JP6916895B2 - 顔画像重複削除方法及び装置、電子機器、記憶媒体、プログラム - Google Patents

Description

（関連出願の相互参照）
本願は、２０１７年７月２１日に中国特許局に出願された、出願番号２０１７１０６０５５３９．３、発明の名称「顔画像をデータベースに格納する方法、装置、電子機器及びコンピュータ記憶媒体」、及び２０１８年１月１６日に中国特許局に出願された、出願番号２０１８１００４１７９７．８、発明の名称「顔画像重複削除方法及び装置、電子機器、記憶媒体、プログラム」の中国特許出願の優先権を主張し、その開示の全てが参照によって本願に組み込まれる。

本願は、コンピュータビジョンの技術に関し、特に顔画像重複削除方法及び装置、電子機器、記憶媒体、プログラムに関する。

画像には豊富且つ直感的な情報が含まれており、現在、インターネットのソーシャル、買い物、旅行等の分野において、ユーザのために情報を伝達するのに大量の画像が必要になっている。画像数量が継続的に増加するにつれて、重複画像の数量も多くなっている。従って、重複画像によってユーザエクスペリエンスに影響を及ぼし、画像の保守量が増加することを回避するために、画像情報の提供側は、画像情報を利用する前に、画像に対して重複削除を行う必要がある。インターネットが急速に発展するに伴い、画像提供側は、毎日ユーザによるアップロード、クローラによるダウンロード等の多くの手段により、大量の画像情報を取得し、その数量が人工での確認の限度をはるかに上回っている。

本願の実施形態は、顔画像重複削除技術を提供する。

本願の実施形態の一態様によれば、
取得された複数の第１の顔画像に対してフィルタリング操作を実行し、画像品質が第１の設定条件に到達した少なくとも１つの第２の顔画像を取得する工程と、
前記第２の顔画像を画像キュー内の少なくとも１つの第３の顔画像とマッチングし、マッチング結果を取得する工程と、
前記マッチング結果に基づいて前記第２の顔画像に対して重複削除操作を実行するか否かを確定する工程と、を含む顔画像重複削除方法が提供される。

任意選択的に、前記画像キューは、異なる人にそれぞれ対応する少なくとも１つの第３の顔画像を含む。

任意選択的に、取得された複数の第１の顔画像に対してフィルタリング操作を実行する前記工程は、
前記第１の顔画像における顔の表示品質を表すための、前記第１の顔画像に対応する顔属性に基づいて、取得された複数の第１の顔画像をフィルタリングする工程と、
及び／又は、
前記第１の顔画像における顔の振れ角度を表すための、前記第１の顔画像における顔の角度に基づいて、取得された複数の第１の顔画像をフィルタリングする工程と、を含む。

前記顔属性は顔角度、顔幅高値、顔ボケ度のいずれか一つ又は複数を含み、
前記第１の顔画像に対応する顔属性に基づいて、取得された複数の第１の顔画像をフィルタリングする前記工程は、
前記顔角度が第１の所定範囲にあること、前記顔幅高値が第２の所定閾値より大きいこと、前記顔ボケ度が第３の所定閾値より小さいことの少なくとも１つを含む第１の条件を満たすことに応じて、前記第１の顔画像の画像品質が第１の設定条件に到達したことを確定する工程を含む。

任意選択的に、取得された複数の第１の顔画像に対してフィルタリング操作を実行し、画像品質が第１の設定条件に到達した少なくとも１つの第２の顔画像を取得する前記工程は、
複数の第１の顔画像から同一人に対応する少なくとも１つの第１の顔画像を識別する工程と、
前記同一人に対応する少なくとも１つの第１の顔画像をフィルタリングし、前記少なくとも１つの第１の顔画像のうち、品質が第１の設定条件に到達した第２の顔画像を取得する工程と、を含む。

任意選択的に、前記同一人に対応する少なくとも１つの第１の顔画像をフィルタリングし、前記少なくとも１つの第１の顔画像のうち、品質が第１の設定条件に到達した第２の顔画像を取得する前記工程は、
前記第１の顔画像に対応する顔角度に基づいて前記同一人に対応する少なくとも１つの第１の顔画像をフィルタリングし、品質が第１の設定条件に到達した第２の顔画像を取得する工程を含む。

任意選択的に、前記顔角度は、顔水平振れ角度、顔俯仰角度、顔傾斜角度のいずれか１つ又は複数を含む。

任意選択的に、前記第１の顔画像に対応する顔角度に基づいて前記同一人に対応する少なくとも１つの第１の顔画像をフィルタリングし、品質が第１の設定条件に到達した第２の顔画像を取得する前記工程は、
前記第１の顔画像に対応する顔水平振れ角度、顔俯仰角度及び顔傾斜角度を３次元ベクトルに変換する工程と、
前記３次元ベクトルから基準点までの距離に基づいて、前記同一人に対応する少なくとも１つの第１の顔画像をフィルタリングし、品質が第１の設定条件に到達した第２の顔画像を取得する工程であって、前記基準点は値が全て０となる３次元ベクトルである工程と、を含む。

任意選択的に、複数の第１の顔画像から同一人に対応する少なくとも１つの第１の顔画像を識別する前記工程は、
複数の第１の顔画像から、第１の所定の時間内に同一人に対応する少なくとも１つの第１の顔画像を識別する工程を含み、
前記３次元ベクトルから基準点までの距離に基づいて、前記同一人に対応する少なくとも１つの第１の顔画像をフィルタリングし、品質が第１の設定条件に到達した第２の顔画像を取得する前記工程は、
前記少なくとも１つの第１の顔画像のうち、３次元ベクトルから前記基準点までの距離が最も小さい第１の顔画像を前記第２の顔画像として確定する工程を含む。

任意選択的に、前記第２の顔画像を画像キュー内の少なくとも１つの第３の顔画像とマッチングし、マッチング結果を取得する工程は、
前記第２の顔画像に対応する第２の顔特徴、及び前記画像キュー内の少なくとも１つの第３の顔画像に対応する第３の顔特徴に基づいて、前記第２の顔画像と前記画像キュー内の前記少なくとも１つの第３の顔画像との類似度を取得する工程と、
前記第２の顔画像と前記画像キュー内の少なくとも１つの第３の顔画像との類似度に基づいて、マッチング結果を取得する工程と、を含む。

任意選択的に、前記第２の顔画像と前記画像キュー内の少なくとも１つの第３の顔画像との類似度に基づいて、マッチング結果を取得する前記工程は、
前記画像キューに、前記第２の顔画像との類似度が予め設定された類似度と同じ、又はそれより大きい第３の顔画像が存在することに応じて、前記画像キューに前記第２の顔画像とマッチングする画像が存在することを表すマッチング結果を取得する工程、及び／又は
前記画像キューに、前記第２の顔画像との類似度が前記予め設定された類似度と同じ、又はそれより大きい第３の顔画像が存在しないことに応じて、前記画像キューに前記第２の顔画像とマッチングする画像が存在しないことを表すマッチング結果を取得する工程を含む。

任意選択的に、前記少なくとも１つの第２の顔画像に対応する第２の顔特徴、及び前記画像キュー内の少なくとも１つの第３の顔画像に対応する予め保存された顔特徴に基づいて、前記第２の顔画像と前記画像キュー内の前記少なくとも１つの第３の顔画像との類似度を取得する前記工程は、
前記少なくとも１つの第２の顔画像に対応する第２の顔特徴と前記画像キュー内の少なくとも１つの第３の顔画像のうちの各第３の顔画像に対応する第３の顔特徴との距離をそれぞれ確定する工程と、
前記距離に基づいて前記第２の顔画像と前記画像キュー内の少なくとも１つの第３の顔画像のうちの各第３の顔画像との類似度を取得する工程と、を含む。

任意選択的に、マッチング結果に基づいて前記第２の顔画像に対して重複削除操作を実行するか否かを確定する前記工程は、
前記画像キューに前記第２の顔画像とマッチングする画像が存在することを表す前記マッチング結果に応じて、前記第２の顔画像が重複している画像であることを確定し、及び／又は、前記第２の顔画像を前記画像キューに格納しない工程を含む。

任意選択的に、前記マッチング結果に基づいて前記第２の顔画像に対して重複削除操作を実行するか否かを確定する工程は、
前記画像キューに前記第２の顔画像とマッチングする画像が存在しないことを表す前記マッチング結果に応じて、前記第２の顔画像が重複している画像ではないことを確定し、及び／又は、前記第２の顔画像を前記画像キューに格納する工程を含む。

任意選択的に、取得された複数の第１の顔画像に対してフィルタリング操作を実行する前記工程の前は、更に、
少なくとも１フレームのビデオ画像に基づいて前記複数の第１の顔画像を取得する工程を含む。

任意選択的に、前記少なくとも１フレームのビデオ画像に基づいて前記複数の第１の顔画像を取得する工程は、
ビデオストリームから顔画像を含む少なくとも１フレームのビデオ画像を取得する工程と、
前記少なくとも１フレームのビデオ画像に対して顔識別処理を行い、前記複数の第１の顔画像を取得する程と、を含む。

任意選択的に、前記少なくとも１フレームのビデオ画像に対して顔識別処理を行う前記工程の前に、更に、
前記ビデオ画像内の所定の大きさを有する少なくとも１つの顔画像を取得する工程を含む。

任意選択的に、更に、
前記取得された複数の第１の顔画像に基づいて、少なくとも１つの顔軌跡を確立する工程であって、各々顔軌跡が一人に対応する、工程を含み、
取得された複数の第１の顔画像に対してフィルタリング操作を実行し、画像品質が第１の設定条件に到達した少なくとも１つの第２の顔画像を取得する前記工程は、
前記少なくとも１つの顔軌跡のうちの各顔軌跡に含まれる少なくとも１つの第１の顔画像に対してフィルタリング操作を行い、前記各顔軌跡における画像品質が第１の設定条件に到達した１つの第２の顔画像を取得する工程を含む。

