CN112560638A - 基于人脸识别和行为检测的会场专注评估方法及系统 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种基于人脸识别和行为检测的会场专注评估方法及系统，所述方法包括：对与会人员进行定期图片抓拍，获取参会图像；对所述参会图像进行人脸检测，获取人脸面向角度信息；根据所述人脸面向角度信息，对所述与会人员进行状态标记；根据所述与会人员的位置信息与所述状态标记的结果，计算所述与会人员的会场专注系数。通过本申请，可配合视频同步分析会议中与会人员的专注程度，节省人力，提高工作效率。

Description

基于人脸识别和行为检测的会场专注评估方法及系统

技术领域

本发明涉及机器识别领域。更具体的说，本发明涉及一种基于人脸识别和行为检测的会场专注评估方法及系统。

背景技术

目前，人脸识别广泛应用于生活中，是各种安全监控系统和大型商场、购物中心、连锁店、机场等公共场所在管理和决策方面必不可少的数据。人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。

在举行会议或者演讲比赛时，通常需要了解过程中参与人员的参加程度，从而对会议或者演讲进行细节优化。目前通常采用的方法是现场人工观察或者后期问卷调查以了解参会人员的参与程度，但是针对以上两种方案仍存在以下问题：

1、采用人工观察的方式，人力成本高，并且出于观察者自己的主观信息，无法度量化；

2、问卷一般是整体结果，无法细分到具体时间段；

3、耗费大量时间，工作效率低。

发明内容

本申请实施例提供了一种基于人脸识别和行为检测的会场专注评估方法，以至少解决相关技术中主观因素影响的问题。

本发明提供了一种基于人脸识别和行为检测的会场专注评估方法，所述方法包括以下步骤：

抓拍步骤：对与会人员进行定期图片抓拍，获取参会图像；

角度获取步骤：对所述参会图像进行人脸检测，获取人脸面向角度信息；

标记步骤：根据所述人脸面向角度信息，对所述与会人员进行状态标记；

计算步骤：根据所述与会人员的位置信息与所述状态标记的结果，计算所述与会人员的会场专注系数。

作为本发明的进一步改进，所述角度获取步骤具体包括以下步骤：

人员检测步骤：对所述参会图像进行人员检测；

人脸检测步骤：基于所述人员检测结果，对人员个体图像进行所述人脸检测，获取所述人脸面向角度信息。

作为本发明的进一步改进，所述标记步骤具体包括以下步骤：

第一标记步骤：若人脸面向演讲台，则标记为在听讲；

行为检测步骤：若人脸非面向演讲台，则进行行为检测。

作为本发明的进一步改进，所述行为检测步骤具体包括以下步骤：

第二标记步骤：若在进行会议相关动作，则标记为在听讲；

第三标记步骤：若在进行非会议相关动作，标记为未听讲。

作为本发明的进一步改进，所述计算步骤中还包括对所述与会人员的有效听讲时间进行统计汇总。

基于相同发明思想，本发明还基于任一项发明创造所揭示的基于人脸识别和行为检测的会场专注评估方法，揭示了一种基于人脸识别和行为检测的会场专注评估系统，

所述基于人脸识别和行为检测的会场专注评估系统包括：

抓拍模块，对与会人员进行定期图片抓拍，获取参会图像；

角度获取模块，对所述参会图像进行人脸检测，获取人脸面向角度信息；

标记模块，根据所述人脸面向角度信息，对所述与会人员进行状态标记；

计算模块，根据所述与会人员的位置信息与所述状态标记的结果，计算所述与会人员的会场专注系数。

作为本发明的进一步改进，所述角度获取模块具体包括：

人员检测单元，对所述参会图像进行人员检测；

人脸检测单元，基于所述人员检测结果，对人员个体图像进行所述人脸检测，获取所述人脸面向角度信息。

作为本发明的进一步改进，所述标记模块具体包括：

第一标记单元，若人脸面向演讲台，则标记为在听讲；

行为检测单元，若人脸非面向演讲台，则进行行为检测。

作为本发明的进一步改进，所述行为检测单元具体包括：

第二标记单元，若在进行会议相关动作，则标记为在听讲；

第三标记单元，若在进行非会议相关动作，标记为未听讲。

作为本发明的进一步改进，所述计算模块中还包括对所述与会人员的有效听讲时间进行统计汇总。

