KR102349980B1 - 얼굴 이미지 중복 제거 방법 및 장치, 전자 기기, 저장 매체, 프로그램 - Google Patents

Abstract

본 출원은 얼굴 이미지 중복 제거 방법 및 장치, 전자 기기, 저장 매체, 프로그램을 제공하며, 상기 방법은 획득된 복수의 제1 얼굴 이미지에 대해 필터링 동작을 수행하여, 이미지 품질이 제1 기설정 조건에 도달되는 적어도 하나의 제2 얼굴 이미지를 획득하는 단계(101); 상기 제2 얼굴 이미지를 이미지 큐 중의 적어도 하나의 제3 얼굴 이미지와 매칭시켜 매칭 결과를 획득하는 단계(102); 상기 매칭 결과에 따라, 상기 제2 얼굴 이미지에 대해 중복 제거 동작을 수행할 지 여부를 결정하는 단계(103)를 포함한다. 본 출원은 품질의 필터링에 의해, 얼굴 이미지 수를 크게 감소시키며, 획득된 얼굴 이미지 품질이 얼굴 이미지의 후속 처리 요구에 만족되고, 또한 대량의 얼굴 이미지의 중복 처리 문제를 피하고 더 빠른 중복 얼굴 인식을 구현한다.

Description

얼굴 이미지 중복 제거 방법 및 장치, 전자 기기, 저장 매체, 프로그램

본 출원은 2017년 7월 21일에 중국 특허청에 제출된, 출원 번호가 201710605539.3이고, 발명의 명칭이 "얼굴 이미지 저장 방법, 장치, 전자 기기 및 컴퓨터 저장 매체" 및 2018년 1월 16일에 중국 특허청에 제출된, 출원 번호가 201810041797.8이고, 발명의 명칭이 "얼굴 이미지 중복 제거 방법 및 장치, 전자 기기, 저장 매체, 프로그램”인 중국 특허 출원의 우선권을 주장하며, 그 전체 내용은 인용되어 본원에 결합된다.

본 출원은 컴퓨터 비전(vision) 기술에 관한 것이며, 특히, 얼굴 이미지 중복 제거 방법 및 장치, 전자 기기, 저장 매체, 프로그램에 관한 것이다.

이미지에는 풍부하고 직관적인 정보가 포함되어 있으며, 현재, 인터넷에서의 소셜, 쇼핑, 여행 등 분야에서는 사용자에게 정보를 전달하기 위해 대량의 이미지가 필요하다. 이미지 수가 계속 증가함에 따라, 중복 이미지 수도 점점 많아지고 있다. 따라서, 이미지 정보의 제공자는 이미지 정보를 사용하기 전에, 이미지에 대해 중복 제거를 수행하여, 중복된 이미지가 나타나 사용자의 체험에 영향 주고 자체 이미지 유지 보수량이 증가되는 것을 방지하여야 한다. 인터넷의 빠른 발전과 함께, 이미지 제공자는 매일 사용자 업로드, 크롤러 다운로드 등 많은 경로를 이용하여 대량의 이미지 정보를 획득하므로, 그 수는 이미 수동 검토 한도를 많이 초과하였다.

본 출원에 따른 실시예는 얼굴 이미지 중복 제거 기술을 제공한다.

본 출원에 따른 실시예의 일 측면에 의하면,

획득된 복수의 제1 얼굴 이미지에 대해 필터링 동작을 수행하여, 이미지 품질이 제1 기설정 조건에 도달되는 적어도 하나의 제2 얼굴 이미지를 획득하는 단계;

상기 제2 얼굴 이미지를 이미지 큐 중의 적어도 하나의 제3 얼굴 이미지와 매칭시켜 매칭 결과를 획득하는 단계;

상기 매칭 결과에 따라, 상기 제2 얼굴 이미지에 대해 중복 제거 동작을 수행할 지 여부를 결정하는 단계를 포함하는 얼굴 이미지 중복 제거 방법을 제공한다.

선택적으로, 상기 이미지 큐에는 상이한 사람에 각각 대응되는 적어도 하나의 제3 얼굴 이미지를 포함한다.

선택적으로, 상기 획득된 복수의 제1 얼굴 이미지에 대해 필터링 동작을 수행하는 단계는,

상기 제1 얼굴 이미지에서의 얼굴의 표시 품질을 나타내기 위한 상기 제1 얼굴 이미지에 대응되는 얼굴 속성에 의해, 획득된 복수의 제1 얼굴 이미지를 필터링하는 단계;

및/또는,

상기 제1 얼굴 이미지에서의 얼굴의 편향 각도를 나타내기 위한 상기 제1 얼굴 이미지에서의 얼굴 각도에 의해, 획득된 복수의 제1 얼굴 이미지를 필터링하는 단계를 포함한다.

상기 얼굴 속성은 얼굴 각도, 얼굴 너비 및 높이 값, 얼굴 모호성 중의 하나 이상을 포함하며,

상기 제1 얼굴 이미지에 대응되는 얼굴 속성에 의해, 획득된 복수의 제1 얼굴 이미지를 필터링하는 단계는,

상기 얼굴 각도가 제1 기설정 범위 내인 것, 상기 얼굴 너비 및 높이 값이 제2 기설정 임계치보다 큰 것, 상기 얼굴 모호성이 제3 기설정 임계치보다 작은 것 중 적어도 하나를 포함하는 제1 조건을 만족하는 것에 응답하여, 상기 제1 얼굴 이미지의 이미지 품질이 제1 기설정 조건에 도달되는 것을 결정하는 단계를 포함한다.

선택적으로, 상기 획득된 복수의 제1 얼굴 이미지에 대해 필터링 동작을 수행하여, 이미지 품질이 제1 기설정 조건에 도달되는 적어도 하나의 제2 얼굴 이미지를 획득하는 단계는,

복수의 제1 얼굴 이미지로부터 동일한 사람에 대응되는 적어도 하나의 제1 얼굴 이미지를 인식하는 단계;

상기 동일한 사람에 대응되는 적어도 하나의 제1 얼굴 이미지를 필터링, 상기 적어도 하나의 제1 얼굴 이미지 중, 품질이 제1 기설정 조건에 도달되는 제2 얼굴 이미지를 획득하는 단계를 포함한다.

선택적으로, 상기 동일한 사람에 대응되는 적어도 하나의 제1 얼굴 이미지를 필터링, 상기 적어도 하나의 제1 얼굴 이미지 중, 품질이 제1 기설정 조건에 도달되는 제2 얼굴 이미지를 획득하는 단계는,

상기 제1 얼굴 이미지에 대응되는 얼굴 각도에 의해, 상기 동일한 사람에 대응되는 적어도 하나의 제1 얼굴 이미지를 필터링하여, 품질이 제1 기설정 조건에 도달되는 제2 얼굴 이미지를 획득하는 단계를 포함한다.

선택적으로, 상기 얼굴 각도는 얼굴 수평 회전 각도, 얼굴 피치 각도, 얼굴 경사 각도 중의 하나 이상을 포함한다.

선택적으로, 상기 제1 얼굴 이미지에 대응되는 얼굴 각도에 의해, 상기 동일한 사람에 대응되는 적어도 하나의 제1 얼굴 이미지를 필터링하여, 품질이 제1 기설정 조건에 도달되는 제2 얼굴 이미지를 획득하는 단계는,

상기 제1 얼굴 이미지에 대응되는 얼굴 수평 회전 각도, 얼굴 피치 각도 및 얼굴 경사 각도를 3 차원 벡터로 변환시키는 단계;

상기 3 차원 벡터로부터 원점까지의 거리에 의해, 상기 동일한 사람에 대응되는 적어도 하나의 제1 얼굴 이미지를 필터링하여, 품질이 제1 기설정 조건에 도달되는 제2 얼굴 이미지를 획득하되, 상기 원점은 값이 모두 0인3 차원 벡터인 단계를 포함한다.

선택적으로, 상기 복수의 제1 얼굴 이미지로부터 동일한 사람에 대응되는 적어도 하나의 제1 얼굴 이미지를 인식하는 단계는,

복수의 제1 얼굴 이미지로부터 제1 설정 시간 내, 동일한 사람에 대응되는 적어도 하나의 제1 얼굴 이미지를 인식하는 단계를 포함하며;

상기 3 차원 벡터로부터 원점까지의 거리에 의해, 상기 동일한 사람에 대응되는 적어도 하나의 제1 얼굴 이미지를 필터링하여, 품질이 제1 기설정 조건에 도달되는 제2 얼굴 이미지를 획득하는 단계는,

상기 적어도 하나의 제1 얼굴 이미지 중, 3 차원 벡터로부터 상기 원점까지 거리가 가장 작은 제1 얼굴 이미지를 상기 제2 얼굴 이미지로 결정하는 단계를 포함한다.

선택적으로, 상기 제2 얼굴 이미지를 이미지 큐 중의 적어도 하나의 제3 얼굴 이미지와 매칭시켜 매칭 결과를 획득하는 단계는,

상기 제2 얼굴 이미지에 대응되는 제2 얼굴 특징, 및 상기 이미지 큐 중의 적어도 하나의 제3 얼굴 이미지에 대응되는 제3 얼굴 특징에 의해, 상기 제2 얼굴 이미지와 상기 이미지 큐 중의 상기 적어도 하나의 제3 얼굴 이미지의 유사도를 획득하는 단계를 포함하며;

상기 제2 얼굴 이미지와 상기 이미지 큐 중의 적어도 하나의 제3 얼굴 이미지의 유사도에 의해, 매칭 결과를 획득하는 단계를 포함한다.

선택적으로, 상기 제2 얼굴 이미지와 상기 이미지 큐 중의 적어도 하나의 제3 얼굴 이미지의 유사도에 의해, 매칭 결과를 획득하는 단계는,

상기 이미지 큐에 상기 제2 얼굴 이미지와의 유사도가 기설정 유사도보다 크거나 같은 제3 얼굴 이미지가 존재하는 것에 응답하여, 상기 제2 얼굴 이미지가 상기 이미지 큐에 매칭 이미지가 존재하는 것을 나타내는 매칭 결과를 획득하는 단계; 및/또는

상기 이미지 큐에 상기 제2 얼굴 이미지와의 유사도가 상기 기설정 유사도보다 크거나 같은 제3 얼굴 이미지가 존재하지 않는 것에 응답하여, 상기 제2 얼굴 이미지가 상기 이미지 큐에 매칭 이미지가 존재하지 않는 것을 나타내는 매칭 결과를 획득하는 단계를 포함한다.