任意選択的に、前記方法はクライアント端末に適用され、
前記方法は、更に、
前記重複削除操作により取得された目標顔画像又は画像キューをサーバに送信する工程を含む。

本願の別の実施形態によれば、
取得された複数の第１の顔画像に対してフィルタリング操作を実行し、画像品質が第１の設定条件に到達した少なくとも１つの第２の顔画像を取得するために用いられるフィルタリングユニットと、
前記第２の顔画像を画像キュー内の少なくとも１つの第３の顔画像とマッチングし、マッチング結果を取得するために用いられるマッチングユニットと、
前記マッチング結果に基づいて前記第２の顔画像に対して重複削除操作を実行するか否かを確定するために用いられる重複削除ユニットと、を含む顔画像重複削除装置が提供される。

任意選択的に、前記画像キューは、異なる人にそれぞれ対応する少なくとも１つの第３の顔画像を含む。

任意選択的に、前記フィルタリングユニットは、
前記第１の顔画像における顔の表示品質を表すための、前記第１の顔画像に対応する顔属性に基づいて、取得された複数の第１の顔画像をフィルタリングするために用いられる属性フィルタリングモジュールと、
及び／又は、
前記第１の顔画像における顔の振れ角度を表すための、前記第１の顔画像における顔の角度に基づいて、取得された複数の第１の顔画像をフィルタリングするために用いられる角度フィルタリングモジュールと、を含む。

任意選択的に、前記顔属性は顔角度、顔幅高値、顔ボケ度のいずれか一つ又は複数を含み、
前記マッチングユニットは、具体的には、第１の条件を満たすことに応じて、前記顔角度が第１の所定範囲にあること、前記顔幅高値が第２の所定閾値より大きいこと、及び／又は前記顔ボケ度が第３の所定閾値より小さいことの少なくとも１つを含む前記第１の条件について前記第１の顔画像の画像品質が到達したことを確定するために用いられる。

任意選択的に、前記フィルタリングユニットは、複数の第１の顔画像から同一人に対応する少なくとも１つの第１の顔画像を識別し、前記同一人に対応する少なくとも１つの第１の顔画像をフィルタリングし、前記少なくとも１つの第１の顔画像のうち、品質が第１の設定条件に到達した第２の顔画像を取得するために用いられる。

任意選択的に、前記フィルタリングユニットは前記同一人に対応する少なくとも１つの第１の顔画像をフィルタリングし、前記少なくとも１つの第１の顔画像のうち、品質が第１の設定条件に到達した第２の顔画像を取得する時に、前記第１の顔画像に対応する顔角度に基づいて前記同一人に対応する少なくとも１つの第１の顔画像をフィルタリングし、品質が第１の設定条件に到達した第２の顔画像を取得するために用いられる。

任意選択的に、前記顔角度は、顔水平振れ角度、顔俯仰角度、顔傾斜角度のいずれか１つ又は複数を含む。

任意選択的に、前記フィルタリングユニットは、
前記第１の顔画像に対応する顔水平振れ角度、顔俯仰角度及び顔傾斜角度を３次元ベクトルに変換するために用いられる角度変換モジュールと、
前記３次元ベクトルから基準点までの距離に基づいて、前記同一人に対応する少なくとも１つの第１の顔画像をフィルタリングし、品質が第１の設定条件に到達した第２の顔画像を取得するために用いられるベクトルフィルタリングモジュールであって、前記基準点は値が全て０となる３次元ベクトルであるベクトルフィルタリングモジュールと、を含む。

任意選択的に、前記フィルタリングユニットは複数の第１の顔画像から同一人に対応する少なくとも１つの第１の顔画像を識別する時に、複数の第１の顔画像から、第１の所定の時間内に同一人に対応する少なくとも１つの第１の顔画像を識別するために用いられ、
前記ベクトルフィルタリングモジュールは、前記少なくとも１つの第１の顔画像のうち、３次元ベクトルから前記基準点までの距離が最も小さい第１の顔画像を前記第２の顔画像として確定するために用いられる。

任意選択的に、前記マッチングユニットは、
前記第２の顔画像に対応する第２の顔特徴、及び前記画像キュー内の少なくとも１つの第３の顔画像に対応する第３の顔特徴に基づいて、前記第２の顔画像と前記画像キュー内の前記少なくとも１つの第３の顔画像との類似度を取得するために用いられる類似度モジュールと、
前記第２の顔画像と前記画像キュー内の少なくとも１つの第３の顔画像との類似度に基づいて、マッチング結果を取得するために用いられる結果マッチングモジュールと、を含む。

任意選択的に、前記結果マッチングモジュールは、前記画像キューに、前記第２の顔画像との類似度が予め設定された類似度と同じ、又はそれより大きい第３の顔画像が存在することに応じて、前記画像キューに前記第２の顔画像とマッチングする画像が存在することを表すマッチング結果を取得し、及び／又は
前記画像キューに、前記第２の顔画像との類似度が前記予め設定された類似度と同じ、又はそれより大きい第３の顔画像が存在しないことに応じて、前記画像キューに前記第２の顔画像とマッチングする画像が存在しないことを表すマッチング結果を取得するために用いられる。

任意選択的に、前記類似度モジュールは、具体的には、前記少なくとも１つの第２の顔画像に対応する第２の顔特徴と前記画像キュー内の少なくとも１つの第３の顔画像のうちの各第３の顔画像に対応する予め保存された顔特徴との距離をそれぞれ確定し、前記距離に基づいて前記第２の顔画像と前記画像キュー内の少なくとも１つの第３の顔画像のうちの各第３の顔画像との類似度を取得するために用いられる。

任意選択的に、前記重複削除ユニットは、前記画像キューに前記第２の顔画像とマッチングする画像が存在することを表す前記マッチング結果に応じて、前記第２の顔画像が重複している画像であることを確定し、及び／又は、前記第２の顔画像を前記画像キューに格納しないために用いられる。

任意選択的に、前記重複削除ユニットは、更に、前記画像キューに前記第２の顔画像とマッチングする画像が存在しないことを表す前記マッチング結果に応じて、前記第２の顔画像が重複している画像ではないことを確定し、及び／又は、前記第２の顔画像を前記画像キューに格納するために用いられる。

任意選択的には、更に、
少なくとも１フレームのビデオ画像に基づいて前記複数の第１の顔画像を取得するために用いられる画像取得ユニットを含む。

任意選択的に、前記画像取得ユニットは、
ビデオストリームから顔画像を含む少なくとも１フレームのビデオ画像を取得するために用いられるフレーム抽出モジュールと、
前記少なくとも１フレームのビデオ画像に対して顔識別処理を行い、前記複数の第１の顔画像を取得するために用いられる識別分割モジュールと、を含む。

任意選択的に、前記画像取得ユニットは、更に、
前記ビデオ画像内の所定の大きさを有する少なくとも１つの顔画像を取得するために用いられる顔取得モジュール含む。

任意選択的に、前記画像取得ユニットは、更に、
前記取得された複数の第１の顔画像に基づいて、少なくとも１つの顔軌跡を確立するために用いられる軌跡確立モジュールであって、各々顔軌跡が一人に対応する、軌跡確立モジュールと、
前記少なくとも１つの顔軌跡のうちの各顔軌跡に含まれる少なくとも１つの第１の顔画像に対してフィルタリング操作を行い、前記各顔軌跡における画像品質が第１の設定条件に到達した１つの第２の顔画像を取得するために用いられる前記フィルタリングユニットと、を含む。

任意選択的に、前記装置はクライアント端末に適用され、
前記装置は更に、
前記重複削除操作により取得された目標顔画像又は画像キューをサーバに送信するために用いられる送信ユニットを含む。

本願の別の実施形態によれば、上記の顔画像重複削除装置を備えるプロセッサーを含む電子機器が提供される。

本願の別の実施形態によれば、実行可能命令を記憶するために用いられるメモリーと、
前記メモリーと通信して前記実行可能命令を実行して上記の顔画像重複削除方法を実施するために用いられるプロセッサーと、を含む電子機器が提供される。

本願の別の実施形態によれば、コンピュータ読み取り可能命令を記憶するために用いられるコンピュータ記憶媒体において、
前記命令が実行される時に上記の顔画像重複削除方法を実行するコンピュータ記憶媒体が提供される。

本願の別の実施形態によれば、コンピュータ読み取り可能コードを含むコンピュータプログラムにおいて、
前記コンピュータ読み取り可能コードを機器上で動作する時に、前記機器内のプロセッサーが上記の顔画像重複削除方法を実現するための命令を実行するコンピュータプログラムが提供される。

本願の上記実施形態に基づいて提供される顔画像重複削除方法及び装置、電子機器、記憶媒体、プログラムは、取得された複数の第１の顔画像に対してフィルタリング操作を実行して、画像品質が第１の設定条件に到達した少なくとも１つの第２の顔画像が取得され、品質に基づくフィルタリングが実現され、顔画像の数量が低減され、取得された顔画像の品質が後続の顔画像に対する処理要求を満たすことができ、また、大量の顔画像を重複して処理する問題が回避され、更に、前記第２の顔画像を画像キュー内の少なくとも１つの第３の顔画像とマッチングしてマッチング結果を取得し、前記マッチング結果に基づいて前記第２の顔画像に対して重複削除操作を実行するか否かを確定し、既知の画像キューに基づいて該顔画像を記憶したか否かを判断し、速い重複顔識別を実現する。

以下、図面及び実施形態により本願の技術手段を更に詳細に記載する。

本願の顔画像重複削除方法の一実施形態のフローチャートである。 本願の顔画像重複削除装置の一実施形態の構造模式図である。 本願の実施形態の端末装置又はサーバを実現するための電子機器の構造模式図である。

明細書の一部を構成する図面は、本願の実施形態を記載しており、その記載と共に本願の原理を解釈するために用いられる。

図面を参照し、以下の詳細な記載によれば、本願をより明らかに理解できる。

ここで、図面を参照しながら本願の様々な例示的実施形態を詳細に説明する。なお、特に断らない限り、これらの実施形態で記述した部材及びステップの相対的配置、数式及び数値は本願の範囲を限定するものではないことに注意すべきである。