与现有技术相比，本发明的有益效果如下：

1、提出了一种基于人脸识别和行为检测的会场专注评估方法，了解一场会议中大家参与程度，可以有效的让会议发起者知道大家对会议的关注程度，从而对会议中进行优化；

2、按时间粒度进行细分统计，可以配合演讲视频进行时间维度上的同步分析，节省时间；

3、整个过程实现自动化评估，应用机器识别技术，释放人力，提高效率。

本申请的一个或多个实施例的细节在以下附图和描述中提出，以使本申请的其他特征、目的和优点更加简明易懂。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1是本发明实施例提供的一种基于人脸识别和行为检测的会场专注评估方法整体流程图；

图2是本实施例所揭示的标记流程图；

图3是图1所揭示的步骤S2整体流程图；

图4是图1所揭示的步骤S3整体流程图；

图5是图4所揭示的步骤S32整体流程图；

图6是本实施例提供的一种基于人脸识别和行为检测的会场专注评估系统结构框架图；

图7是根据本发明实施例的计算机设备的框架图。

以上图中：

100、抓取模块；200、角度获取模块；300、标记模块；400、计算模块；201、人员检测单元；202、人脸检测单元；301、第一标记单元；302、行为检测单元；3021、第二标记单元；3022、第三标记单元；80、总线；81、处理器；82、存储器；83、通信接口。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行描述和说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。基于本申请提供的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本申请应用于其他类似情景。此外，还可以理解的是，虽然这种开发过程中所作出的努力可能是复杂并且冗长的，然而对于与本申请公开的内容相关的本领域的普通技术人员而言，在本申请揭露的技术内容的基础上进行的一些设计，制造或者生产等变更只是常规的技术手段，不应当理解为本申请公开的内容不充分。

在本申请中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域普通技术人员显式地和隐式地理解的是，本申请所描述的实施例在不冲突的情况下，可以与其它实施例相结合。

除非另作定义，本申请所涉及的技术术语或者科学术语应当为本申请所属技术领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本申请所涉及的“一”、“一个”、“一种”、“该”等类似词语并不表示数量限制，可表示单数或复数。本申请所涉及的术语“包括”、“包含”、“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含；例如包含了一系列步骤或模块(单元)的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可以还包括没有列出的步骤或单元，或可以还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。本申请所涉及的“连接”、“相连”、“耦接”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电气的连接，不管是直接的还是间接的。本申请所涉及的“多个”是指两个或两个以上。“和/或”描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，“A和/或B”可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。本申请所涉及的术语“第一”、“第二”、“第三”等仅仅是区别类似的对象，不待表针对对象的特定排序。

下面结合附图所示的各实施方式对本发明进行详细说明，但应当说明的是，这些实施方式并非对本发明的限制，本领域普通技术人员根据这些实施方式所作的功能、方法、或者结构上的等效变换或替待，均属于本发明的保护范围之内。