선택적으로, 상기 적어도 하나의 제2 얼굴 이미지에 대응되는 제2 얼굴 특징, 및 상기 이미지 큐 중의 적어도 하나의 제3 얼굴 이미지에 대응되는 사전 저장 얼굴 특징에 의해, 상기 제2 얼굴 이미지와 상기 이미지 큐 중의 상기 적어도 하나의 제3 얼굴 이미지의 유사도를 획득하는 단계는,

상기 적어도 하나의 제2 얼굴 이미지에 대응되는 제2 얼굴 특징과 상기 이미지 큐에서의 적어도 하나의 제3 얼굴 이미지 중의 각 제3 얼굴 이미지에 대응되는 제3 얼굴 특징 사이의 거리를 각각 결정하는 단계;

상기 거리에 의해, 상기 제2 얼굴 이미지와 상기 이미지 큐 중의 적어도 하나의 제3 얼굴 이미지 중의 각 제3 얼굴 이미지의 유사도를 획득하는 단계를 포함한다.

선택적으로, 상기 매칭 결과에 따라, 상기 제2 얼굴 이미지에 대해 중복 제거 동작을 수행할 지 여부를 결정하는 단계는,

상기 매칭 결과가 상기 제2 얼굴 이미지에 대해 상기 이미지 큐 중 매칭 이미지가 존재함을 나타내는 것에 응답하여, 상기 제2 얼굴 이미지가 중복 이미지이며, 및/또는 상기 제2 얼굴 이미지를 상기 이미지 큐에 저장하지 않음을 결정하는 단계를 포함한다.

선택적으로, 상기 매칭 결과에 따라, 상기 제2 얼굴 이미지에 대해 중복 제거 동작을 수행할 지 여부를 결정하는 단계는,

상기 매칭 결과가 상기 제2 얼굴 이미지에 대해 상기 이미지 큐 중 매칭 이미지가 존재하지 않음을 나타내는 것에 응답하여, 상기 제2 얼굴 이미지가 중복 이미지가 아니며, 및/또는 상기 제2 얼굴 이미지를 상기 이미지 큐에 저장하는 것을 결정하는 단계를 포함한다.

선택적으로, 상기 획득된 복수의 제1 얼굴 이미지에 대해 필터링 동작을 수행하기 전에,

적어도 1 프레임의 비디오 이미지에 의해, 상기 복수의 제1 얼굴 이미지를 획득하는 단계를 더 포함한다.

선택적으로, 상기 적어도 1 프레임의 비디오 이미지에 의해, 상기 복수의 제1 얼굴 이미지를 획득하는 단계는,

비디오 스트림으로부터 얼굴 이미지를 포함하는 적어도 1 프레임의 비디오 이미지를 획득하는 단계;

상기 적어도 1 프레임의 비디오 이미지에 대해 얼굴 인식 처리를 수행하여, 상기 복수의 제1 얼굴 이미지를 획득하는 단계를 포함한다.

선택적으로, 상기 적어도 1 프레임의 비디오 이미지에 대해 얼굴 인식 처리를 수행하기 전에,

상기 비디오 이미지에서 설정된 크기를 갖는 적어도 하나의 얼굴 이미지를 획득하는 단계를 더 포함한다.

선택적으로,

상기 획득된 복수의 제1 얼굴 이미지에 의해 적어도 하나의 얼굴 궤적을 구축하며, 각 상기 얼굴 궤적은 한 사람에 대응되는 단계를 더 포함하며;

상기 획득된 복수의 제1 얼굴 이미지에 대해 필터링 동작을 수행하여, 이미지 품질이 제1 기설정 조건에 도달되는 적어도 하나의 제2 얼굴 이미지를 획득하는 단계는,

상기 적어도 하나의 얼굴 궤적 중의 각 얼굴 궤적에 포함된 적어도 하나의 제1 얼굴 이미지에 대해 필터링 동작을 수행하여, 상기 각 얼굴 궤적 중, 이미지 품질이 제1 기설정 조건에 도달되는 하나의 제2 얼굴 이미지를 획득하는 단계를 포함한다.

선택적으로, 상기 방법은 클라이언트에 적용되며;

상기 방법은,

상기 중복 제거 동작으로부터 얻은 목표 얼굴 이미지 또는 이미지 큐를 서버로 송신하는 단계를 더 포함한다.

본 출원에 따른 실시예의 다른 일 측면에 의하면,

획득된 복수의 제1 얼굴 이미지에 대해 필터링 동작을 수행하여, 이미지 품질이 제1 기설정 조건에 도달되는 적어도 하나의 제2 얼굴 이미지를 획득하기 위한 필터링 유닛;

상기 제2 얼굴 이미지를 이미지 큐 중의 적어도 하나의 제3 얼굴 이미지와 매칭시켜 매칭 결과를 획득하기 위한 매칭 유닛;

상기 매칭 결과에 따라, 상기 제2 얼굴 이미지에 대해 중복 제거 동작을 수행할 지 여부를 결정하기 위한 중복 제거 유닛을 포함하는 얼굴 이미지 중복 제거 장치를 제공한다.

선택적으로, 상기 이미지 큐에는 상이한 사람에 각각 대응되는 적어도 하나의 제3 얼굴 이미지를 포함한다.

선택적으로, 상기 필터링 유닛은,

상기 제1 얼굴 이미지에서의 얼굴의 표시 품질을 나타내기 위한 상기 제1 얼굴 이미지에 대응되는 얼굴 속성에 의해, 획득된 복수의 제1 얼굴 이미지를 필터링하기 위한 속성 필터링 모듈;

및/또는,

상기 제1 얼굴 이미지에서의 얼굴의 편향 각도를 나타내기 위한 상기 제1 얼굴 이미지에서의 얼굴 각도에 의해, 획득된 복수의 제1 얼굴 이미지를 필터링하기 위한 각도 필터링 모듈을 포함한다.

선택적으로, 상기 얼굴 속성은 얼굴 각도, 얼굴 너비 및 높이 값, 얼굴 모호성 중의 하나 이상을 포함하며;

상기 매칭 유닛은, 구체적으로, 상기 얼굴 각도가 제1 기설정 범위 내인 것, 상기 얼굴 너비 및 높이 값이 제2 기설정 임계치보다 큰 것, 상기 얼굴 모호성이 제3 기설정 임계치보다 작은 것 중 적어도 하나를 포함하는 제1 조건을 만족하는 것에 응답하여, 상기 제1 얼굴 이미지의 이미지 품질이 제1 기설정 조건에 도달되는 것을 결정하기 위한 것이다.

선택적으로, 상기 필터링 유닛은, 복수의 제1 얼굴 이미지로부터 동일한 사람에 대응되는 적어도 하나의 제1 얼굴 이미지를 인식하며; 상기 동일한 사람에 대응되는 적어도 하나의 제1 얼굴 이미지를 필터링하여, 상기 적어도 하나의 제1 얼굴 이미지 중, 품질이 제1 기설정 조건에 도달되는 제2 얼굴 이미지를 획득하기 위한 것이다.

선택적으로, 상기 필터링 유닛은, 상기 동일한 사람에 대응되는 적어도 하나의 제1 얼굴 이미지를 필터링하여, 상기 적어도 하나의 제1 얼굴 이미지 중, 품질이 제1 기설정 조건에 도달되는 제2 얼굴 이미지를 획득 시, 상기 제1 얼굴 이미지에 대응되는 얼굴 각도에 의해, 상기 동일한 사람에 대응되는 적어도 하나의 제1 얼굴 이미지를 필터링하여, 품질이 제1 기설정 조건에 도달되는 제2 얼굴 이미지를 획득하기 위한 것이다.

선택적으로, 상기 얼굴 각도는 얼굴 수평 회전 각도, 얼굴 피치 각도, 얼굴 경사 각도 중의 하나 이상을 포함한다.

선택적으로, 상기 필터링 유닛은,

상기 제1 얼굴 이미지에 대응되는 얼굴 수평 회전 각도, 얼굴 피치 각도 및 얼굴 경사 각도를 3 차원 벡터로 변환시키기 위한 각도 변환 모듈;

상기 3 차원 벡터로부터 원점까지의 거리에 의해, 상기 동일한 사람에 대응되는 적어도 하나의 제1 얼굴 이미지를 필터링하여, 품질이 제1 기설정 조건에 도달되는 제2 얼굴 이미지를 획득하기 위한 벡터 필터링 모듈 - 상기 원점은 값이 모두 0인3 차원 벡터인 것임 - 을 포함한다.

선택적으로, 상기 필터링 유닛은 복수의 제1 얼굴 이미지로부터 동일한 사람에 대응되는 적어도 하나의 제1 얼굴 이미지를 인식 시, 복수의 제1 얼굴 이미지로부터 제1 설정 시간 내, 동일한 사람에 대응되는 적어도 하나의 제1 얼굴 이미지를 인식하기 위한 것이며;

상기 벡터 필터링 모듈은, 상기 적어도 하나의 제1 얼굴 이미지 중, 3 차원 벡터로부터 상기 원점까지 거리가 가장 작은 제1 얼굴 이미지를 상기 제2 얼굴 이미지로 결정하기 위한 것이다.

선택적으로, 상기 매칭 유닛은,

상기 제2 얼굴 이미지에 대응되는 제2 얼굴 특징, 및 상기 이미지 큐 중의 적어도 하나의 제3 얼굴 이미지에 대응되는 제3 얼굴 특징에 의해, 상기 제2 얼굴 이미지와 상기 이미지 큐 중의 상기 적어도 하나의 제3 얼굴 이미지의 유사도를 획득하기 위한 유사도 모듈;

상기 제2 얼굴 이미지와 상기 이미지 큐 중의 적어도 하나의 제3 얼굴 이미지의 유사도에 의해, 매칭 결과를 획득하기 위한 결과 매칭 모듈을 포함한다.