同時に、説明の便宜上、図面に示した各部の寸法は実際の比例関係に従って描いたものではないことを理解すべきである。

以下の少なくとも一つの例示的実施形態に対する説明は実際に説明的なものに過ぎず、本願及びその適用又は使用へのなんらの制限にもならない。

関連分野の当業者に既知の技術、方法及び機器については、詳細に説明しない場合があるが、場合によって、前記技術、方法及び機器は明細書の一部と見なすべきである。

なお、類似する符号及び英文字は以下の図面において類似項目を表し、従って、ある一項が一つの図面において定義されれば、以降の図面においてそれをさらに説明する必要がないことに注意すべきである。

本願の実施形態はコンピュータシステム／サーバなどに適用可能であり、それは他の様々な共通又は専用計算システム環境又は構成と共に動作可能である。コンピュータシステム／サーバとの併用に適する公知の計算システム、環境及び／又は構成の例は、パーソナルコンピュータシステム、サーバコンピュータシステム、シンクライアント、ファットクライアント、手持ち又はラップトップデバイス、マイクロプロセッサーに基づくシステム、セットトップボックス、プログラマブル消費者用電子機器、ネットワークパソコン、小型コンピュータシステム、大型コンピュータシステム及び前記あらゆるシステムを含む分散型クラウドコンピューティング技術環境などを含むが、これらに限定されない。

コンピュータシステム／サーバはコンピュータシステムにより実行されるコンピュータシステム実行可能命令（例えば、プログラムモジュール）の一般的な言語環境において記載できる。通常、プログラムモジュールはルーチン、プログラム、目的プログラム、コンポーネント、ロジック、データ構造などを含んでもよく、それらは特定のタスクを実行するか又は特定の抽象データ型を実現する。コンピュータシステム／サーバは分散型クラウドコンピューティング環境において実施でき、分散型クラウドコンピューティング環境において、タスクは通信ネットワークにわたってリンクされた遠隔処理機器により実行される。分散型クラウドコンピューティング環境において、プログラムモジュールは記憶機器を含むローカル又は遠隔計算システムの記憶媒体に存在してもよい。

図１は本願の顔画像重複削除方法の一実施形態のフローチャートである。該方法は、例えば端末装置、サーバなどの顔画像重複削除装置により実行可能であり、本願の実施形態は該顔画像重複削除装置の具体的な実現を限定しない。図１に示すように、該実施形態の方法は、
取得された複数の第１の顔画像に対してフィルタリング操作を実行し、画像品質が第１の設定条件に到達した少なくとも１つの第２の顔画像を取得するステップ１０１を含む。

任意選択的に、顔角度、顔幅高及び顔ボケ度等により顔画像の表示品質を評価可能であるが、本実施形態は具体的に何の指標に基づいて顔画像の表示品質を評価するかについて制限を加えなく、表示品質が基準に達した第２の顔画像を取得した後更に同一人に対応する複数の第２の顔画像に対して重複削除を行ってもよく、１つのビデオセグメントに基づいて複数の表示品質が基準に達した同一人の複数の第２の顔画像を取得した場合に、すべて後続の操作機器に伝送すれば、大きい負担になり、そして大量の資源を無駄に消耗する。

１つの選択可能な例において、このステップ１０１はプロセッサーによりメモリーに記憶された対応する命令を呼び出して実行されてもよいし、プロセッサーで動作するフィルタリングユニット２１により実行されてもよい。

ステップ１０２において、第２の顔画像を画像キュー内の少なくとも１つの第３の顔画像とマッチングし、マッチング結果を取得する。

１つ又は複数の選択可能な実施形態において、画像キューは、異なる人にそれぞれ対応する少なくとも１つの第３の顔画像を含み、任意選択的に、画像キューは、更に異なる人に対応する少なくとも１つの第３の顔画像に対応する顔特徴を含んでもよく、画像キューにおいて、顔画像及び／又は顔画像に対応する顔特徴が異なる人にそれぞれ対応してもよく（例えば、それぞれの顔画像が一人に対応する）、又は画像キューに異なる人にそれぞれ対応する一部の画像を含んでもよく、任意選択的に、２つの顔画像がマッチングするか否かを識別するには、顔画像に対応する顔特徴の間の距離に基づいて実現することができ、顔特徴の間の距離は、コサイン距離、ユークリッド距離等を含むが、これらに限定されず、本実施形態は具体的な特徴の間の距離の計算方法について制限を加えない。

任意選択的に、第２の顔画像を画像キュー内の第３の顔画像とマッチングする時に、第２の顔画像の特徴に基づいて画像キュー内の第３の顔画像の顔特徴とマッチングし、特徴マッチング結果に基づいて第２の顔画像が重複している画像であるか否かを確定することができる。

１つの選択可能な例において、このステップ１０２はプロセッサーによりメモリーに記憶された対応する命令を呼び出して実行されてもよいし、プロセッサーで動作するマッチングユニット２２により実行されてもよい。

ステップ１０３、マッチング結果に基づいて第２の顔画像に対して重複削除操作を実行か否かを確定する。

任意選択的に、フィルタリングした後取得された顔画像が予め保存された顔画像と同一人に対応する場合に、該顔画像が重複画像となり、この人に対応する顔画像がフィルタリング・重複削除処理を行われたことを示し、この時に、該顔画像を廃棄すること又は該顔画像を採用してこの人の画像キューでの対応する顔画像を交換することのどちらにしてもよく、フィルタリングした後取得された顔画像が予め保存された顔画像と同一人に対応しない場合に、該顔画像が重複画像ではなく、この顔画像に対応する人が新たに現れたものであることを示し、後で識別するためにキューに格納する必要がある。

１つの選択可能な例において、このステップ１０３はプロセッサーによりメモリーに記憶された対応する命令を呼び出して実行されてもよいし、プロセッサーで動作する重複削除ユニット２３により実行されてもよい。

本願の上記実施形態に基づいて提供される顔画像重複削除方法は、取得された複数の第１の顔画像に対してフィルタリング操作を実行して、画像品質が第１の設定条件に到達した少なくとも１つの第２の顔画像が取得され、品質に基づくフィルタリングが実現され、顔画像の数量が低減され、取得された顔画像の品質が後続の顔画像に対する処理要求を満たすことができ、また、大量の顔画像を重複して処理する問題が回避され、更に、前記第２の顔画像を画像キュー内の少なくとも１つの第３の顔画像とマッチングしてマッチング結果を取得し、前記マッチング結果に基づいて前記第２の顔画像に対して重複削除操作を実行するか否かを確定し、既知の画像キューに基づいて該顔画像を記憶したか否かを判断し、速い重複顔識別を実現する。

本願の顔画像重複削除方法の別の実施形態において、上記実施形態に基づいて、取得された複数の第１の顔画像に対してフィルタリング操作を実行する工程は、
第１の顔画像に対応する顔属性に基づいて、取得された複数の第１の顔画像をフィルタリングする工程を含む。

ここで、顔属性は顔画像における顔の表示品質を表すためのものであり、第１の顔画像に対応する顔属性は第１の顔画像における顔の表示品質を表すためのものである。

任意選択的に、顔属性は、顔角度、顔幅高値、顔ボケ度のいずれか１つ又は複数を含むが、これらに限定されるものではなく、任意選択的に、顔角度は、顔の水平方向での振れ角度を表すために用いられる水平振れ角度（ｙａｗ）、顔の垂直方向での転動角度を表すために用いられる俯仰角度（ｐｉｔｃｈ）、顔の垂直方向での振れ角度を表すために用いられる傾斜角度（ｒｏｌｌ）を含むが、これらに限定されるものではない。

１つ又は複数の選択可能な実施形態において、第１の顔画像に対応する顔属性に基づいて、取得された複数の第１の顔画像をフィルタリングする工程は、
第１の条件を満たすことに応じて、第１の顔画像の画像品質が第１の設定条件に到達したことを確定する工程を含む。

ここで、第１の条件は、顔角度が第１の所定範囲にあること、顔幅高値が第２の所定閾値より大きいこと、顔ボケ度が第３の所定閾値より小さいことの少なくとも１つを含むが、それらに限定されない。

又は、顔画像における顔に対応する顔属性を取得し、顔属性を判断し、
少なくとも１つの顔画像を画像キューに予め保存された顔画像とマッチングする工程は、
顔角度が第１の所定範囲にあること、顔幅高値が第２の所定閾値より大きいこと、顔ボケ度が第３の所定閾値より小さいことの少なくとも１つの条件を満たすことに応じて、
少なくとも１つの顔画像のうちの各顔画像を画像キューに予め保存された顔画像とマッチングする工程を含む。

更に、
顔角度が第１の所定範囲に存在しないこと、顔幅高値が第２の所定閾値と同等以下であること、顔ボケ度が第３の所定閾値と同等以上であることの少なくとも１つの条件を満たすことに応じて、
該顔画像を削除する工程を含む。

例えば、第１の所定範囲は±２０°に設定してもよく（具体的な値を具体的な場合に応じて設定してもよい）、即ち、顔角度のうちの水平振れ角度（ｙａｗ）、俯仰角度（ｐｉｔｃｈ）及び傾斜角度（ｒｏｌｌ）が共に±２０°の範囲にあり（３つの角度を同様な範囲又は異なる範囲に設定してもよい）、顔幅高は、顔の幅、顔の高さ（一般的には検出（ｄｅｔｅｃｔ）により返却し、設定することによってフィルタリングしてもよく、例えば、５０画素に設定し、幅及び高さが５０画素より小さい顔画像が条件に合致しないものと見なされ、幅及び高さを異なる値又は同一値に設定してもよい）を含んでもよく、顔属性が顔ボケ度（一般的にはキューツールキット（ＳＤＫ−ａｌｉｇｎｍｅｎｔ）により返却し、異なる値に設定してもよく、例えば、０．７に設定し、ボケ度が０．７より大きい場合に品質が悪い顔画像と見なす）を含んでもよい。ここで±２０°、５０画素、０．７という値は設定閾値であり、実際に応じて設定してもよい。