在详细阐述本发明各个实施例之前，对本发明的核心发明思想予以概述，并通过下述若干实施例予以详细阐述。

本发明可基于人脸识别和行为检测对参会人员进行专注度评估，了解一场会议中大家参与程度，可以有效的让会议发起者知道大家对会议的关注程度，从而对会议中进行优化。

实施例一：

参照图1至图5所示，本实例揭示了一种基于人脸识别和行为检测的会场专注评估方法(以下简称“方法”)的具体实施方式。

具体而言参照图1和图2所示，本实施例所揭示的方法主要包括以下步骤：

步骤S1、对与会人员进行定期图片抓拍，获取参会图像。

具体而言，在其中一些实施例中，在会议过程中通过会场的摄像头对与会人员进行定期图片抓拍。

然后执行步骤S2、对所述参会图像进行人脸检测，获取人脸面向角度信息。

具体而言，在其中一些实施例中，参照图3所示步骤S2具体包括以下步骤：

S21、对所述参会图像进行人员检测；

S22、基于所述人员检测结果，对人员个体图像进行所述人脸检测，获取所述人脸面向角度信息。

具体而言，在其中一些实施例中，对图片进行人员检测，人员检测即为识别出图像中出现的“人”，然后对人员个体图像进行人脸检测，人脸检测即为识别出图像中出现的“人脸”，然后使用人脸角度检测，检测出图像中人脸的角度，通过一个三维向量描述人脸的朝向，获得人脸面向角度信息。

然后执行步骤S3、根据所述人脸面向角度信息，对所述与会人员进行状态标记。

具体而言，在其中一些实施例中，参照图4所示步骤S3具体包括以下步骤：

S31、若人脸面向演讲台，则标记为在听讲；

S32、若人脸非面向演讲台，则进行行为检测。

具体而言，在其中一些实施例中，参照图5所示步骤S32具体包括以下步骤：

S321、若在进行会议相关动作，则标记为在听讲；

S322、若在进行非会议相关动作，标记为未听讲。

具体而言，在其中一些实施例中，对于面向演讲台的人脸标注该与会人员为在听讲；对于非面向演讲台的人员进行行为检测，行为检测即为识别出图像中人的“行为动作”，如果是进行会议相关动作，例如记笔记、看材料等，标注该与会人员为在听讲，如果是在进行非会议相关动作，例如玩手机、睡觉等，标记为未听讲。

然后执行步骤S4、根据所述与会人员的位置信息与所述状态标记的结果，计算所述与会人员的会场专注系数。

具体而言，在其中一些实施例中，根据位置和人脸识别信息，对该与会人员整场会议的有效听讲时间进行统计汇总，计算出每个人的会议专注系数。

通过本申请实施例所揭示的一种基于人脸识别和行为检测的会场专注评估方法，了解一场会议中大家参与程度，可以有效的让会议发起者知道大家对会议的关注程度，从而对会议中进行优化；按时间粒度进行细分统计，可以配合演讲视频进行时间维度上的同步分析，节省时间；整个过程实现自动化评估，应用机器识别技术，释放人力，提高效率。

本申请的一个或多个实施例的细节在以下附图和描述中提出，以使本申请的其他特征、目的和优点更加简明易懂。

实施例二：

结合实施例一所揭示的一种基于人脸识别和行为检测的会场专注评估方法，本实施例揭示了一种基于人脸识别和行为检测的会场专注评估系统(以下简称“系统”)的具体实施示例。

参照图6所示，所述系统包括：

抓拍模块100，对与会人员进行定期图片抓拍，获取参会图像；

角度获取模块200，对所述参会图像进行人脸检测，获取人脸面向角度信息；

标记模块300，根据所述人脸面向角度信息，对所述与会人员进行状态标记；

计算模块400，根据所述与会人员的位置信息与所述状态标记的结果，计算所述与会人员的会场专注系数。

具体而言，在其中一些实施例中，所述角度获取模块200具体包括：

人员检测单元201，对所述参会图像进行人员检测；

人脸检测单元202，基于所述人员检测结果，对人员个体图像进行所述人脸检测，获取所述人脸面向角度信息。

具体而言，在其中一些实施例中，所述标记模块300具体包括：

第一标记单元301，若人脸面向演讲台，则标记为在听讲；

行为检测单元302，若人脸非面向演讲台，则进行行为检测。

具体而言，在其中一些实施例中，所述行为检测单元302具体包括：

第二标记单元3021，若在进行会议相关动作，则标记为在听讲；

第三标记单元3022，若在进行非会议相关动作，标记为未听讲。

具体而言，在其中一些实施例中，所述计算模块400中还包括对所述与会人员的有效听讲时间进行统计汇总。

本实施例所揭示的一种基于人脸识别和行为检测的会场专注评估系统与实施例一所揭示的一种基于人脸识别和行为检测的会场专注评估方法中其余相同部分的技术方案，请参考实施例一所述，在此不再赘述。