선택적으로, 상기 결과 매칭 모듈은, 상기 이미지 큐에 상기 제2 얼굴 이미지와의 유사도가 기설정 유사도보다 크거나 같은 제3 얼굴 이미지가 존재하는 것에 응답하여, 상기 제2 얼굴 이미지가 상기 이미지 큐에 매칭 이미지가 존재하는 것을 나타내는 매칭 결과를 획득하며; 및/또는

상기 이미지 큐에 상기 제2 얼굴 이미지와의 유사도가 상기 기설정 유사도보다 크거나 같은 제3 얼굴 이미지가 존재하지 않는 것에 응답하여, 상기 제2 얼굴 이미지가 상기 이미지 큐에 매칭 이미지가 존재하지 않는 것을 나타내는 매칭 결과를 획득하기 위한 것이다.

선택적으로, 상기 유사도 모듈은, 구체적으로, 상기 적어도 하나의 제2 얼굴 이미지에 대응되는 제2 얼굴 특징과 상기 이미지 큐에 적어도 하나의 제3 얼굴 이미지 중의 각 제3 얼굴 이미지에 대응되는 사전 저장 얼굴 특징 사이의 거리를 각각 결정하며; 상기 거리에 의해, 상기 제2 얼굴 이미지와 상기 이미지 큐 중의 적어도 하나의 제3 얼굴 이미지 중의 각 제3 얼굴 이미지의 유사도를 획득하기 위한 것이다.

선택적으로, 상기 중복 제거 유닛은, 상기 매칭 결과가 상기 제2 얼굴 이미지에 대해 상기 이미지 큐 중 매칭 이미지가 존재함을 나타내는 것에 응답하여, 상기 제2 얼굴 이미지가 중복 이미지임을 결정며, 및/또는 상기 제2 얼굴 이미지를 상기 이미지 큐에 저장하지 않기 위한 것이다.

선택적으로, 상기 중복 제거 유닛은, 또한, 상기 매칭 결과가 상기 제2 얼굴 이미지에 대해 상기 이미지 큐 중 매칭 이미지가 존재하지 않음을 나타내는 것에 응답하여, 상기 제2 얼굴 이미지가 중복 이미지가 아닌 것을 결정하며, 및/또는 상기 제2 얼굴 이미지를 상기 이미지 큐에 저장하기 위한 것이다.

선택적으로,

적어도 1 프레임의 비디오 이미지에 의해, 상기 복수의 제1 얼굴 이미지를 획득하기 위한 이미지 획득 유닛을 더 포함한다.

선택적으로, 상기 이미지 획득 유닛은,

비디오 스트림으로부터 얼굴 이미지를 포함하는 적어도 1 프레임의 비디오 이미지를 획득하기 위한 프레임 추출 모듈;

상기 적어도 1 프레임의 비디오 이미지에 대해 얼굴 인식 처리를 수행하여, 상기 복수의 제1 얼굴 이미지를 획득하기 위한 인식 분할 모듈을 포함한다.

선택적으로, 상기 이미지 획득 유닛은,

상기 비디오 이미지에서 설정된 크기를 갖는 적어도 하나의 얼굴 이미지를 획득하기 위한 얼굴 획득 모듈을 더 포함한다.

선택적으로, 상기 이미지 획득 유닛은,

상기 획득된 복수의 제1 얼굴 이미지에 의해 적어도 하나의 얼굴 궤적을 구축하기 위한 -각 상기 얼굴 궤적은 한 사람에 대응되는 것임- 궤적 구축 모듈을 더 포함하며;

상기 필터링 유닛은, 상기 적어도 하나의 얼굴 궤적 중의 각 얼굴 궤적에 포함된 적어도 하나의 제1 얼굴 이미지에 대해 필터링 동작을 수행하여, 상기 각 얼굴 궤적 중, 이미지 품질이 제1 기설정 조건에 도달되는 하나의 제2 얼굴 이미지를 획득하기 위한 것이다.

선택적으로, 상기 장치는 클라이언트에 적용되며;

상기 장치는,

상기 중복 제거 동작으로부터 얻은 목표 얼굴 이미지 또는 이미지 큐를 서버로 송신하기 위한 송신 유닛을 더 포함한다.

본 출원에 따른 실시예의 다른 일 측면에 의해 제공된 전자 기기는, 상기한 얼굴 이미지 중복 제거 장치를 포함하는 프로세서를 포함한다.

본 출원에 따른 실시예의 다른 일 측면에 의해 제공된 전자 기기는,

실행 가능한 명령어를 저장하기 위한 메모리; 및

상기 메모리와 통신하여 상기한 얼굴 이미지 중복 제거 방법을 완성하기 위해 상기 실행 가능한 명령어를 실행하기 위한 프로세서를 포함한다.

본 출원에 따른 실시예의 다른 일 측면에 의해 제공된 컴퓨터 판독 가능한 명령어를 저장하기 위한 컴퓨터 저장 매체에 있어서, 상기 명령어는 상기한 얼굴 이미지 중복 제거 방법을 수행하도록 실행된다.

본 출원에 따른 실시예의 다른 일 측면에 의해 제공된 컴퓨터 판독 가능한 코드를 포함하는 컴퓨터 프로그램은 상기 컴퓨터 판독 가능한 코드가 장치에서 실행될 때, 상기 장치 중의 프로세서는 상기한 얼굴 이미지 중복 제거 방법을 구현하기 위한 명령어를 실행한다.

본 출원의 상기 실시예에 의해 제공된 얼굴 이미지 중복 제거 방법 및 장치, 전자 기기, 저장 매체, 프로그램에 있어서, 획득된 복수의 제1 얼굴 이미지에 대해 필터링 동작을 수행하여, 이미지 품질이 제1 기설정 조건에 도달되는 적어도 하나의 제2 얼굴 이미지를 획득하며; 품질의 필터링에 의해, 얼굴 이미지 수를 감소시키고, 획득된 얼굴 이미지 품질이 얼굴 이미지의 후속 처리 요구에 만족되며, 대량의 얼굴 이미지의 중복 처리 문제를 피하고; 상기 제2 얼굴 이미지를 이미지 큐 중의 적어도 하나의 제3 얼굴 이미지와 매칭시켜 매칭 결과를 획득하며; 상기 매칭 결과에 따라, 상기 제2 얼굴 이미지에 대해 중복 제거 동작을 수행할 지 여부를 결정하고, 알려진 이미지 큐에 따라 상기 얼굴 이미지가 저장되었는지 여부를 판단함으로써, 빠른 중복 얼굴 인식을 구현한다.

이하, 도면과 실시예를 통해, 본 출원의 과제의 해결수단을 더 상세하게 설명한다.

명세서의 일부분을 구성하는 도면은 본 출원의 실시예를 설명하며, 설명과 함께 본 출원의 원리를 해석하여야 한다.
도면을 참조하고, 이하의 상세 설명에 따라 본 출원을 더욱 명확하게 이해할 수 있다.
도 1은 본 출원에 따른 얼굴 이미지 중복 제거 방법의 일 실시예의 흐름도이다.
도 2는 본 출원에 따른 얼굴 이미지 중복 제거 장치의 일 실시예의 구조 모식도이다.
도 3은 본 출원에 따른 실시예의 단말 기기 또는 서버를 구현하기 위한 전자 기기의 구조 모식도이다.

이하, 도면을 참조하여 본 출원의 각 예시적 실시예를 상세하게 설명한다. 달리 명시되지 않는 한, 이러한 실시예에서 제시된 부품 및 단계의 상대적 배치, 수치 표현 방식 및 수치는 본 출원의 범위를 한정하기 위한 것이 아님을 유의해야 한다.

또한, 설명의 편의 상, 도면에 도시된 각 부분의 크기는 실제 비율 관계에 의해 도시된 것이 아님을 이해해야 한다.

이하, 적어도 하나의 예시적 실시예에 대한 설명은 다만 설명을 위한 것일 뿐, 본 출원 및 그 용도 또는 사용에 대한 어떠한 한정도 아니다.

관련 기술 분야의 통상적인 기술자에게 공지된 기술, 방법 및 장치에 대해서는 상세하게 의논하지 않을 수 있지만, 상기 기술, 방법 및 장치는 적절한 경우 명세서의 일부로서 고려되어야 한다.

유사한 부호 및 알파벳은 아래의 도면에서 유사한 항목을 나타내므로, 어느 한 항목이 한 도면에서 정의되면, 후속 도면에서 추가로 논의될 필요가 없음에 유의해야 한다.

본 출원에 따른 실시예는 수많은 다른 범용 또는 전용 컴퓨팅 시스템 환경 또는 구성과 함께 동작할 수 있는 컴퓨터 시스템/서버에 적용될 수 있다. 컴퓨터 시스템/서버와 함께 사용되는 알려진 컴퓨팅 시스템, 환경 및/또는 구성의 예로서, 개인용 컴퓨터 시스템, 서버 컴퓨터 시스템, 씬 클라이언트(thin client), 씩 클라이언트(thick client), 핸드형 또는 랩톱 기기, 마이크로 프로세서 기반 시스템, 셋톱 박스, 프로그래머블 전자 제품, 네트워크 개인용 컴퓨터, 소형 컴퓨터 시스템, 대형 컴퓨터 시스템 및 상기 임의의 시스템을 포함하는 분산형 클라우드 컴퓨팅 기술 환경 등을 포함하나 이에 한정되지 않는다.

컴퓨터 시스템/서버는 컴퓨터 시스템에 의해 실행되는 컴퓨터 시스템 실행 가능한 명령어(예를 들어, 프로그램 모듈)의 일반 맥락에서 설명될 수 있다. 일반적으로, 프로그램 모듈은 특정된 작업을 수행하거나 특정된 추상 데이터 유형을 구현하는 루틴, 프로그램, 목표 프로그램, 컴포넌트, 논리, 데이터 구성 등을 포함할 수 있다. 컴퓨터 시스템/서버는 분산형 클라우드 컴퓨팅 환경에서 실시될 수 있으며, 분산형 클라우드 컴퓨팅 환경에서, 통신 네트워크를 통해 연결된 원격 처리 장치에 의해 작업이 수행된다. 분산형 클라우드 컴퓨팅 환경에서, 프로그램 모듈은 저장 장치를 포함하는 로컬 또는 원격 컴퓨팅 시스템 저장 매체에 위치될 수 있다.

도 1은 본 출원에 따른 얼굴 이미지 중복 제거 방법의 일 실시예의 흐름도이다. 상기 방법은 단말 기기, 서버 등과 같은 얼굴 이미지 중복 제거 장치에 의해 실행될 수 있으며, 상기 얼굴 이미지 중복 제거 장치의 구체적인 구현은 본 출원에 따른 실시예에 한정되지 않는다. 도 1에 도시된 바와 같이, 상기 실시예의 방법은 아래와 같은 단계를 포함한다.