取得された複数の第１の顔画像に対してフィルタリング操作を実行する工程は、更に、顔画像における顔の振れ角度を表すために用いられる、第１の顔画像における顔の角度に基づいて、取得された複数の第１の顔画像をフィルタリングする工程を含んでもよく、本実施形態において、第１の顔画像における顔の角度は第１の顔画像における顔の振れ角度を表すために用いられる。振れ角度は基準的な前向きの顔に対するものであり、基準的な前向きの顔とは顔の水平、垂直及び傾斜方向での角度が全て０である顔を意味し、この顔を原点として顔の振れ角度を計算することができる。

更に、ビデオストリームから取得された複数のフレームの顔画像に対してフィルタリング操作を実行する工程を含んでもよい。ビデオストリームにおける複数のフレームの顔画像に対してフィルタリングを実行することにより、顔画像に基づいてビデオストリームからフレームを選択するという目的を実現することができ、フレーム選択により取得されたビデオフレーム中の顔画像が全て第１の設定条件に合致するものである。

１つ又は複数の選択可能な実施形態において、操作１０１には、
複数の第１の顔画像から同一人に対応する少なくとも１つの第１の顔画像を識別する工程と、
同一人に対応する少なくとも１つの第１の顔画像をフィルタリングして、少なくとも１つの第１の顔画像のうち、品質が第１の設定条件に到達した第２の顔画像を取得する工程と、を含む。

同一人の顔画像をフィルタリングすることにより、第１の顔画像のみをフィルタリングして品質問題のため一部の人の顔が採取されないことを回避し、取得された第２の顔画像の全面性を高めた。

任意選択的に、フィルタリング過程は顔軌跡を確立することにより実現可能であり、それは、同一人に対応する少なくとも１つの顔画像に基づいて顔軌跡を取得する工程と、
顔画像に対応する顔角度に基づいて顔軌跡における顔画像をフィルタリングし、顔軌跡における品質が第１の設定条件に到達した顔画像を取得する工程と、を含む。

本実施形態では、顔軌跡における顔画像をフィルタリングすることにより、少なくとも一人に対してそれぞれ品質の高い１枚の画像を取得する（例えば、それぞれの人に対して品質の高い１枚の画像を取得する）ことが実現され、顔角度により該顔画像の品質が第１の設定条件に到達したか否かを判断してもよく、この第１の設定条件はユーザの設定に基づいて調整可能であり、設定された角度範囲値であってもよいし、顔品質の高い１枚の画像を取るように設定してもよい。

任意選択的に、同一人に対応する少なくとも１つの第１の顔画像をフィルタリングし、少なくとも１つの第１の顔画像のうち、品質が第１の設定条件に到達した第２の顔画像を取得する工程は、
第１の顔画像に対応する顔角度に基づいて同一人に対応する少なくとも１つの第１の顔画像をフィルタリングし、品質が第１の設定条件に到達した第２の顔画像を取得する工程を含む。

顔角度をフィルタリングすることにより、大きい角度で振れた顔を除去し、角度が設定範囲にある第２の顔画像を取得することができる。

１つ又は複数の選択可能な実施形態において、顔角度は、顔水平振れ角度、顔俯仰角度、顔傾斜角度のいずれか１つ又は複数を含むが、それらに限定さらない。

任意選択的に、第１の顔画像に対応する顔角度に基づいて同一人に対応する少なくとも１つの第１の顔画像をフィルタリングし、品質が第１の設定条件に到達した第２の顔画像を取得する工程は、
第１の顔画像に対応する顔水平振れ角度、顔俯仰角度及び顔傾斜角度を１つの３次元ベクトルに変換する工程と、
３次元ベクトルから基準点までの距離に基づいて同一人に対応する少なくとも１つの第１の顔画像をフィルタリングし、品質が第１の設定条件に到達した第２の顔画像を取得する工程を含む。ここで、基準点は値が全て０である３次元ベクトルである。

任意選択的に、３次元ベクトルから基準点までの距離に基づいて顔軌跡における顔画像をフィルタリングし、基準点は値が全て０である３次元ベクトルである。

本実施形態において、顔水平振れ角度、顔俯仰角度及び顔傾斜角度を変換して取得された３次元ベクトルの二乗差を計算することにより距離値を取得することができ、この距離値により顔画像の品質を評価し、距離が小さいほど顔画像の品質が高いことを示し、即ち顔画像における顔が前向きの顔に似ており、ただし、本実施形態は、二乗差を計算することにより距離値を取得することに限定されず、更に他の方法により取得してもよく、また、速くフィルタリングするために、設定された時間期間内（例えば、５秒以内、１０秒以内等）に顔軌跡における顔画像をフィルタリングするようにしてもよい。

任意選択的に、複数の第１の顔画像から同一人に対応する少なくとも１つの第１の顔画像を識別する工程は、複数の第１の顔画像から、第１の所定の時間内に同一人に対応する少なくとも１つの第１の顔画像を識別する工程を含み、
３次元ベクトルから基準点までの距離に基づいて同一人に対応する少なくとも１つの第１の顔画像をフィルタリングし、品質が第１の設定条件に到達した第２の顔画像を取得する工程は、
少なくとも１つの第１の顔画像のうち、３次元のベクトルの基準点までの距離が最も小さい第１の顔画像を第２の顔画像として確定することを含む。

所定の時間内に、同一人の該所定の時間内での少なくとも１つの第１の顔画像をフィルタリングすることにより、毎回識別する第１の顔画像の数量を効果的に制御し、識別結果をより正確にすることができる。基準点までの距離が最も小さい第１の顔画像は顔画像における顔角度が最も小さい顔、即ち最も前向きの顔に似ている顔を示す。

１つ又は複数の選択可能な実施形態において、顔軌跡は更に、顔画像に対するフィルタリング操作の実行を開始する時間に対応する、顔画像に対応するタイムスタンプを含み、
３次元ベクトルから基準点までの距離に基づいて顔軌跡における顔画像をフィルタリングする工程は、
３次元ベクトルから基準点までの距離に基づいて、第１の所定の時間内での顔軌跡における少なくとも１つの顔画像のうち、対応する距離が所定閾値より小さい顔画像を取得し、対応する距離が所定閾値より小さい顔画像を保存する工程、又は
３次元ベクトルから基準点までの距離に基づいて、第１の所定の時間内での顔軌跡における少なくとも１つの顔画像のうち、対応する距離が最も小さい顔画像を取得し、対応する距離が最も小さい顔画像を保存する工程を含む。

本実施形態では設定時間内に顔画像をフィルタリングすることにより、該時間内の顔軌跡における品質の高い顔画像が取得され、即ち、品質が高い顔画像を取得し、処理速度を加速し、後で複数の所定の時間に取得された品質の高い顔画像に基づいて新たな顔軌跡を確立することが可能になり、新たな顔軌跡に基づいて更に品質フィルタリングにより、複数の所定の時間内の全ての顔画像のうちの優れた品質の顔画像を取得することを実現する。

本願の顔画像重複削除方法の更に別の実施形態において、上記実施形態に基づいて、操作１０２には、
第２の顔画像に対応する第２の顔特徴、及び画像キュー内の少なくとも１つの第３の顔画像に対応する第３の顔特徴に基づいて、第２の顔画像と画像キュー内の少なくとも１つの第３の顔画像との類似度を取得する工程と、
第２の顔画像と画像キュー内の少なくとも１つの第３の顔画像との類似度に基づいて、マッチング結果を取得する工程とを含む。

任意選択的に、画像キューには第２の顔画像との類似度が予め設定された類似度と同じ、又はそれより大きい第３の顔画像が存在することに応じて、画像キューに第２の顔画像とマッチングする画像が存在することを表すマッチング結果を取得する工程、及び／又は
画像キューに、第２の顔画像との類似度が予め設定された類似度と同じ、又はそれより大きい第３の顔画像が存在しないことに応じて、画像キューに第２の顔画像とマッチングする画像が存在しないマッチング結果を取得する工程を含む。

本実施形態は、顔重複削除を実現し、取得された品質が高い顔画像と保存された画像キュー内の顔画像との類似度照合を行い、顔特徴に基づいて行ってもよく、顔画像の顔特徴の取得はニューラルネットワークにより行ってもよく、また、画像キューに顔画像を記憶してもよいし、顔画像及びそれに対応する顔特徴を記憶してもよく、顔画像を記憶した場合に、類似度照合を行うことが必要とされる時に、まずニューラルネットワークにより予め保存された顔画像に対応する顔特徴を取得する。

本願の顔画像重複削除方法の上記各実施形態の１つの具体的な例において、少なくとも１つの第２の顔画像に対応する第２の顔特徴、及び画像キュー内の少なくとも１つの第３の顔画像に対応する予め保存された顔特徴に基づいて、第２の顔画像と画像キュー内の少なくとも１つの第３の顔画像との類似度を取得する工程は、
少なくとも１つの第２の顔画像に対応する第２の顔特徴と画像キュー内の少なくとも１つの第３の顔画像のうちの各第３の顔画像に対応する第３の顔特徴との距離をそれぞれ確定する工程と、
距離に基づいて第２の顔画像と画像キュー内の少なくとも１つの第３の顔画像のうちの各第３の顔画像との類似度を取得する工程とを含む。

任意選択的に、顔特徴の間の距離を計算することにより対応する顔画像の間の類似度を確定することができ、距離は具体的には、コサイン距離、ユークリッド距離、マハラノビス距離等を含むが、これらに限定されず、顔特徴の間の距離が近いほど対応する顔画像の間の類似度が大きいことを示し、同一人の顔画像であるか否かについて閾値（例えば、類似度０．８６、０．８８等）を設定することにより判断でき、設定される閾値の大きさは実際に応じて調整可能である。