实施例三:

结合图7所示，本实施例揭示了一种计算机设备的一种具体实施方式。计算机设备可以包括处理器81以及存储有计算机程序指令的存储器82。

具体地，上述处理器81可以包括中央处理器(CPU)，或者特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称为ASIC)，或者可以被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路。

其中，存储器82可以包括用于数据或指令的大容量存储器。举例来说而非限制，存储器82可包括硬盘驱动器(Hard Disk Drive，简称为HDD)、软盘驱动器、固态驱动器(SolidState Drive，简称为SSD)、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线(Universal SerialBus，简称为USB)驱动器或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，存储器82可包括可移除或不可移除(或固定)的介质。在合适的情况下，存储器82可在数据处理装置的内部或外部。在特定实施例中，存储器82是非易失性(Non-Volatile)存储器。在特定实施例中，存储器82包括只读存储器(Read-Only Memory，简称为ROM)和随机存取存储器(RandomAccess Memory，简称为RAM)。在合适的情况下，该ROM可以是掩模编程的ROM、可编程ROM(Programmable Read-Only Memory，简称为PROM)、可擦除PROM(Erasable ProgrammableRead-Only Memory，简称为EPROM)、电可擦除PROM(Electrically Erasable ProgrammableRead-Only Memory，简称为EEPROM)、电可改写ROM(Electrically Alterable Read-OnlyMemory，简称为EAROM)或闪存(FLASH)或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，该RAM可以是静态随机存取存储器(Static Random-Access Memory，简称为SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic Random Access Memory，简称为DRAM)，其中，DRAM可以是快速页模式动态随机存取存储器(Fast Page Mode Dynamic Random Access Memory，简称为FPMDRAM)、扩展数据输出动态随机存取存储器(Extended Date Out Dynamic RandomAccess Memory，简称为EDODRAM)、同步动态随机存取内存(Synchronous Dynamic Random-Access Memory，简称SDRAM)等。

存储器82可以用来存储或者缓存需要处理和/或通信使用的各种数据文件，以及处理器81所执行的可能的计算机程序指令。

处理器81通过读取并执行存储器82中存储的计算机程序指令，以实现上述实施例中的任意一种基于人脸识别和行为检测的会场专注评估方法。

在其中一些实施例中，计算机设备还可包括通信接口83和总线80。其中，如图7所示，处理器81、存储器82、通信接口83通过总线80连接并完成相互间的通信。

通信接口83用于实现本申请实施例中各模块、装置、单元和/或设备之间的通信。通信端口83还可以实现与其他部件例如：外接设备、图像/数据采集设备、数据库、外部存储以及图像/数据处理工作站等之间进行数据通信。

总线80包括硬件、软件或两者，将计算机设备的部件彼此耦接在一起。总线80包括但不限于以下至少之一：数据总线(Data Bus)、地址总线(Address Bus)、控制总线(Control Bus)、扩展总线(Expansion Bus)、局部总线(Local Bus)。举例来说而非限制，总线80可包括图形加速接口(Accelerated Graphics Port，简称为AGP)或其他图形总线、增强工业标准架构(Extended Industry Standard Architecture，简称为EISA)总线、前端总线(Front Side Bus，简称为FSB)、超传输(Hyper Transport，简称为HT)互连、工业标准架构(Industry Standard Architecture，简称为ISA)总线、无线带宽(InfiniBand)互连、低引脚数(Low Pin Count，简称为LPC)总线、存储器总线、微信道架构(Micro ChannelArchitecture，简称为MCA)总线、外围组件互连(Peripheral Component Interconnect，简称为PCI)总线、PCI-Express(PCI-X)总线、串行高级技术附件(Serial AdvancedTechnology Attachment，简称为SATA)总线、视频电子标准协会局部(Video ElectronicsStandards AssociationLocal Bus，简称为VLB)总线或其他合适的总线或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，总线80可包括一个或多个总线。尽管本申请实施例描述和示出了特定的总线，但本申请考虑任何合适的总线或互连。