단계 101에 있어서, 획득된 복수의 제1 얼굴 이미지에 대해 필터링 동작을 수행하여, 이미지 품질이 제1 기설정 조건에 도달되는 적어도 하나의 제2 얼굴 이미지를 획득한다.

선택적으로, 얼굴 이미지의 표시 품질은 얼굴 각도, 얼굴 너비 및 높이, 얼굴 모호성 등에 의해 평가될 수 있지만, 본 실시예에서는 얼굴 이미지의 표시 품질을 구체적으로 무엇에 의해 평가하는지에 대해서는 한정하지 않으며; 표시 품질에 도달된 제2 얼굴 이미지를 획득한 후, 동일한 사람에 대응되는 복수의 제2 얼굴 이미지에 대해 중복 제거를 진행할 수 있고, 한 단락의 비디오에 의해 복수의 표시 품질에 도달된 동일한 사람의 복수의 제2 얼굴 이미지를 획득한 경우, 후속 동작 장치에 이들 모두가 전송되면, 큰 부담이 생성될 뿐만 아니라, 대량의 리소스를 소모하여 불필요한 일만 하게 된다.

일 선택적인 예에 있어서, 상기 단계 101는 프로세서에 의해 메모리에 저장된 대응하는 명령어가 호출되어 수행될 수 있거나, 프로세서에 의해 실행되는 필터링 유닛(21)에 의해 수행될 수도 있다.

단계 102에 있어서, 제2 얼굴 이미지를 이미지 큐(queue) 중의 적어도 하나의 제3 얼굴 이미지와 매칭시켜 매칭 결과를 획득한다.

하나 이상의 선택적인 실시예에서, 이미지 큐에는 상이한 사람에 각각 대응되는 적어도 하나의 제3 얼굴 이미지를 포함하며; 선택적으로, 이미지 큐에는 상이한 사람에 대응되는 적어도 하나의 제3 얼굴 이미지에 대응되는 얼굴 특징이 포함될 수도 있고, 이미지 큐에서 얼굴 이미지 및/또는 얼굴 이미지에 대응되는 얼굴 특징은 각각 상이한 사람에 대응될 수 있으며(예를 들어, 각 얼굴 이미지가 한 사람에 대응됨), 또는 이미지 큐에는 각각 상이한 사람에 대응되는 일부 이미지가 포함될 수 있고; 선택적으로, 얼굴 이미지에 대응되는 얼굴 특징 사이의 거리에 의해, 두 얼굴 이미지의 매칭 여부를 인식할 수 있으며, 얼굴 특징 사이의 거리는 코사인 거리, 유클리드 거리 등을 포함하나 이에 한정되지 않고, 본 실시예는 구체적 특징 사이의 거리 계산 방법에 대해 한정하지 않는다.

선택적으로, 제2 얼굴 이미지을 이미지 큐 중의 제3 얼굴 이미지와 매칭시킬 경우, 제2 얼굴 이미지의 특징을 이미지 큐 중의 제3 얼굴 이미지의 얼굴 특징과 매칭시켜, 특징 매칭 결과에 따라 제2 얼굴 이미지가 중복 이미지인지 여부가 결정된다.

일 선택적인 예에 있어서, 상기 단계 102는, 프로세서에 의해 메모리에 저장된 대응하는 명령어가 호출되어 수행될 수 있거나, 프로세서에 의해 실행되는 매칭 유닛(22)에 의해 수행될 수도 있다.

단계 103에 있어서, 매칭 결과에 따라 제2 얼굴 이미지에 대해 중복 제거 동작을 수행할지 여부를 결정한다.

선택적으로, 필터링 후 획득된 얼굴 이미지와 사전 저장된 얼굴 이미지가 동일한 사람에 대응되는 경우, 상기 얼굴 이미지는 중복 이미지이며, 이 사람에 대응되는 얼굴 이미지가 이미 필터링 중복 제거 처리를 진행하였음을 의미한다. 이때, 상기 얼굴 이미지를 포기하거나 또는 상기 얼굴 이미지를 이용하여 이 사람의 이미지 큐에서의 대응되는 얼굴 이미지를 교체하며; 필터링 후 획득된 얼굴 이미지와 사전 저장된 얼굴 이미지가 동일한 사람에 대응되지 않을 경우, 상기 얼굴 이미지는 중복 이미지가 아니며, 이 얼굴 이미지에 대응되는 사람은 새롭게 나타난 사람이고, 후속 인식을 위해 큐에 저장되어야 한다.

일 선택적인 예에 있어서, 상기 단계 103에 있어서, 프로세서에 의해 메모리에 저장된 대응하는 명령어가 호출되어 수행될 수 있거나, 프로세서에 의해 실행되는 중복 제거 유닛(23)에 의해 수행될 수도 있다.

본 출원의 상기 실시예에 의해 제공된 얼굴 이미지 중복 제거 방법은, 획득된 복수의 제1 얼굴 이미지에 대해 필터링 동작을 수행하여, 이미지 품질이 제1 기설정 조건에 도달되는 적어도 하나의 제2 얼굴 이미지를 획득하여; 품질의 필터링에 의해, 얼굴 이미지 수를 감소시키고, 획득된 얼굴 이미지 품질이 얼굴 이미지의 후속 처리 요구에 만족되며, 대량의 얼굴 이미지의 중복 처리 문제를 피하고; 상기 제2 얼굴 이미지를 이미지 큐 중의 적어도 하나의 제3 얼굴 이미지와 매칭시켜, 매칭 결과를 획득하며; 매칭 결과에 따라 제2 얼굴 이미지에 대해 중복 제거 동작을 수행할 지 여부를 결정하고, 알려진 이미지 큐에 따라 상기 얼굴 이미지가 저장되었는지 여부를 판단함으로써, 빠른 중복 얼굴 인식을 구현한다.

본 출원에 따른 얼굴 이미지 중복 제거 방법의 다른 일 실시예에 있어서, 상기 실시예에 기반하여, 획득된 복수의 제1 얼굴 이미지에 대해 필터링 동작을 수행하는 단계는,

제1 얼굴 이미지에 대응되는 얼굴 속성에 의해, 획득된 복수의 제1 얼굴 이미지를 필터링하는 단계를 포함한다.

여기서, 얼굴 속성은 얼굴 이미지에서의 얼굴의 표시 품질을 나타내기 위한 것이며; 제1 얼굴 이미지에 대응되는 얼굴 속성은 제1 얼굴 이미지에서의 얼굴의 표시 품질을 나타내기 위한 것이다.

선택적으로, 얼굴 속성은 얼굴 각도, 얼굴 너비 및 높이 값, 얼굴 모호성을 포함하나 이에 한정되지 않으며; 선택적으로, 얼굴 각도는, 수평 방향으로의 얼굴의 조향 각도를 나타내기 위한 수평 회전 각도(yaw); 수직 방향으로의 얼굴의 회전 각도를 나타내기 위한 부양 각도(pitch); 수직 방향으로의 얼굴의 편향 각도를 나타내기 위한 경사 각도(roll)를 포함하나 이에 한정되지 않는다.

하나 이상의 선택적인 실시예에 있어서, 제1 얼굴 이미지에 대응되는 얼굴 속성에 의해, 획득된 복수의 제1 얼굴 이미지를 필터링하는 단계는,

제1 조건을 만족하는 것에 응답하여, 제1 얼굴 이미지의 이미지 품질이 제1 기설정 조건에 도달된 것을 결정하는 단계를 포함한다.

여기서, 제1 조건은, 얼굴 각도가 제1 기설정 범위 내인 것, 얼굴 너비 및 높이 값이 제2 기설정 임계치보다 큰 것, 얼굴 모호성이 제3 기설정 임계치보다 작은 것 중의 적어도 하나를 포함한다.

또는, 얼굴 이미지에서의 얼굴에 대응되는 얼굴 속성을 획득하여, 얼굴 속성에 대해 판단하며;

적어도 하나의 얼굴 이미지를 이미지 큐에 사전 저장된 얼굴 이미지와 매칭시키는 단계는,

얼굴 각도가 제1 기설정 범위 내인 것, 얼굴 너비 및 높이 값이 제2 기설정 임계치보다 큰 것, 얼굴 모호성이 제3 기설정 임계치보다 작은 것 중 적어도 하나의 조건을 만족하는 것에 응답하여,

적어도 하나의 얼굴 이미지에서의 각 얼굴 이미지를 이미지 큐에 사전 저장된 얼굴 이미지와 매칭시키는 단계를 포함한다.

또한,

얼굴 각도가 제1 기설정 범위 내에 있지 않는 것, 얼굴 너비 및 높이 값이 제2 기설정 임계치보다 작거나 같은 것, 얼굴 모호성이 제3 기설정 임계치보다 크거나 같은 것 중 적어도 하나의 조건을 만족하는 것에 응답하여,

상기 얼굴 이미지를 삭제하는 단계를 더 포함한다.

예를 들어, 제1 기설정 범위를 ±20°(구체적인 수치는 구체적인 상황에 따라 설정할 수 있음)로 설정할 수 있으며, 얼굴 각도 중의 수평 회전 각도(yaw), 부양 각도(pitch) 및 경사 각도(roll)가 모두 ±20° 사이(세 가지 각도를 같은 범위 또는 다른 범위로 설정할 수 있음)에 있을 때; 얼굴 너비 및 높이 값은 얼굴 너비 및 얼굴 높이를 포함할 수 있고(일반적으로, 검출(detect)을 통해 피드백하며, 설정을 통해 필터링할 수 있고; 예를 들어, 50 픽셀로 설정하여, 너비 및 높이가 50 픽셀보다 작은 얼굴 이미지는 조건에 부합되지 않는 것으로 인정하고, 너비 및 높이는 상이한 값 또는 동일한 값으로 설정할 수 있음); 얼굴 모호성(일반적으로 큐 툴킷(예컨대 SDK-alignment)을 통해 피드백하며, 상이한 값을 설정할 수 있고, 예를 들어, 0.7로 설정하여, 모호성이 0.7보다 큰 것은 품질이 나쁜 얼굴 이미지로 인정함). 여기서, ±20°, 50 픽셀 및 0.7은 설정된 임계치이며, 실제 상황에 따라 설정할 수 있다.