任意選択的に、類似度識別の速度を加速するために、設定時間期間（例えば、３００秒、４００秒等）内に、該時間期間内に取得された顔画像と画像キューとの類似度を比較してもよく、設定時間期間に到達すると、該時間期間内に取得された顔画像と画像キューとの類似度を比較する。

本願の顔画像重複削除方法の上記各実施形態の１つの具体的な例において、操作１０３には、
画像キューに第２の顔画像とマッチングする画像が存在することを表すマッチング結果に応じて、第２の顔画像が重複している画像であることを確定し、及び／又は、第２の顔画像を画像キューに格納しない工程を含む。

任意選択的に、操作１０３には、画像キューに第２の顔画像とマッチングする画像が存在しないことを表すマッチング結果に応じて、第２の顔画像が重複している画像ではないことを確定し、及び／又は、第２の顔画像を画像キューに格納する工程を含む。

任意選択的に、顔画像と画像キュー内のある顔画像との類似度が所定閾値より大きい場合に、これらの２つの顔画像が同一人に対応する可能性があることを示し、後続処理の圧力を低減するために、同一人に対して１つのみの顔画像を保留すればよく、この時に、新たに受信した顔画像を直接削除してもよいし、該顔画像の品質を第３の顔画像と比較し、新たに受信した顔画像の品質がより高い時に、新たに受信した顔画像を採用して画像キューに予め保存された顔画像を取り替えるようにしてもよく、重複画像であると識別した時に、統計の後続処理に情報を提供するように、該顔画像の対応する出現回数を累計し記録するようにしてもよく、顔画像が重複画像ではないと判断した時に、後で他の新たに受信した顔画像に対して類似度マッチングを行う時に正確に識別できるように、該顔画像を画像キューに加える。

本願の顔画像重複削除方法のまた１つの実施形態において、上記実施形態に基づいて、操作１０１の前に、更に、
少なくとも１フレームのビデオ画像に基づいて複数の第１の顔画像を取得する工程を含んでもよい。

実際の適用において、顔画像重複削除方法を実行する必要がある顔画像の数量が必ず多く、例えば、１つのビデオセグメントから抽出された複数のビデオ画像から取得された顔画像、又はネットワークから直接取り込まれた大量の顔画像等の数量が多く、本実施形態はビデオストリームから取得されたビデオ画像に対して、１つのビデオストリームセグメントを処理する時に、任意選択的に、
ビデオストリームから顔画像を含む少なくとも１フレームのビデオ画像を取得する工程と、
少なくとも１フレームのビデオ画像に対して顔識別処理を行い、複数の第１の顔画像を取得する工程と、を含んでもよい。

任意選択的に、フレーム抽出によりビデオストリームにおけるビデオ画像を取得し、ニューラルネットワークによりビデオ画像における顔を識別し分割してもよいし、ニューラルネットワークにより顔識別を行い、更に他の分割技術又は他の分割ネットワークにより顔画像をビデオから分割してもよく、本実施形態では具体的な顔識別及び分割の技術が限定されず、本実施形態の目的を実現すればよい。

例えば、設置されたカメラ等の画像取得装置によりビデオストリームを取得し、ビデオストリームを分解し、ビデオ画像を取得し、ビデオ画像に対して顔識別技術（例えば、畳み込みニューラルネットワーク、Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ、ＣＮＮ）により顔画像を有するビデオ画像を識別し、画像分割技術により該顔画像をビデオ画像から分割し、それにより顔画像が取得され、１フレームのビデオ画像に少なくとも１つの顔画像を含む可能性があり、顔画像を有さない可能性もあり、顔画像を有さないビデオ画像に対して、本願の実施形態では取得しなく、更に、分解して取得されたビデオ画像に対して顔画像切り抜きを行い、ソフトウェア開発キット検出（Ｓｏｆｔｗａｒｅ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ Ｋｉｔ、ＳＤＫ−ｄｅｔｅｃｔ）を行うようにしてもよく、同一の切り抜き画像から複数枚の顔を検出（ｄｅｔｅｃｔ）した場合に一枚目のものを採取し、顔がない場合にフィルタリングして除去する。

１つ又は複数の選択可能な実施形態において、それぞれビデオフレームに対して顔識別及び分割を行う工程の前に、更に、
ビデオ画像内の所定の大きさを有する少なくとも１つの顔画像を取得する工程を含んでもよい。

顔画像の大きさに基づいて選別することにより、顔画像のない又は顔画像が小さくて識別できないビデオ画像をフィルタリングして除去し、識別可能な顔画像を含むビデオ画像を保留し、更にフィルタリングされた後のビデオ画像に対して顔識別及び分割を行うことができ、任意選択的に、顔画像の大きさの選別はニューラルネットワークに基づいて行ってもよいし、他の選別方法に基づいて行ってもよい。

本願の顔画像重複削除方法の上記各実施形態の１つの具体的な例において、更に、
取得された複数の第１の顔画像に基づいて、例えば、それぞれ一人に対応する少なくとも１つの顔軌跡を確立する工程を含む。

任意選択的に、ステップ１０１は、
少なくとも１つの顔軌跡のうちの各顔軌跡に含まれる少なくとも１つの第１の顔画像に対してフィルタリング操作を行い、各顔軌跡における画像品質が第１の設定条件に到達した１つの第２の顔画像を取得する工程を含んでもよい。

本実施形態は、画像を切り抜いて顔画像を取得した後、まず顔画像に基づいて顔軌跡を確立し、後続の操作で同一人の顔画像に対して重複削除を行うために基礎を提供することができ、顔軌跡の具体的な確立方式は本願では限定されない。

本願の顔画像重複削除方法は、スマートビデオ分析、スマートビジネス、セキュリティ監視等の分野に適用可能であり、例えば、ビデオストリームの処理に関するいかなる場合にも本願の実施形態の顔画像重複削除方法を適用可能であり、多くのフレームの画像を処理するために選別する必要があるいかなる場合にも本願の実施形態の顔画像重複削除方法を適用可能であり、多くのフレームの画像をクラウドにアップロードする必要があるいかなる場合にも本願の実施形態の顔画像重複削除方法を適用可能である。

本願の顔画像重複削除方法の上記各実施形態の１つの具体的な例においては、更に、
顔軌跡における顔画像に基づいてフィルタリング操作及び／又は重複削除操作を行って顔軌跡に対応する目標顔画像を取得し、目標顔画像に基づいて属性検出及び顔照合を行う工程を含む。

任意選択的に、例として、クライアント端末にはリアルタイムで採取されるビデオにおける顔に対して属性検出及び顔照合を行う必要がある場合に、属性検出及び顔照合をより好適に行うには、同一の顔を含む連続した複数のフレームの画像から１フレームの処理に最適なものを選択する必要があるようなシーン１に適用可能である。この時に要求に合致する顔画像を選択するには、本実施形態が必要とされる。

本願の顔画像重複削除方法の上記各実施形態の１つの具体的な例において、該実施形態の方法はクライアント端末に適用され、
該実施形態の方法は、更に、
重複削除操作により取得された目標顔画像又は画像キューをサーバに送信する工程を含む。

任意選択的に、サーバはローカルサーバ及び／又はクラウドサーバを含んでもよい。

フィルタリング操作及び／又は重複削除操作により取得された顔画像又は画像キューをサーバ及び／又はクラウドサーバに送信し、サーバ及び／又はクラウドサーバにより、クライアント端末からフィルタリング操作及び／又は重複削除操作を行った顔画像又は画像キューを受信し、該顔画像又は画像キューの顔画像を画像データベースに保存された顔画像と照合し、採取された顔画像又は画像キュー内の顔画像が画像データベースに対応する顔画像を有するか否かを判断し、判断結果に基づいて該顔画像又は画像キューを該画像データベースに格納したり格納しない。

ここで、画像データベースは、判断して格納された、採取により取得された顔画像を保存するためのものであり、初期状態の画像データベースは空のもの又は顔画像を記憶したものであり、顔画像を絶えずサーバ及び／又はクラウドサーバに送信することにより、要求に合致する多くの顔画像が自動的に画像データベースに格納され、画像データベースの構築が実現される。

任意選択的に、例として、クライアント端末でビデオストリームを処理し、要求に合致する顔画像をクラウドに送信する場合に、全ての顔画像をクラウドに直接送信すれば、クラウドの圧力が大き過ぎ、更に重複した品質の低い顔画像の意義が大きくないため、クライアント端末で画像をクラウドにアップロードする前に重複削除・フィルタリングを行う必要があるというようなシーン２に適用可能である。この時に品質がより高い顔画像を選択するには、本実施形態が必要とされる。

上記方法の実施形態のステップの全部又は一部を実現するには、プログラム命令に関するハードウェアにより完成することができ、前述したプログラムを、ＲＯＭ、ＲＡＭ、磁気ディスク又は光ディスク等のプログラムコードを記憶することができる様々のコンピュータ読み取り可能記憶媒体に記憶してよく、該プログラムを実行する時に、上記方法の実施形態を含むステップが実行されることは当業者に理解可能である。

図２は本願の顔画像重複削除装置の１つの実施形態の構造模式図である。該実施形態の装置は本願の上記の各方法の実施形態を実現するために利用可能である。図２に示すように、該実施形態の装置は、
取得された複数の第１の顔画像に対してフィルタリング操作を実行し、画像品質が第１の設定条件に到達した少なくとも１つの第２の顔画像を取得するために用いられるフィルタリングユニット２１と、
第２の顔画像を画像キュー内の少なくとも１つの第３の顔画像とマッチングし、マッチング結果を取得するために用いられるマッチングユニット２２と、を含む。

１つ又は複数の選択可能な実施形態において、画像キューは、異なる人にそれぞれ対応する少なくとも１つの第３の顔画像を含み、画像キューにおいて各第３の顔画像が異なる人にそれぞれ対応してもよいし、画像キューに異なる人にそれぞれ対応する一部の画像を含んでもよく、任意選択的に、２つの顔画像がマッチングするか否かを識別するには、顔画像に対応する顔特徴の間の距離に基づいて実現することができ、顔特徴の間の距離は、コサイン距離、ユークリッド距離等を含むが、本実施形態は具体的な特徴の間の距離の計算方法に制限を加えない。