该计算机设备可以基于人脸识别和行为检测实现会场专注评估，从而实现结合图1描述的方法。

另外，结合上述实施例中基于人脸识别和行为检测的会场专注评估方法，本申请实施例可提供一种计算机可读存储介质来实现。该计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令；该计算机程序指令被处理器执行时实现上述实施例中的任意一种基于人脸识别和行为检测的会场专注评估方法。

以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

综上所述，基于本发明的有益效果在于，提出了一种基于人脸识别和行为检测的会场专注评估方法，了解一场会议中大家参与程度，可以有效的让会议发起者知道大家对会议的关注程度，从而对会议中进行优化；按时间粒度进行细分统计，可以配合演讲视频进行时间维度上的同步分析，节省时间；整个过程实现自动化评估，应用机器识别技术，释放人力，提高效率。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种基于人脸识别和行为检测的会场专注评估方法，其特征在于，包括如下步骤：

抓拍步骤：对与会人员进行定期图片抓拍，获取参会图像；

角度获取步骤：对所述参会图像进行人脸检测，获取人脸面向角度信息；

标记步骤：根据所述人脸面向角度信息，对所述与会人员进行状态标记；

计算步骤：根据所述与会人员的位置信息与所述状态标记的结果，计算所述与会人员的会场专注系数。

2.如权利要求1所述的基于人脸识别和行为检测的会场专注评估方法，其特征在于，所述角度获取步骤具体包括以下步骤：

人员检测步骤：对所述参会图像进行人员检测；

人脸检测步骤：基于所述人员检测结果，对人员个体图像进行所述人脸检测，获取所述人脸面向角度信息。

3.如权利要求1所述的基于人脸识别和行为检测的会场专注评估方法，其特征在于，所述标记步骤具体包括以下步骤：

第一标记步骤：若人脸面向演讲台，则标记为在听讲；

行为检测步骤：若人脸非面向演讲台，则进行行为检测。

4.如权利要求3所述的基于人脸识别和行为检测的会场专注评估方法，其特征在于，所述行为检测步骤具体包括以下步骤：

第二标记步骤：若在进行会议相关动作，则标记为在听讲；

第三标记步骤：若在进行非会议相关动作，标记为未听讲。

5.如权利要求1所述的基于人脸识别和行为检测的会场专注评估方法，其特征在于，所述计算步骤中还包括对所述与会人员的有效听讲时间进行统计汇总。

6.一种基于人脸识别和行为检测的会场专注评估系统，其特征在于，包括：

抓拍模块，对与会人员进行定期图片抓拍，获取参会图像；

角度获取模块，对所述参会图像进行人脸检测，获取人脸面向角度信息；

标记模块，根据所述人脸面向角度信息，对所述与会人员进行状态标记；

计算模块，根据所述与会人员的位置信息与所述状态标记的结果，计算所述与会人员的会场专注系数。

7.如权利要求6所述的基于人脸识别和行为检测的会场专注评估系统，其特征在于，所述角度获取模块具体包括：

人员检测单元，对所述参会图像进行人员检测；

人脸检测单元，基于所述人员检测结果，对人员个体图像进行所述人脸检测，获取所述人脸面向角度信息。

8.如权利要求6所述的基于人脸识别和行为检测的会场专注评估系统，其特征在于，所述标记模块具体包括：

第一标记单元，若人脸面向演讲台，则标记为在听讲；

行为检测单元，若人脸非面向演讲台，则进行行为检测。

9.如权利要求8所述的基于人脸识别和行为检测的会场专注评估系统，其特征在于，所述行为检测单元具体包括：

第二标记单元，若在进行会议相关动作，则标记为在听讲；

第三标记单元，若在进行非会议相关动作，标记为未听讲。

10.如权利要求6所述的基于人脸识别和行为检测的会场专注评估系统，其特征在于，所述计算模块中还包括对所述与会人员的有效听讲时间进行统计汇总。

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