획득된 복수의 제1 얼굴 이미지에 대해 필터링 동작을 수행하는 단계는, 제1 얼굴 이미지에서의 얼굴 각도에 의해, 획득된 복수의 제1 얼굴 이미지를 필터링하며; 여기서, 얼굴 각도는 얼굴 이미지 중의 얼굴의 편향 각도를 나타내고, 본 실시예에 있어서, 제1 얼굴 이미지에서의 얼굴 각도는 제1 얼굴 이미지 중의 얼굴의 편향 각도를 나타내기 위한 것이다. 편향 각도는 표준 정면에 대한 것이며, 표준 정면은 얼굴이 수평, 수직 및 경사된 방향에서의 각도가 모두 0인 얼굴을 의미하고, 상기 얼굴을 원점로 하여 얼굴의 편향 각도를 계산할 수 있다.

비디오 스트림으로부터 획득된 멀티 프레임 얼굴 이미지에 대해 필터링 동작을 수행하는 단계를 더 포함할 수 있다. 비디오 스트림 중의 멀티 프레임 얼굴 이미지에 대해 필터링을 수행함으로써, 얼굴 이미지에 의해, 비디오 스트림으로부터 프레임을 선택하는 목적을 달성할 수 있고, 프레임 선택에 의해 획득된 비디오 프레임 중의 얼굴 이미지는 모두 제1 기설정 조건에 부합된다.

하나 이상의 선택적인 실시예에 있어서, 단계 101은,

복수의 제1 얼굴 이미지로부터 동일한 사람에 대응되는 적어도 하나의 제1 얼굴 이미지를 인식하는 단계;

동일한 사람에 대응되는 적어도 하나의 제1 얼굴 이미지에 대해 필터링하여, 적어도 하나의 제1 얼굴 이미지에서 품질이 제1 기설정 조건에 도달되는 제2 얼굴 이미지를 획득하는 단계를 포함한다.

동일한 사람의 얼굴 이미지에 대해 필터링하는 것은 제1 얼굴 이미지만 필터링하여 일부 사람의 얼굴이 품질 문제로 인해 수집되지 못하는 경우를 피할 수 있어, 획득된 제2 얼굴 이미지의 포괄성을 향상시킨다.

선택적으로, 필터링 과정은 얼굴 궤적을 구축하는 것을 통해 구현될 수 있으며, 동일한 사람에 대응되는 적어도 하나의 얼굴 이미지에 의해 얼굴 궤적을 획득하는 단계;

얼굴 이미지에 대응되는 얼굴 각도에 의해, 얼굴 궤적 중의 얼굴 이미지에 대해 필터링하는 것을 통해, 얼굴 궤적 중 품질이 제1 기설정 조건에 도달되는 얼굴 이미지를 획득하는 단계를 포함한다.

본 실시예는 얼굴 궤적 중의 얼굴 이미지에 대해 필터링하는 것을 통해, 적어도 하나의 사람에 대해 품질이 좋은 하나의 이미지를 각각 획득(예를 들어, 매 사람에 대해 품질이 좋은 하나의 이미지를 획득함)하며, 얼굴 각도를 통해 상기 얼굴 이미지의 품질이 제1 기설정 조건에 도달 여부를 판단할 수 있고, 여기서, 제1 기설정 조건은 사용자 설정에 따라 조정될 수 있으며, 상기 기설정된 조건이 설정된 각도 범위 값일 수 있거나, 얼굴 품질이 좋은 하나를 취하도록 설정할 수 있다.

선택적으로, 동일한 사람에 대응되는 적어도 하나의 제1 얼굴 이미지에 대해 필터링하여, 적어도 하나의 제1 얼굴 이미지에서 품질이 제1 기설정 조건에 도달되는 제2 얼굴 이미지를 획득하는 단계는,

제1 얼굴 이미지에 대응되는 얼굴 각도에 의해, 동일한 사람에 대응되는 적어도 하나의 제1 얼굴 이미지에 대해 필터링하여, 품질이 제1 기설정 조건에 도달되는 제2 얼굴 이미지를 획득하는 단계를 포함한다.

얼굴 각도의 필터링을 통해, 각도 편향이 큰 얼굴을 제거하여, 각도가 설정 범위 내에 있는 제2 얼굴 이미지를 획득할 수 있다.

하나 이상의 선택적인 실시예에 있어서, 얼굴 각도는 얼굴 수평 회전 각도, 얼굴 피치 각도, 얼굴 경사 각도 중 하나 이상을 포함하나 이에 한정되지 않는다.

선택적으로, 제1 얼굴 이미지에 대응되는 얼굴 각도에 의해, 동일한 사람에 대응되는 적어도 하나의 제1 얼굴 이미지에 대해 필터링하여, 품질이 제1 기설정 조건에 도달되는 제2 얼굴 이미지를 획득하는 단계는,

제1 얼굴 이미지에 대응되는 얼굴 수평 회전 각도, 얼굴 피치 각도 및 얼굴 경사 각도를 3 차원 벡터로 변환시키는 단계;

3 차원 벡터로부터 원점까지의 거리에 의해, 동일한 사람에 대응되는 적어도 하나의 제1 얼굴 이미지를 필터링하여, 품질이 제1 기설정 조건에 도달되는 제2 얼굴 이미지를 획득하는 단계를 포함한다. 여기서, 원점은 값이 모두 0인3 차원 벡터이다.

선택적으로, 3 차원 벡터로부터 원점까지의 거리에 의해, 얼굴 궤적 중의 얼굴 이미지를 필터링하며; 원점은 값이 모두 0인3 차원 벡터이다.

본 실시예에 있어서, 얼굴 수평 회전 각도, 얼굴 피치 각도 및 얼굴 경사 각도를 변환시켜서 얻은 3 차원 벡터의 제곱 차를 계산하여 거리 값을 획득할 수 있으며, 이 거리 값을 통해, 얼굴 이미지의 품질에 대해 평가할 수 있고, 거리가 작을 수록 얼굴 이미지의 품질이 더 좋으며, 즉, 얼굴 이미지에서의 얼굴이 정면에 더 가까워지는 것을 표시한다. 하지만 본 실시예는 제곱 차를 계산하는 방법으로 거리 값을 획득하는 것에 한정되지 않으며, 다른 방법으로도 얻을 수 있고; 또한 빠른 필터링을 위해, 설정된 시간 간격 내(예를 들어, 5 초 내, 10 초 내 등)에 얼굴 궤적 중의 얼굴 이미지를 필터링할 수 있다.

선택적으로, 복수의 제1 얼굴 이미지로부터 동일한 사람에 대응되는 적어도 하나의 제1 얼굴 이미지를 인식하는 단계는, 복수의 제1 얼굴 이미지로부터 제1 설정 시간 내, 동일한 사람에 대응되는 적어도 하나의 제1 얼굴 이미지를 인식하는 단계를 포함하며;

3 차원 벡터로부터 원점까지의 거리에 의해, 동일한 사람에 대응되는 적어도 하나의 제1 얼굴 이미지를 필터링하여, 품질이 제1 기설정 조건에 도달되는 제2 얼굴 이미지를 획득하는 단계는,

적어도 하나의 제1 얼굴 이미지 중, 3 차원 벡터로부터 원점까지의 거리가 가장 작은 제1 얼굴 이미지를 제2 얼굴 이미지로 결정하는 단계를 포함한다.

설정 시간 내에 동일한 사람의 상기 설정 시간 내의 적어도 하나의 제1 얼굴 이미지를 인식함으로써, 매번 인식된 제1 얼굴 이미지 수를 효과적으로 제어할 수 있어, 인식 결과가 보다 정확하도록 한다. 원점 까지의 거리가 가장 작은 제1 얼굴 이미지는 얼굴 이미지 중의 얼굴 각도가 제일 작은 얼굴, 즉, 정면에 가장 가까운 얼굴을 의미한다.

하나 이상의 선택적인 실시예에 있어서, 얼굴 궤적은 얼굴 이미지에 대응하는 타임 스탬프(time stamp)를 더 포함하고, 타임 스탬프는 얼굴 이미지에 대응하여 필터링 동작을 수행하기 시작하는 시간이며;

3 차원 벡터로부터 원점까지의 거리에 의해 얼굴 궤적 중의 얼굴 이미지에 대해 필터링하는 단계는,

3 차원 벡터로부터 원점까지의 거리에 의해, 제1 설정 시간 내 얼굴 궤적 중의 적어도 하나의 얼굴 이미지에서 대응 거리가 기설정 임계치보다 작은 얼굴 이미지를 획득하며, 대응 거리가 기설정 임계치보다 작은 얼굴 이미지를 저장하는 단계를 포함한다.

또는, 3 차원 벡터로부터 원점까지의 거리에 의해, 제1 설정 시간 내, 얼굴 궤적 중의 적어도 하나의 얼굴 이미지에서 대응 거리가 가장 작은 얼굴 이미지를 획득하며, 대응 거리가 가장 작은 얼굴 이미지를 저장하는 단계를 포함한다.

본 실시예에서 설정된 시간 내의 얼굴 이미지를 필터링하여, 상기 시간 내에 얼굴 궤적 중의 품질이 좋은 것을 획득하며, 즉, 품질이 바람직한 얼굴 이미지의 획득을 구현하고, 처리 속도가 빨라져, 후속적으로 복수의 설정 시간 내 획득된 품질이 바람직한 얼굴 이미지에 의해, 새로운 얼굴 궤적을 구축할 수 있고, 새로운 얼굴 궤적에 따른 품질 필터링에 의해, 복수의 설정 시간 내의 모든 얼굴 이미지 중의 품질이 좋은 얼굴 이미지를 획득한다.

본 출원의 얼굴 이미지 중복 제거 방법의 또 다른 일 실시예에 있어서, 상기 실시예를 기반으로, 단계 102는,

제2 얼굴 이미지에 대응되는 제2 얼굴 특징, 및 이미지 큐 중의 적어도 하나의 제3 얼굴 이미지에 대응되는 제3 얼굴 특징에 의해, 제2 얼굴 이미지와 이미지 큐 중의 적어도 하나의 제3 얼굴 이미지의 유사도를 획득하는 단계;

제2 얼굴 이미지와 이미지 큐 중의 적어도 하나의 제3 얼굴 이미지의 유사도에 의해, 매칭 결과를 획득하는 단계를 포함한다.