マッチング結果に基づいて第２の顔画像に対して重複削除操作を実行するか否かを確定するために用いられる重複削除ユニット２３を含む。

フィルタリングした後取得された顔画像が予め保存された顔画像と同一人に対応する場合に、該顔画像が重複画像となり、この人に対応する顔画像がフィルタリング・重複削除処理を行われたことを示し、この時に、該顔画像を廃棄すること又は該顔画像を採用してこの人の画像キューでの対応する顔画像を交換することのどちらにしてもよく、フィルタリングした後取得された顔画像が予め保存された顔画像と同一人に対応しない場合に、該顔画像が重複画像ではなく、この顔画像に対応する人が新たに現れたものであることを示し、後で識別するためにキューに格納する必要がある。

本願の上記実施形態に基づいて提供される顔画像重複削除装置は、品質に基づくフィルタリングを実現し、顔画像の数量を大幅に低減し、取得された顔画像の品質が後続の顔画像に対する処理要求を満たすことができ、大量の顔画像を重複して処理する問題を回避し、既知の画像キューに基づいて該顔画像を記憶したか否かを判断し、より速い重複顔識別を実現する。

本願の顔画像重複削除装置の更に１つの実施形態において、上記実施形態に基づいて、フィルタリングユニット２１は、
第１の顔画像に対応する顔属性に基づいて、取得された複数の第１の顔画像をフィルタリングするために用いられる属性フィルタリングモジュールを含む。

ここで、顔属性は顔画像における顔の表示品質を表すためのものであり、本実施形態において、第１の顔画像に対応する顔属性は第１の顔画像における顔の表示品質を表すために用いられ、任意選択的に、顔属性は、顔角度は、顔の水平方向での振れ角度を表すために用いられる水平振れ角度（ｙａｗ）、顔の垂直方向での転動角度を表すために用いられる俯仰角度（ｐｉｔｃｈ）、顔の垂直方向での振れ角度を表すために用いられる傾斜角度（ｒｏｌｌ）を含むが、これらに限定されるものではない。

及び／又は、第１の顔画像における顔の角度に基づいて、取得された複数の第１の顔画像をフィルタリングするために用いられる角度フィルタリングモジュールを含む。ここで、顔角度は顔画像における顔の振れ角度を表すために用いられ、本実施形態において、第１の顔画像における顔の角度は第１の顔画像における顔の振れ角度を表すために用いられ、振れ角度は基準的な前向きの顔に対するものであり、基準的な前向きの顔とは顔の水平、垂直及び傾斜方向での角度が全て０である顔を意味し、この顔を原点として顔の振れ角度を計算することができる。

任意選択的に、更に、ビデオストリームから取得された複数のフレームの顔画像に対してフィルタリング操作を実行するために用いられるフレーム選択モジュールを含んでもよい。ビデオストリームにおける複数のフレームの顔画像に対してフィルタリングを実行することにより、顔画像に基づいてビデオストリームからフレームを選択する目的を実現することができ、フレーム選択により取得されたビデオフレーム中の顔画像が全て第１の設定条件に合致するものである。

１つ又は複数の選択可能な実施形態において、顔属性は、顔角度、顔幅高値、顔ボケ度の１つ又は複数を含むが、それらに限定されなく、
マッチングユニット２２は、顔角度が第１の所定範囲内にあること、顔幅高値が第２の所定閾値より大きいこと、顔ボケ度が第３の所定閾値より小さいことの少なくとも１つを含む第１の条件を満たすことに応じて、第１の顔画像の画像品質が第１の設定条件に到達したことを確定するために利用可能である。

本願の顔画像重複削除装置の上記各実施形態の１つの具体的な例において、属性フィルタリングモジュールは、更に、顔角度が第１の所定範囲内に存在しないこと、顔幅高値が第２の所定閾値と同等以下であること、及び／又は顔ボケ度が第３の所定閾値と同等以上であることに応じて、顔画像を削除するために利用可能である。

本願の顔画像重複削除装置の上記各実施形態の１つの具体的な例において、フィルタリングユニットは、複数の第１の顔画像から同一人に対応する少なくとも１つの第１の顔画像を識別し、同一人に対応する少なくとも１つの第１の顔画像をフィルタリングし、少なくとも１つの第１の顔画像のうち、品質が第１の設定条件に到達した第２の顔画像を取得するために利用可能である。

任意選択的に、同一人に対応する少なくとも１つの顔画像に基づいて顔軌跡を取得し、
顔画像に対応する顔角度に基づいて顔軌跡における顔画像をフィルタリングし、顔軌跡における品質が第１の設定条件に到達した顔画像を取得する。

任意選択的に、フィルタリングユニットは、同一人に対応する少なくとも１つの第１の顔画像をフィルタリングし、少なくとも１つの第１の顔画像のうち、品質が第１の設定条件に到達した第２の顔画像を取得する時に、第１の顔画像に対応する顔角度に基づいて同一人に対応する少なくとも１つの第１の顔画像をフィルタリングし、品質が第１の設定条件に到達した第２の顔画像を取得するために用いられる。

本願の顔画像重複削除装置の上記各実施形態の１つの具体的な例において、顔角度は、顔水平振れ角度、顔俯仰角度、顔傾斜角度を含むが、それらに限定されない。

任意選択的に、フィルタリングユニットは、
第１の顔画像に対応する顔水平振れ角度、顔俯仰角度及び顔傾斜角度を１つの３次元ベクトルに変換するために用いられる角度変換モジュールと、
３次元ベクトルから基準点までの距離に基づいて同一人に対応する少なくとも１つの第１の顔軌跡における顔画像をフィルタリングし、品質が第１の設定条件に到達した第２の顔画像を取得するために用いられるベクトルフィルタリングモジュールであって、前記基準点は値が全て０となる３次元ベクトルである、ベクトルフィルタリングモジュールと、を含む。

任意選択的に、フィルタリングユニットは、複数の第１の顔画像から同一人に対応する少なくとも１つの第１の顔画像を識別する時に、複数の第１の顔画像から、第１の所定の時間内に同一人に対応する少なくとも１つの第１の顔画像を識別するために用いられ、
ベクトルフィルタリングモジュールは、少なくとも１つの第１の顔画像のうち、３次元ベクトルから基準点までの距離が最も小さい第１の顔画像を第２の顔画像として確定するために用いられる。

本願の顔画像重複削除装置の上記各実施形態の１つの具体的な例において、顔軌跡は更に、顔画像に対するフィルタリング操作の実行を開始する時間に対応する、顔画像に対応するタイムスタンプを含み、
ベクトルフィルタリングモジュールは、３次元ベクトルから基準点までの距離に基づいて、第１の所定の時間内での顔軌跡における少なくとも１つの顔画像のうち、対応する距離が所定閾値より小さい顔画像を取得し、対応する距離が所定閾値より小さい顔画像を保存するために用いられる。

又は、３次元ベクトルから基準点までの距離に基づいて、第１の所定の時間での顔軌跡における少なくとも１つの顔画像のうち、対応する距離が最も小さい顔画像を取得し、対応する距離が最も小さい顔画像を保存するために用いられる。

本願の顔画像重複削除装置の更に別の実施形態において、上記実施形態に基づいて、マッチングユニット２２は、
第２の顔画像に対応する第２の顔特徴、及び画像キュー内の少なくとも１つの第３の顔画像に対応する第３の顔特徴に基づいて、第３の顔画像と画像キュー内の少なくとも１つの第３の顔画像との類似度を取得するために用いられる類似度モジュールと、
第２の顔画像と画像キュー内の少なくとも１つの第３の顔画像との類似度に基づいて、マッチング結果を取得するために用いられる結果マッチングモジュールと、を含む。

任意選択的に、結果マッチングモジュールは、画像キューには第２の顔画像との類似度が予め設定された類似度と同じ、又はそれより大きい第３の顔画像が存在することに応じて、画像キューに第２の顔画像とマッチングする画像が存在するマッチング結果を取得するために用いられ、及び／又は
画像キューに、第２の顔画像との類似度が予め設定された類似度と同じ、又はそれより大きい第３の顔画像が存在しないことに応じて、画像キューに第２の顔画像とマッチングする画像が存在しないことを表すマッチング結果を取得するために用いられる。

本実施形態は、顔重複削除を実現し、取得された品質が高い顔画像と保存された画像キュー内の顔画像との類似度照合を行い、顔特徴に基づいて行ってもよく、顔画像の顔特徴の取得はニューラルネットワークにより行ってもよく、画像キューに顔画像を記憶してもよいし、顔画像及びそれに対応する顔特徴を記憶してもよく、顔画像を記憶した場合に、類似度照合を行うことが必要とされる時に、まずニューラルネットワークにより予め保存された顔画像に対応する顔特徴を取得する。

本願の顔画像重複削除装置の上記各実施形態の１つの具体的な例において、類似度モジュールは、少なくとも１つの第２の顔画像に対応する第２の顔特徴と画像キュー内の少なくとも１つの第３の顔画像のうちの各第３の顔画像に対応する予め保存された顔特徴との距離をそれぞれ確定し、距離に基づいて第２の顔画像と画像キュー内の少なくとも１つの第３の顔画像のうちの各第３の顔画像との類似度を取得するために用いられる。

本願の顔画像重複削除装置の上記各実施形態の１つの具体的な例において、重複削除ユニット２３は、画像キューに第２の顔画像とマッチングする画像が存在することを表すマッチング結果に応じて、第２の顔画像が重複している画像であることを確定し、及び／又は、第２の顔画像を画像キューに格納しないために用いられる。

任意選択的に、重複削除ユニット２３は、更に、画像キューに第２の顔画像とマッチングする画像が存在しないことを表すマッチング結果に応じて、第２の顔画像が重複している画像ではないことを確定し、及び／又は、第２の顔画像を画像キューに格納するために用いられる。

