两个距离的比值CenRate=min(dist(TL,C),dist(TR,C))/max(dist(TL,C),dist(TR,C)),如果CenRate<rateThreshX,或者x0>x2,或者x1<x2,那么认为当前脸是侧脸,优先的rateThreshX=0.3;
计算嘴角与鼻子中心的垂直方向距离,dist(BL,BR)=|x3-x4|。如果y2+dist(BL,BR)*rateThreshY>max(y3,y4),那么认为是俯视脸,不适合进行人识别,优先的rateThreshY=0.4;
步骤五、结束,跳转步骤一,等待处理新一帧数据缓冲后的轨迹。
Claims (5)
1.一种实时人脸抓取推荐方法,其特征在于:包括如下步骤:
一、当对应轨迹匹配到新的轨迹目标时,将新的目标信息追加入轨迹容器中;
二、通过轨迹信息的变化趋势,判断当前的运动目标是否朝向摄像头运动;
三、运动目标不是朝向摄像头的情况,如果满足时间间隔阈值条件,再检测是否有合适的人脸,从而确定是保存人脸还是保存图片;
四、运动目标是朝向摄像头运动的情况,如果满足时间间隔阈值条件,再判断是否有利于识别的正脸,从而确定是保存人脸还是保存图片;
五、结束,跳转第一步骤,等待处理新一帧轨迹;
所述目标信息包括尺寸信息,时间戳信息t;
所述步骤二中,判断运动目标是否朝向摄像头运动的方法为:
记轨迹容器数量个数为N,如果N=1,那么当前是轨迹的首帧,进行数据保存,如果有人脸特征则保存人脸特征,对应的保存时间=t;跳转步骤五;
如果内容的长度,记每一帧轨迹内容的尺寸信息/>,计算前/>轨迹内容的平均宽度/>和后/>的轨迹内容平均宽度;
如果,对应的</>,其中,/>,那么当前运动的目标是靠近摄像头的,对应是否靠近摄像头运动的标志/>;否则,。
2.根据权利要求1所述的一种实时人脸抓取推荐方法,其特征在于:所述步骤三中判断是否满足时间阈值条件的方法为:
计算当前轨迹的时间t与的差值 />,如果>=/>,则为满足条件。
3.根据权利要求1所述的一种实时人脸抓取推荐方法,其特征在于:所述步骤四中还包括如下步骤:
计算当前轨迹的时间t与的差值 />,>=/>,则满足时间间隔条件,并保存人脸的等待计数器置为0;
如果不是正脸,不进行储存,并将对应的保存人脸等待计数器加1;
设一个阈值:,如果在/> < />的时间内有正脸,则直接保存进入步骤五,如果/> > />,则保存当前的图像内容数据,再进入步骤五。
4.根据权利要求3所述的一种实时人脸抓取推荐方法,其特征在于:正脸判断的方法如下:以人脸检测5个关键点为基准,记录左眼TL坐标,右眼TR坐标/>,鼻子C坐标,左嘴角BL坐标/>,右嘴角BR坐标/>;计算眼睛与鼻子中心的水平距离,/>;
计算两个距离的比值:,如果其结果/></>,或者/>,或者/>,那么认为当前脸是侧脸;
计算嘴角与鼻子中心的垂直方向距离,,如果/>+>/>,那么认为是俯视脸。
5.一种实时人脸抓取推荐计算机设备,其特征在于:包括计算机可读存储介质以及处理器,所述计算机可读存储介质中存储有至少一条指令,所述至少一条指令由处理器加载并执行,以实现如权利要求1至4任一所述的实时人脸抓取推荐方法。
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Legal Events
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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