선택적으로, 이미지 큐에 제2 얼굴 이미지 와의 유사도가 기설정 유사도보다 크거나 같은 제3 얼굴 이미지가 존재하는 것에 응답하여, 제2 얼굴 이미지가 이미지 큐에 매칭 이미지가 존재하는 것을 나타내는 매칭 결과를 획득하는 단계; 및/또는

이미지 큐에 제2 얼굴 이미지와의 유사도가 기설정 유사도보다 크거나 같은 제3 얼굴 이미지가 존재하지 않는 것에 응답하여, 제2 얼굴 이미지가 이미지 큐에 매칭 이미지가 존재하지 않는 것을 나타내는 매칭 결과를 획득하는 단계를 포함한다.

본 실시예는 얼굴 중복 제거를 구현하기 위한 것이며, 획득된 품질이 좋은 얼굴 이미지를 사전에 저장된 이미지 큐 중의 얼굴 이미지와 유사도 비교를 진행하며, 이는 얼굴 특징에 의해 진행된 것일 수 있고, 얼굴 이미지의 얼굴 특징은 신경망을 통해 획득될 수 있으며, 이미지 큐에는 얼굴 이미지가 저장되거나 또는 얼굴 이미지 및 이에 대응된 얼굴 특징이 저장될 수 있으며, 얼굴 이미지를 저장할 경우, 유사도 비교가 필요하면, 우선 신경망을 통해 사전 저장된 얼굴 이미지에 대응되는 얼굴 특징을 획득한다.

본 출원의 얼굴 이미지 중복 제거 방법의 상기 각 실시예의 한 구체적 예에 있어서, 적어도 하나의 제2 얼굴 이미지에 대응되는 제2 얼굴 특징, 및 이미지 큐 중의 적어도 하나의 제3 얼굴 이미지에 대응되는 사전 저장 얼굴 특징에 의해, 제2 얼굴 이미지와 이미지 큐 중의 적어도 하나의 제3 얼굴 이미지의 유사도를 획득하는 단계는,

적어도 하나의 제2 얼굴 이미지에 대응되는 제2 얼굴 특징과 이미지 큐에 적어도 하나의 제3 얼굴 이미지 중의 각 제3 얼굴 이미지에 대응되는 제3 얼굴 특징 사이의 거리를 각각 결정하는 단계;

거리에 의해, 제2 얼굴 이미지와 이미지 큐 중의 적어도 하나의 제3 얼굴 이미지 중의 각 제3 얼굴 이미지의 유사도를 획득하는 단계를 포함한다.

선택적으로, 얼굴 특징 사이의 거리 계산을 통해, 대응되는 얼굴 이미지 사이의 유사도를 결정할 수 있으며, 거리는 구체적으로, 코사인 거리, 유클리드 거리, 마할라 노비스 거리 등을 포함할 수 있으나 이에 한정되지 않고, 얼굴 특징 사이의 거리가 가까울 수록 대응되는 얼굴 이미지 사이의 유사도가 더 큼을 의미하며, 동일한 사람의 얼굴 이미지인지는 설정 임계치(예를 들어, 유사도가 0.86, 0.88 등)를 통해 판단할 수 있고, 설정 임계치의 크기는 실제 상황에 따라 조정될 수 있다.

선택적으로, 유사도 인식의 속도를 높이기 위해, 설정 시간(예를 들어, 300 초, 400 초 등) 내에, 상기 시간 내에 획득된 얼굴 이미지와 이미지 큐에 대해 유사도 비교를 진행함으로써, 설정 시간에 도달될 때마다, 상기 시간 내 획득된 얼굴 이미지와 이미지 큐에 대해 유사도 비교를 진행한다.

본 출원의 얼굴 이미지 중복 제거 방법의 상기 각 실시예의 한 구체적인 예에 있어서, 단계 103은,

제2 얼굴 이미지가 이미지 큐에 매칭 이미지가 존재하는 것을 나타내는 매칭 결과에 응답하여, 제2 얼굴 이미지는 중복 이미지이거나; 및/또는, 제2 얼굴 이미지를 이미지 큐에 저장하지 않음을 결정하는 단계를 포함한다.

선택적으로, 단계 103은, 제2 얼굴 이미지가 이미지 큐에 매칭 이미지가 존재하지 않는 매칭 결과에 응답하여, 제2 얼굴 이미지는 중복 이미지가 아니거나, 및/또는 제2 얼굴 이미지를 이미지 큐에 저장함을 결정하는 단계를 포함한다.

선택적으로, 얼굴 이미지와 이미지 큐 중의 어느 얼굴 이미지와의 유사도가 기설정 임계치보다 크면, 이 두 얼굴 이미지는 동일한 사람에 대응될 수 있다는 것을 의미하며, 후속 처리의 부담을 감소시키기 위해, 동일한 사람에 대해 하나의 얼굴 이미지를 보류하기만 하면 되며, 이때 새롭게 수신된 얼굴 이미지를 직접 삭제할 수 있고, 또는 상기 얼굴 이미지를 제3 얼굴 이미지와 품질 비교를 진행하여, 새롭게 수신된 얼굴 이미지의 품질이 더 좋을 경우, 새롭게 수신된 얼굴 이미지로 이미지 큐에 사전 저장된 얼굴 이미지를 교체하며; 중복 이미지로 인식될 경우, 상기 얼굴 이미지가 나타난 횟수를 누적 기록하여, 통계의 후속 처리를 위해 정보를 제공할 수 있으며; 얼굴 이미지가 중복 이미지가 아닌 것으로 판단될 경우, 상기 얼굴 이미지를 이미지 큐에 추가함으로써, 이후 새롭게 수신된 다른 얼굴 이미지에 대해 유사도 매칭을 진행할 경우, 정확하게 인식할 수 있다.

본 출원의 얼굴 이미지 중복 제거 방법의 또 다른 일 실시예에 있어서, 상기 실시예를 기반으로, 단계 101 전에,

적어도 1 프레임의 비디오 이미지에 의해, 복수의 제1 얼굴 이미지를 획득하는 단계를 더 포함할 수 있다.

실제 응용에서, 얼굴 이미지 중복 제거 방법을 수행해야 할 얼굴 이미지의 수는 필연적으로 많으며, 예를 들어 한 단락의 비디오로부터 추출된 복수의 비디오 이미지에서 획득한 얼굴 이미지, 또는 네트워크로부터 직접 캡처된 대량의 얼굴 이미지 등이 존재하며; 본 실시예는 비디오 스트림에서 획득한 비디오 이미지에 대해, 한 단락의 비디오 스트림을 처리할 경우, 선택적으로,

비디오 스트림으로부터 얼굴 이미지를 포함하는 적어도 1 프레임의 비디오 이미지를 획득하는 단계;

적어도 1 프레임의 비디오 이미지에 대해 얼굴 인식 처리를 진행하여, 복수의 제1 얼굴 이미지를 획득하는 단계를 포함한다.

선택적으로, 프레임 추출을 통해 비디오 스트림 중의 비디오 이미지를 획득할 수 있으며, 신경망을 통해 비디오 이미지 중의 얼굴에 대해 인식하고 분할할 수 있고, 또는 신경망을 통해 얼굴 인식을 진행고, 다른 분할 기술 또는 다른 분할 네트워크에 의해, 얼굴 이미지를 비디오로부터 분할시키며; 본 실시예는 구체적인 얼굴 인식 및 분할 기술을 한정하지 않으며, 본 실시예의 목적을 달성시킬 수 있는 것을 기준으로 한다.

예를 들어, 설치된 카메라 등과 같은 이미지 수집 장치를 통해 비디오 스트림을 수집하며, 비디오 스트림을 분해하고, 비디오 이미지를 획득하며, 얼굴 인식 기술(예를 들어, 콘볼루션 신경망Convolutional Neural Network, CNN)을 통해 비디오 이미지 중의 얼굴 이미지를 갖는 비디오 이미지를 인식하고, 이미지 분할 기술로 상기 얼굴 이미지를 비디오 이미지로부터 분할해내면, 수집된 얼굴 이미지를 획득할 수 있으며, 1 프레임 비디오 이미지에는 적어도 하나의 얼굴 이미지를 포함할 수 있고, 얼굴 이미지가 없을 수도 있으며, 얼굴 이미지가 없는 비디오 이미지에 대해서, 본 출원에 따른 실시예에서는 수집을 진행하지 않고; 분해되어 얻은 비디오 이미지에 대해 얼굴 매팅(matting)을 진행할 수 있으며, 소프트웨어 패키지 검출(Software Development Kit, SDK-detect)을 진행하여, 동일한 매팅 내에서 여러 개의 얼굴이 검출(detect)된 것을 첫장으로 하고, 얼굴이 없는 것은 필터링된다.

하나 이상의 선택적인 실시예에 있어서, 비디오 프레임에 대해 얼굴 인식 및 분할을 각각 진행하기 전에,

비디오 이미지에서 설정된 크기를 갖는 적어도 하나의 얼굴 이미지를 획득하는 단계를 포함할 수 있다.

얼굴 이미지 크기에 따라 스크리닝(screening)하는 것을 통해, 얼굴 이미지가 없거나 또는 얼굴 이미지가 작아서 인식 불가능한 비디오 이미지를 필터링하여, 인식 가능한 얼굴 이미지가 포함된 비디오 이미지를 보류한 후, 필터링 후의 비디오 이미지에 대해 얼굴 인식 및 분할을 진행하며; 선택적으로, 얼굴 이미지 크기의 스크리닝은 신경망에 의해 진행될 수 있고 다른 스크리닝 방법에 의해 진행할 수도 있다.

본 출원의 얼굴 이미지 중복 제거 방법의 상기 각 실시예의 일 구체적인 예에 있어서,

획득된 복수의 제1 얼굴 이미지에 의해, 적어도 하나의 얼굴 궤적을 구축하는 단계를 더 포함하며; 예를 들어, 각 얼굴 궤적은 한 사람에 대응된다.

선택적으로, 단계 101은,

적어도 하나의 얼굴 궤적 중의 각 얼굴 궤적에 포함된 적어도 하나의 제1 얼굴 이미지에 대해 필터링 동작을 수행하여, 각 얼굴 궤적 중의 이미지 품질이 제1 기설정 조건에 도달되는 하나의 제2 얼굴 이미지를 획득하는 단계를 포함할 수 있다.