本願の顔画像重複削除装置のまた１つの実施形態において、上記実施形態に基づいて、更に、
少なくとも１フレームのビデオ画像に基づいて複数の第１の顔画像を取得するために用いられる画像取得ユニットを含む。

実際の適用において、顔画像重複削除方法を実行する必要がある顔画像の数量が必ず多く、例えば、１つのビデオセグメントから抽出された複数のビデオ画像から取得された顔画像、又はネットワークから直接取り込まれた大量の顔画像等の数量が多く、本実施形態はビデオストリームから取得されたビデオフレームに対して、１つのビデオストリームセグメントを処理する時に、任意選択的に、画像取得ユニットは、
ビデオストリームから顔画像を含む少なくとも１フレームのビデオ画像を取得するために用いられるフレーム抽出モジュールと、
少なくとも１フレームのビデオ画像に対して顔識別処理を行い、複数の第１の顔画像を取得するために用いられる識別分割モジュールと、を含んでもよい。

１つ又は複数の選択可能な実施形態において、画像取得ユニットは、更に、
ビデオ画像内の所定の大きさを有する少なくとも１つの顔画像を取得するために用いられる顔取得モジュールを含む。

本願の顔画像重複削除装置の上記各実施形態の１つの具体的な例において、画像取得ユニットは、更に、
取得された複数の第１の顔画像に基づいて少なくとも１つの顔軌跡を確立するために用いられる軌跡確立モジュールであって、各々顔軌跡が一人に対応する、軌跡確立モジュールと、
取得された複数の第１の顔画像に基づいて少なくとも１つの顔軌跡を確立するフィルタリングユニットであって、各々顔軌跡が一人に対応する、フィルタリングユニットと、を含む。

本願の顔画像重複削除装置の上記各実施形態の１つの具体的な例において、画像取得ユニットは、更に、
顔軌跡における各顔画像に基づいてフィルタリング操作及び／又は重複削除操作を行って顔軌跡に対応する目標顔画像を取得し、目標顔画像に基づいて属性検出及び顔照合を行うために利用可能である。

本願の顔画像重複削除装置の上記各実施形態の１つの具体的な例において、本実施形態の装置はクライアント端末に適用され、
本実施形態の装置は、更に、
重複削除操作により取得された目標顔画像又は画像キューをサーバに送信するために用いられる送信ユニットを含む。

ここで、サーバはローカルサーバ及び／又はクラウドサーバを含んでもよい。

本願の実施形態の一態様によれば、提供される電子機器は、本願の上記のいずれか１つの実施形態の顔画像重複削除装置を備えるプロセッサーを含む。

本願の実施形態の一態様によれば、提供される電子機器は、実行可能命令を記憶するために用いられるメモリーと、
メモリーと通信して実行可能命令を実行して本願の顔画像重複削除方法の上記のいずれか１つの実施形態の操作を完成するために用いられるプロセッサーと、を含む。

本願の実施形態の一態様によれば、提供されるコンピュータ記憶媒体は、コンピュータ読み取り可能命令を記憶するために用いられ、命令が実行される時に本願の顔画像重複削除方法の上記のいずれか１つの実施形態の操作を実行する。

本願の実施形態の一態様によれば、提供されるコンピュータプログラムは、コンピュータ読み取り可能コードを含み、コンピュータ読み取り可能コードを機器上で動作する時に、該機器内のプロセッサーにより本願の顔画像重複削除方法のいずれか１つの実施形態を実現するための命令を実行する。

本願の実施形態は更に携帯端末、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、タブレットコンピュータ、サーバ等であってよい電子機器を提供した。以下、本願の実施形態の端末装置又はサーバを実現することに適する電子機器３００の構造模式図を示す図３に示すように、電子機器３００は、例えば、１つ又は複数の中央処理装置（ＣＰＵ）３０１及び／又は１つ又は複数の画像処理装置（ＧＰＵ）３１３等であり、読み出し専用メモリー（ＲＯＭ）３０２に記憶された実行可能命令又は記憶部３０８からランダムアクセスメモリー（ＲＡＭ）３０３にロードされた実行可能命令に基づいて様々の適宜な動作及び処理を実行することができる１つ又は複数のプロセッサー、及び通信部等を含む。通信部３１２はネットワークカードを含むが、それに限定されなく、前記ネットワークカードはＩＢ（Ｉｎｆｉｎｉｂａｎｄ）ネットワークカードを含むが、それに限定されない。

プロセッサーは読み出し専用メモリー３０２及び／又はランダムアクセスメモリー３０３と通信して実行可能命令を実行することができ、バス３０４により通信部３１２に接続され、通信部３１２を介して他の目的機器と通信し、それにより本願の実施形態で提供されるいずれか１つの方法に対応する操作を完成し、例えば、取得された複数の顔画像に対してフィルタリング操作を実行し、画像品質が第１の設定条件に到達した少なくとも１つの顔画像を取得し、少なくとも１つの顔画像のうちの各顔画像を画像キューに予め保存された少なくとも１つの顔画像とマッチングし、マッチング結果を取得し、マッチング結果に基づいて顔画像に対して重複削除操作を実行するか否かを確定する。

なお、ＲＡＭ ３０３には更に装置操作に必要な様々のプログラム及びデータが記憶されていてもよい。ＣＰＵ３０１、ＲＯＭ３０２及びＲＡＭ３０３はバス３０４により相互に接続される。ＲＡＭ３０３が存在する場合に、ＲＯＭ３０２は選択可能なモジュールである。ＲＡＭ３０３は、中央処理装置（ＣＰＵ）３０１に上記通信方法に対応する操作を実行させる実行可能命令を記憶したり、動作する時にＲＯＭ３０２に実行可能命令を読み込む。入力／出力（Ｉ／Ｏ）インターフェース３０５をもバス３０４に接続する。通信部３１２は集積設置されてもよいし、複数のサブモジュール（例えば、複数のＩＢネットワークカード）を有し且つバスリンクにあるように設置されてもよい。

Ｉ／Ｏインターフェース３０５には、キーボード、マウス等を含む入力部３０６と、例えば陰極線管（ＣＲＴ）、液晶表示装置（ＬＣＤ）等及びスピーカ等を含む出力部３０７と、ハードディスク等を含む記憶部３０８と、例えばＬＡＮカード、モデム等のネットワークインターフェースカードを含む通信部３０９とが接続される。通信部３０９は例えばインターネットのネットワークを介して通信処理を実行する。ドライバー３１０は必要に応じてＩ／Ｏインターフェース３０５にも接続される。例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、半導体記憶装置等のようなリムーバブルメディア３１１は、必要に応じてドライバー３１０に実装され、それによりその中から読み出すコンピュータプログラムを必要に応じて記憶部３０８にインストールする。

図３に示す構造が選択可能な実現方式に過ぎず、具体的な実現過程で、実際の要求に応じて上記図３の部材の数量及び種類を選択し、削減し、増加し、取り替えるようにしてもよく、異なる機能の部材の設置について、分離設置又は集積設置等の実現方式を採用可能であり、例えば、ＧＰＵ３１３及びＣＰＵ３０１を分離して設置してもよいし、ＧＰＵ３１３をＣＰＵ３０１に集積してもよく、通信部を分離して設置してもよいし、ＣＰＵ３０１又はＧＰＵ３１３に集積設置してもよいことを説明すべきである。これらの取り替え可能な実施態様は全て本願の開示する保護範囲に含まれる。

特に、本願の実施形態によれば、以上でフローチャートを参照して記載した過程はコンピュータソフトウェアプログラムとして実現可能である。例えば、本願の実施形態は、機器読み取り可能媒体に有形的に含まれるコンピュータプログラムを備えるコンピュータプログラム製品を含み、コンピュータプログラムはフローチャートに示す方法を実行するためのプログラムコードを含み、プログラムコードは本願の実施形態で提供される方法のステップを対応して実行するための対応する命令を含んでもよく、例えば、取得された複数の顔画像に対してフィルタリング操作を実行し、画像品質が第１の設定条件に到達した少なくとも１つの顔画像を取得し、少なくとも１つの顔画像のうちの各顔画像を画像キューに予め保存された少なくとも１つの顔画像とマッチングし、マッチング結果を取得し、マッチング結果に基づいて顔画像に対して重複削除操作を実行するか否かを確定する。このような実施形態において、該コンピュータプログラムは通信部３０９によりネットワークからダウンロードされインストールされ、及び／又はリムーバブルメディア３１１からインストールされることが可能である。このコンピュータプログラムが中央処理装置（ＣＰＵ）３０１により実行される時に、本願の方法で限定される上記機能が実行される。

本明細書において、各実施形態は全て漸進する方式を用いて記載したものであり、各実施形態で重点として説明したのは全て他の実施形態との相違点であり、各実施形態の間の同様又は類似的な部分については相互に参照すればよい。システムの実施形態に関しては、方法の実施形態に基本的に対応するので、簡単に記載し、関連するところについては方法の実施形態の一部の説明を参照すればよい。

多くの方式により本願の方法及び装置を実現することができる。例えば、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウエア又はソフトウェア、ハードウェア、ファームウエアのいかなる組合せにより本願の方法及び装置を実現することができる。前記方法のステップのための上記手順は説明するためのものに過ぎず、本願の方法のステップは、特に他の方式により説明しない限り、以上で具体的に記載した手順に限定されない。なお、いくつかの実施形態において、更に本願は記録媒体に記録されるプログラムとして実施可能であり、これらのプログラムは本願に係る方法を実現するための機器読み取り可能命令を含む。従って、本願は更に本願に係る方法を実行するためのプログラムを記憶する記録媒体を含む。

本願に対する記載は例を挙げ説明するためのものであり、漏れることなく、又は本願を開示された形式に限定するものではない。多くの修正及び変化は当業者にとって明らかなことである。実施形態を選択し説明する目的は本願の原理及び実際の適用をより好適に説明し、当業者に本願を理解させて特定の用途に適する様々の修正を行った各種の実施形態を設計させることにある。

Claims (18)