본 실시예에 있어서, 매팅하여 얼굴 이미지를 획득한 후, 우선 얼굴 이미지에 의해 얼굴 궤적을 구축함으로써, 후속 동작에서 동일한 사람의 얼굴 이미지에 대한 중복 제거를 진행하는 것을 위해 기초를 제공할 수 있으며, 구체적인 얼굴 궤적 구축 방법에 대해서는 본 출원에서 한정하지 않는다.

본 출원의 얼굴 이미지 중복 제거 방법은 지능형 비디오 분석, 지능형 비즈니스, 보안 모니터링 등의 분야에 적용될 수 있으며, 예를 들어, 본 출원의 실시예에 따른 얼굴 이미지 중복 제거 방법은 비디오 스트림의 처리에 관한 모든 경우에 적용될 수 있고, 대량의 프레임 이미지 처리 시 스크리닝이 필요한 모든 경우에 본 출원의 실시예에 따른 얼굴 이미지 중복 제거 방법을 적용할 수 있으며, 대량의 프레임 이미지를 클라우드에 업로드에 관한 모든 경우에 본 출원의 실시예에 따른 얼굴 이미지 중복 제거 방법을 적용할 수 있다.

본 출원의 얼굴 이미지 중복 제거 방법의 상기 각 실시예의 일 구체적인 예에 있어서,

얼굴 궤적 중의 얼굴 이미지가 필터링 동작 및/또는 중복 제거 동작에 의해 얼굴 궤적에 대응되는 목표 얼굴 이미지를 획득하고, 목표 얼굴 이미지에 의해 속성 검출 및 얼굴 비교를 진행하는 단계를 더 포함한다.

선택적으로, 예시적으로, 적용 가능한 시나리오 1: 클라이언트는 실시간 수집된 비디오 중의 얼굴에 대해 속성 검출 및 얼굴 비교를 진행하고, 동일한 얼굴을 포함하는 연속적인 멀티 프레임 이미지에서 처리하기에 가장 적합한 1 프레임을 선택하여, 속성 검출 및 얼굴 비교를 보다 잘 진행되도록 한다. 이때, 본 방안으로 요구에 만족되는 얼굴 이미지에 대해 선택해야 한다.

본 출원의 얼굴 이미지 중복 제거 방법의 상기 각 실시예의 일 구체적인 예에 있어서, 상기 실시예의 방법은 클라이언트에 적용되며;

상기 실시예의 방법은,

중복 제거 동작으로부터 얻은 목표 얼굴 이미지 또는 이미지 큐를 서버로 송신하는 단계를 더 포함한다.

선택적으로, 서버는 로컬 서버 및/또는 클라우드 서버를 포함할 수 있다.

필터링 동작 및/또는 중복 제거 동작에 의해 획득된 얼굴 이미지 또는 이미지 큐를 서버 및/또는 클라우드 서버로 송신하며, 서버 및/또는 클라우드 서버는 클라이언트로부터 필터링 동작 및/또는 중복 제거 동작을 거친 얼굴 이미지 또는 이미지 큐를 수신하며, 상기 얼굴 이미지 또는 이미지 큐의 얼굴 이미지를 이미지 데이터 베이스에 사전에 저장된 얼굴 이미지와 비교시켜, 수집된 얼굴 이미지 또는 이미지 큐 중의 얼굴 이미지가 이미지 데이터 베이스에 대응된 얼굴 이미지의 존재 여부를 판하여, 판단 결과에 의해 상기 얼굴 이미지 또는 이미지 큐가 상기 이미지 데이터 베이스에 저장되거나 저장되지 않는다.

여기서, 이미지 데이터 베이스는 판단을 거쳐 저장된 수집되어 얻은 얼굴 이미지를 저장하기 위한 것이며; 초기 상태에서의 이미지 데이터 베이스는 비어 있거나 또는 이미 얼굴 이미지가 저장되어 있지만, 끊임없이 얼굴 이미지가 서버 및/또는 클라우드 서버로 송신되면서, 더욱더 많은 요구에 만족되는 얼굴 이미지가 자동적으로 이미지 데이터 베이스에 저장되어, 이미지 데이터 베이스 구축이 구현된다.

선택적으로, 예시적으로, 적용 가능한 시나리오 2: 클라이언트가 비디오 스트림을 처리하여, 요구에 만족되는 얼굴 이미지를 클라우드로 전송하지만, 직접적으로 클라우드에 전부 송신되면, 클라우드에 부담이 너무 크고, 중복되고 품질이 낮은 얼굴 이미지는 가치가 크지 않으므로, 클라이언트에서 이미지를 클라우드로 업로드하기 전에, 중복 제거 필터링을 해야 한다. 이때, 본 방안으로 더 좋은 얼굴 이미지에 대해 선택할 필요가 있다.

당업자는 상기 방법 실시예를 구현하는 전부 또는 일부 단계는 프로그램 명령어와 관련된 하드웨어를 통해 완성될 수 있음을 이해해야 하며, 전술한 프로그램은 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체에 저장될 수 있고, 상기 프로그램은 수행될 때, 상기 방법 실시예를 포함하는 단계를 수행하며; 전술한 저장 매체는 ROM, RAM, 자기 디스크 또는 광 디스크와 같은 프로그램 코드를 저장할 수 있는 여러 가지 매체를 포함한다.

도 2는 본 출원에 따른 얼굴 이미지 중복 제거 장치의 일 실시예의 구조 모식도이다. 상기 실시예의 장치는 본 출원의 상기 각 방법 실시예를 구현하는데 사용될 수 있다. 도 2에 도시된 바와 같이, 상기 실시예의 장치는, 아래와 같은 유닛을 포함할 수 있다.

필터링 유닛(21)에 있어서, 획득된 복수의 제1 얼굴 이미지에 대해 필터링 동작을 수행하여, 이미지 품질이 제1 기설정 조건에 도달되는 적어도 하나의 제2 얼굴 이미지를 획득한다.

매칭 유닛(22)에 있어서, 상기 제2 얼굴 이미지를 이미지 큐 중의 적어도 하나의 제3 얼굴 이미지와 매칭시켜, 매칭 결과를 획득한다.

하나 이상의 선택적인 실시예에 있어서, 이미지 큐는 상이한 사람에 각각 대응되는 적어도 하나의 제3 얼굴 이미지를 포함하며; 이미지 큐에서 각 제3 얼굴 이미지는 상이한 사람에 각각 대응될 수 있고, 또는 이미지 큐에는 각각 상이한 사람에 대응되는 일부 이미지가 포함될 수 있고; 선택적으로, 얼굴 이미지에 대응되는 얼굴 특징 사이의 거리에 의해, 두 얼굴 이미지의 매칭 여부를 인식할 수 있으며, 얼굴 특징 사이의 거리에는 코사인 거리, 유클리드 거리 등이 포함되며, 본 실시예는 구체적 특징 사이의 거리 계산 방법에 대해 한정하지 않는다.

중복 제거 유닛(23)에 있어서, 매칭 결과에 따라, 제2 얼굴 이미지에 대해 중복 제거 동작을 수행할 지 여부를 결정한다.

필터링 후 획득된 얼굴 이미지와 사전 저장된 얼굴 이미지가 동일한 사람에 대응되는 경우, 상기 얼굴 이미지는 중복 이미지이며, 이 사람에 대응되는 얼굴 이미지가 이미 필터링되어 중복 제거 처리되었음을 의미하며, 이때, 상기 얼굴 이미지를 폐기하는 것을 선택할 수 있거나 또는 상기 얼굴 이미지를 이용하여 이 사람의 이미지 큐에 대응되는 얼굴 이미지와 교체할 수 있으며; 필터링 후 획득된 얼굴 이미지와 사전 저장된 얼굴 이미지가 동일한 사람에 대응되지 않을 경우, 상기 얼굴 이미지는 중복 이미지가 아니며, 이 얼굴 이미지에 대응되는 사람은 새롭게 나타난 사람임을 의미하고, 후속 인식을 위해 큐에 저장하여야 한다.

본 출원의 상기 실시예에 의해 제공된 얼굴 이미지 중복 제거 장치는, 품질의 필터링에 의해, 얼굴 이미지 수를 크게 감소시키고, 획득된 얼굴 이미지 품질이 얼굴 이미지의 후속 처리 요구에 만족되며, 또한 대량의 얼굴 이미지의 중복 처리 문제를 피하고; 이미 알려진 이미지 큐에 따라, 상기 얼굴 이미지는 이미 저장된 이미지인지를 판단하여, 보다 빠른 중복 얼굴 인식을 구현한다.

본 출원의 얼굴 이미지 중복 제거 장치의 다른 일 실시예에 있어서, 상기 실시예를 기반으로, 필터링 유닛(21)은,

제1 얼굴 이미지에 대응되는 얼굴 속성에 의해, 획득된 복수의 제1 얼굴 이미지를 필터링하기 위한 속성 필터링 모듈을 포함한다.

여기서, 얼굴 속성은 얼굴 이미지에서의 얼굴의 표시 품질을 나타내기 위한 것이고, 본 실시예에 있어서, 제1 얼굴 이미지에 대응되는 얼굴 속성은 제1 얼굴 이미지에서 얼굴의 표시 품질을 나타내는데 사용되며; 선택적으로, 얼굴 속성은 얼굴 각도, 얼굴 너비 및 높이 값, 얼굴 모호성 중 하나 이상을 포함하나 이에 한정되지 않고; 더 구체적으로, 얼굴 각도는, 수평 방향으로의 얼굴의 조향 각도를 나타내기 위한 수평 회전 각도(yaw); 수직 방향으로의 얼굴의 회전 각도를 나타내기 위한 부양 각도(pitch); 수직 방향으로의 얼굴의 편향 각도를 나타내기 위한 경사 각도(roll)를 포함할 수 있으나 이에 한정되지 않는다.

또한, 각도 필터링 모듈에 있어서, 제1 얼굴 이미지에서의 얼굴 각도에 의해, 획득된 복수의 제1 얼굴 이미지를 필터링한다. 여기서, 얼굴 각도는 얼굴 이미지에서의 얼굴의 편향 각도를 나타내기 위한 것이며, 본 실시예에 있어서, 제1 얼굴 이미지에서의 얼굴 각도는 제1 얼굴 이미지에서의 얼굴의 편향 각도를 나타내기 위한 것이고; 편향 각도는 표준 정면에 대한 것이며, 표준 정면은 얼굴이 수평, 수직 및 경사된 방향에서의 각도가 모두 0인 얼굴을 의미하고, 상기 얼굴을 원점로 하여 얼굴의 편향 각도를 계산할 수 있다.