1. 取得された複数の第１の顔画像に対してフィルタリング操作を実行し、画像品質が第１の設定条件に到達した少なくとも１つの第２の顔画像を取得する工程と、
   前記第２の顔画像を画像キュー内の少なくとも１つの第３の顔画像とマッチングし、マッチング結果を取得する工程と、
   前記マッチング結果に基づいて前記第２の顔画像に対して重複削除操作を実行するか否かを確定する工程と、を含み、
   取得された複数の第１の顔画像に対してフィルタリング操作を実行し、画像品質が第１の設定条件に到達した少なくとも１つの第２の顔画像を取得する前記工程は、
   複数の第１の顔画像から同一人に対応する少なくとも１つの第１の顔画像を識別する工程と、
   前記第１の顔画像に対応する顔水平振れ角度、顔俯仰角度及び顔傾斜角度を３次元ベクトルに変換する工程と、
   前記３次元ベクトルから基準点までの距離に基づいて、前記同一人に対応する少なくとも１つの第１の顔画像をフィルタリングし、品質が第１の設定条件に到達した第２の顔画像を取得する工程であって、前記基準点は値が全て０となる３次元ベクトルである、工程と、を含む、ことを特徴とする顔画像重複削除方法。
2. 前記画像キューは、異なる人にそれぞれ対応する少なくとも１つの第３の顔画像を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 取得された複数の第１の顔画像に対してフィルタリング操作を実行する前記工程は、
   前記第１の顔画像における顔の表示品質を表すための、前記第１の顔画像に対応する顔属性に基づいて、取得された複数の第１の顔画像をフィルタリングする工程と、
   及び／又は、
   前記第１の顔画像における顔の振れ角度を表すための、前記第１の顔画像における顔の角度に基づいて、取得された複数の第１の顔画像をフィルタリングする工程と、を含むことを特徴とする請求項１又は２に記載の方法。
4. 前記顔属性は顔角度、顔幅高値、顔ボケ度のいずれか一つ又は複数を含み、
   前記第１の顔画像に対応する顔属性に基づいて、取得された複数の第１の顔画像をフィルタリングする前記工程は、
   第１の条件を満たすことに応じて、前記第１の顔画像の画像品質が第１の設定条件に到達したことを確定する工程であって、前記第１の条件は、前記顔角度が第１の所定範囲にあること、前記顔幅高値が第２の所定閾値より大きいこと、前記顔ボケ度が第３の所定閾値より小さいことの少なくとも１つを含む工程を含むことを特徴とする請求項３に記載の方法。
5. 前記複数の第１の顔画像から同一人に対応する少なくとも１つの第１の顔画像を識別する工程は、
   複数の第１の顔画像から、第１の所定の時間内に同一人に対応する少なくとも１つの第１の顔画像を識別する工程を含み、
   前記３次元ベクトルから基準点までの距離に基づいて、前記同一人に対応する少なくとも１つの第１の顔画像をフィルタリングし、品質が第１の設定条件に到達した第２の顔画像を取得する前記工程は、
   前記少なくとも１つの第１の顔画像のうち、３次元ベクトルから前記基準点までの距離が最も小さい第１の顔画像を前記第２の顔画像として確定する工程を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
6. 前記第２の顔画像を画像キュー内の少なくとも１つの第３の顔画像とマッチングし、マッチング結果を取得する前記工程は、
   前記第２の顔画像に対応する第２の顔特徴、及び前記画像キュー内の少なくとも１つの第３の顔画像に対応する第３の顔特徴に基づいて、前記第２の顔画像と前記画像キュー内の前記少なくとも１つの第３の顔画像との類似度を取得する工程と、
   前記第２の顔画像と前記画像キュー内の少なくとも１つの第３の顔画像との類似度に基づいて、マッチング結果を取得する工程と、を含むことを特徴とする請求項１〜５のいずれか一項に記載の方法。
7. 前記第２の顔画像と前記画像キュー内の少なくとも１つの第３の顔画像との類似度に基づいて、マッチング結果を取得する前記工程は、
   前記画像キューに、前記第２の顔画像との類似度が予め設定された類似度と同じ、又はそれより大きい第３の顔画像が存在することに応じて、前記画像キューに前記第２の顔画像とマッチングする画像が存在することを表すマッチング結果を取得する工程、及び／又は
   前記画像キューに、前記第２の顔画像との類似度が前記予め設定された類似度と同じ、又はそれより大きい第３の顔画像が存在しないことに応じて、前記画像キューに前記第２の顔画像とマッチングする画像が存在しないことを表すマッチング結果を取得する工程を含むことを特徴とする請求項６に記載の方法。
8. 前記少なくとも１つの第２の顔画像に対応する第２の顔特徴、及び前記画像キュー内の少なくとも１つの第３の顔画像に対応する予め保存された顔特徴に基づいて、前記第２の顔画像と前記画像キュー内の前記少なくとも１つの第３の顔画像との類似度を取得する前記工程は、
   前記少なくとも１つの第２の顔画像に対応する第２の顔特徴と前記画像キュー内の少なくとも１つの第３の顔画像のうちの各第３の顔画像に対応する第３の顔特徴との距離をそれぞれ確定する工程と、
   前記距離に基づいて前記第２の顔画像と前記画像キュー内の少なくとも１つの第３の顔画像のうちの各第３の顔画像との類似度を取得する工程と、を含むことを特徴とする請求項７に記載の方法。
9. 前記マッチング結果に基づいて前記第２の顔画像に対して重複削除操作を実行するか否かを確定する前記工程は、
   前記画像キューに前記第２の顔画像とマッチングする画像が存在することを表す前記マッチング結果に応じて、前記第２の顔画像が重複している画像であることを確定し、及び／又は、前記第２の顔画像を前記画像キューに格納しない工程を含むことを特徴とする請求項１〜８のいずれか一項に記載の方法。
10. 前記マッチング結果に基づいて前記第２の顔画像に対して重複削除操作を実行するか否かを確定する前記工程は、
    前記画像キューに前記第２の顔画像とマッチングする画像が存在しないことを表す前記マッチング結果に応じて、前記第２の顔画像が重複している画像ではないことを確定し、及び／又は、前記第２の顔画像を前記画像キューに格納する工程を含むことを特徴とする請求項１〜９のいずれか一項に記載の方法。
11. 取得された複数の第１の顔画像に対してフィルタリング操作を実行する前記工程の前に、更に、
    少なくとも１フレームのビデオ画像に基づいて前記複数の第１の顔画像を取得する工程を含むことを特徴とする請求項１〜１０のいずれか一項に記載の方法。
12. 少なくとも１フレームのビデオ画像に基づいて前記複数の第１の顔画像を取得する前記工程は、
    ビデオストリームから顔画像を含む少なくとも１フレームのビデオ画像を取得する工程と、
    前記少なくとも１フレームのビデオ画像に対して顔識別処理を行い、前記複数の第１の顔画像を取得する工程と、を含むことを特徴とする請求項１１に記載の方法。
13. 前記少なくとも１フレームのビデオ画像に対して顔識別処理を行う前記工程の前に、更に、
    前記ビデオ画像内の所定の大きさを有する少なくとも１つの顔画像を取得する工程を含むことを特徴とする請求項１２に記載の方法。
14. 更に、
    前記取得された複数の第１の顔画像に基づいて、少なくとも１つの顔軌跡を確立する工程であって、各々顔軌跡が一人に対応する、工程を含み、
    取得された複数の第１の顔画像に対してフィルタリング操作を実行し、画像品質が第１の設定条件に到達した少なくとも１つの第２の顔画像を取得する前記工程は、
    前記少なくとも１つの顔軌跡のうちの各顔軌跡に含まれる少なくとも１つの第１の顔画像に対してフィルタリング操作を行い、前記各顔軌跡における画像品質が第１の設定条件に到達した１つの第２の顔画像を取得する工程を含むことを特徴とする請求項１１〜１３のいずれか一項に記載の方法。
15. クライアント端末に適用され、
    前記重複削除操作により取得された目標顔画像又は画像キューをサーバに送信する工程を更に含むことを特徴とする請求項１〜１４のいずれか一項に記載の方法。
16. 取得された複数の第１の顔画像に対してフィルタリング操作を実行し、画像品質が第１の設定条件に到達した少なくとも１つの第２の顔画像を取得するために用いられるフィルタリングユニットと、
    前記第２の顔画像を画像キュー内の少なくとも１つの第３の顔画像とマッチングし、マッチング結果を取得するために用いられるマッチングユニットと、
    前記マッチング結果に基づいて前記第２の顔画像に対して重複削除操作を実行するか否かを確定するために用いられる重複削除ユニットと、を含み、
    前記フィルタリングユニットは、複数の第１の顔画像から同一人に対応する少なくとも１つの第１の顔画像を識別するためにさらに用いられ、
    前記フィルタリングユニットは、
    前記第１の顔画像に対応する顔水平振れ角度、顔俯仰角度及び顔傾斜角度を３次元ベクトルに変換するために用いられる角度変換モジュールと、
    前記３次元ベクトルから基準点までの距離に基づいて、前記同一人に対応する少なくとも１つの第１の顔画像をフィルタリングし、品質が第１の設定条件に到達した第２の顔画像を取得するために用いられるベクトルフィルタリングモジュールであって、前記基準点は値が全て０となる３次元ベクトルである、ベクトルフィルタリングモジュールと、を含むことを特徴とする顔画像重複削除装置。
17. コンピュータ読み取り可能命令を記憶するために用いられるコンピュータ記憶媒体であって、
    前記命令が実行される時に請求項１〜１５のいずれか一項に記載の顔画像重複削除方法の操作を実行することを特徴とするコンピュータ記憶媒体。
18. コンピュータ読み取り可能コードを含むコンピュータプログラムであって、
    前記コンピュータ読み取り可能コードを機器上で動作する時に、前記機器内のプロセッサーが請求項１〜１５のいずれか一項に記載の顔画像重複削除方法を実現するための命令を実行することを特徴とするコンピュータプログラム。

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