선택적으로, 비디오 스트림으로부터 획득된 멀티 프레임 얼굴 이미지에 대해 필터링 동작을 수행하도록 구성된 프레임 선택 모듈을 더 포함할 수 있다. 비디오 스트림 중의 멀티 프레임 얼굴 이미지에 대해 필터링을 수행함으로써, 얼굴 이미지에 의해, 비디오 스트림으로부터 프레임을 선택하는 목적이 달성될 수 있고, 프레임 선택을 통해 획득된 비디오 프레임 중의 얼굴 이미지는 모두 제1 기설정 조건에 만족된다.

하나 이상의 선택적인 실시예에 있어서, 얼굴 속성은 얼굴 각도, 얼굴 너비 및 높이 값, 얼굴 모호성 중 하나 이상을 포함할 수 있으나 이에 한정되지 않으며;

매칭 유닛(22)에 있어서, 얼굴 각도가 제1 기설정 범위 내인 것, 얼굴 너비 및 높이 값이 제2 기설정 임계치보다 큰 것, 얼굴 모호성이 제3 기설정 임계치보다 작은 것 중 적어도 하나를 포함하는 제1 조건을 만족하는 것에 응답하여, 제1 얼굴 이미지의 이미지 품질이 제1 기설정 조건에 도달되는 지를 결정한다.

본 출원의 얼굴 이미지 중복 제거 장치의 상기 각 실시예의 일 구체적인 예에 있어서, 속성 필터링 모듈은, 또한 얼굴 각도가 제1 기설정 범위 내에 있지 않는 것, 얼굴 너비 및 높이 값이 제2 기설정 임계치보다 작거나 같은 것, 및/또는 얼굴 모호성이 제3 기설정 임계치보다 크거나 같은 것에 응답하여, 얼굴 이미지를 삭제하는데 사용된다.

본 출원의 얼굴 이미지 중복 제거 장치의 상기 각 실시예의 일 구체적인 예에 있어서, 필터링 유닛은, 복수의 제1 얼굴 이미지로부터 동일한 사람에 대응되는 적어도 하나의 제1 얼굴 이미지를 인식하여; 동일한 사람에 대응되는 적어도 하나의 제1 얼굴 이미지를 필터링하여, 적어도 하나의 제1 얼굴 이미지에서 품질이 제1 기설정 조건에 도달되는 제2 얼굴 이미지를 획득하는데 사용될 수 있다.

선택적으로, 동일한 사람에 대응되는 적어도 하나의 얼굴 이미지에 의해 얼굴 궤적을 획득하며;

얼굴 이미지에 대응되는 얼굴 각도에 의해, 얼굴 궤적 중의 얼굴 이미지에 대해 필터링하여, 얼굴 궤적 중의 품질이 제1 기설정 조건에 도달되는 얼굴 이미지를 획득한다.

선택적으로, 필터링 유닛은 동일한 사람에 대응되는 적어도 하나의 제1 얼굴 이미지를 필터링하여, 적어도 하나의 제1 얼굴 이미지 중의 품질이 제1 기설정 조건에 도달되는 제2 얼굴 이미지를 획득할 경우, 제1 얼굴 이미지에 대응되는 얼굴 각도에 의해, 동일한 사람에 대응되는 적어도 하나의 제1 얼굴 이미지를 필터링하여, 품질이 제1 기설정 조건에 도달되는 제2 얼굴 이미지를 획득하는데 사용된다.

본 출원의 얼굴 이미지 중복 제거 장치의 상기 각 실시예의 일 구체적인 예에 있어서, 얼굴 각도는 얼굴 수평 회전 각도, 얼굴 피치 각도, 얼굴 경사 각도 중의 하나 이상을 포함하나 이에 한정되지 않는다.

선택적으로, 필터링 유닛은,

제1 얼굴 이미지에 대응되는 얼굴 수평 회전 각도, 얼굴 피치 각도 및 얼굴 경사 각도를 3 차원 벡터로 변환시키기 위한 각도 변환 모듈;

3 차원 벡터로부터 원점까지의 거리에 의해 동일한 사람에 대응되는 적어도 하나의 제1 얼굴 궤적 중의 얼굴 이미지를 필터링하여, 품질이 제1 기설정 조건에 도달되는 제2 얼굴 이미지를 획득하기 위한 벡터 필터링 모듈을 포함하되, 여기서, 원점은 값이 모두 0인3 차원 벡터이다.

선택적으로, 필터링 유닛은 복수의 제1 얼굴 이미지로부터 동일한 사람에 대응되는 적어도 하나의 제1 얼굴 이미지를 인식 시, 복수의 제1 얼굴 이미지로부터 제1 설정 시간 내의 동일한 사람에 대응되는 적어도 하나의 제1 얼굴 이미지를 인식하기 위한 것이며;

벡터 필터링 모듈은, 적어도 하나의 제1 얼굴 이미지 중, 3 차원 벡터로부터 원점까지의 거리가 가장 작은 제1 얼굴 이미지를 제2 얼굴 이미지로 결정하기 위한 것이다.

본 출원의 얼굴 이미지 중복 제거 장치의 상기 각 실시예의 일 구체적인 예에 있어서, 얼굴 궤적은 얼굴 이미지에 대응하는 타임 스탬프를 더 포함하고, 타임 스탬프는 얼굴 이미지에 대응하여 필터링 동작을 수행하기 시작하는 시간이며;

벡터 필터링 모듈은 3 차원 벡터로부터 원점까지의 거리에 의해, 제1 설정 시간 내 얼굴 궤적 중의 적어도 하나의 얼굴 이미지에서 대응 거리가 기설정 임계치보다 작은 얼굴 이미지를 획득하며, 대응 거리가 기설정 임계치보다 작은 얼굴 이미지를 저장하기 위한 것이다.

또는, 3 차원 벡터로부터 원점까지의 거리에 의해, 제1 설정 시간 내 얼굴 궤적 중의 적어도 하나의 얼굴 이미지에서 대응 거리가 가장 작은 얼굴 이미지를 획득하며, 대응 거리가 가장 작은 얼굴 이미지를 저장하기 위한 것이다.

본 출원의 얼굴 이미지 중복 제거 장치의 또 다른 일 실시예에 있어서, 상기 실시예에 기반하여, 매칭 유닛(22)은,

제2 얼굴 이미지에 대응되는 제2 얼굴 특징, 및 이미지 큐 중의 적어도 하나의 제3 얼굴 이미지에 대응되는 제3 얼굴 특징에 의해, 제2 얼굴 이미지와 이미지 큐 중의 적어도 하나의 제3 얼굴 이미지의 유사도를 획득하기 위한 유사도 모듈;

제2 얼굴 이미지와 이미지 큐 중의 적어도 하나의 제3 얼굴 이미지의 유사도에 의해, 매칭 결과를 획득하기 위한 결과 매칭 모듈을 포함한다.

선택적으로, 결과 매칭 모듈은, 이미지 큐에 제2 얼굴 이미지와의 유사도가 기설정 유사도보다 크거나 같은 제3 얼굴 이미지가 존재하는 것에 응답하여, 제2 얼굴 이미지가 이미지 큐에 매칭 이미지가 존재하는 것을 나타내는 매칭 결과을 획득하거나; 및/또는

이미지 큐에 제2 얼굴 이미지와의 유사도가 기설정 유사도보다 크거나 같은 제3 얼굴 이미지가 존재하지 않는 것에 응답하여, 제2 얼굴 이미지가 이미지 큐에 매칭 이미지가 존재하지 않는 것을 나타내는 매칭 결과를 획득하기 위한 것이다.

본 실시예에서는 얼굴 중복 제거를 구현하기 위한 것이며, 획득된 품질이 좋은 얼굴 이미지와 사전에 저장된 이미지 큐 중의 얼굴 이미지에 대해 유사도 비교를 진행하며, 이는 얼굴 특징에 의해 진행될 수 있고, 얼굴 이미지의 얼굴 특징은 신경망을 통해 획득될 수 있으며, 이미지 큐에는 얼굴 이미지를 저장하거나 또는 얼굴 이미지 및 이에 대응되는 얼굴 특징을 저장할 수 있으며, 얼굴 이미지를 저장할 경우, 유사도 비교가 필요하면, 우선 신경망을 통해 사전 저장된 얼굴 이미지에 대응되는 얼굴 특징을 획득한다.

본 출원의 얼굴 이미지 중복 제거 장치의 상기 각 실시예의 일 구체적인 예에 있어서, 유사도 모듈은, 적어도 하나의 제2 얼굴 이미지에 대응되는 제2 얼굴 특징과 이미지 큐에서 적어도 하나의 제3 얼굴 이미지 중의 각 제3 얼굴 이미지에 대응되는 사전 저장 얼굴 특징 사이의 거리를 각각 결정하며; 거리에 의해, 제2 얼굴 이미지와 이미지 큐에서 적어도 하나의 제3 얼굴 이미지 중의 얼굴 특징의 유사도를 획득하기 위한 것이다.

본 출원의 얼굴 이미지 중복 제거 장치의 상기 각 실시예의 일 구체적인 예에 있어서, 중복 제거 유닛(23)은, 매칭 결과가 제2 얼굴 이미지에 이미지 큐 중 매칭 이미지가 존재함을 나타내는 것에 응답하여, 제2 얼굴 이미지가 중복 이미지임을 결정하고, 및/또는 제2 얼굴 이미지를 이미지 큐에 저장하기 위한 것이다.

선택적으로, 중복 제거 유닛(23)은 또한, 매칭 결과가 제2 얼굴 이미지에 이미지 큐 중 매칭 이미지가 존재하지 않음을 나타내는 것에 응답하여, 제2 얼굴 이미지는 중복 이미지가 아닌것을 결정하고, 및/또는 제2 얼굴 이미지를 이미지 큐에 저장하기 위한 것이다.

본 출원의 얼굴 이미지 중복 제거 장치의 또 다른 일 실시예에 있어서, 상기 실시예에 기반하여,

적어도 1 프레임의 비디오 이미지에 의해, 복수의 제1 얼굴 이미지를 획득하기 위한 이미지 획득 유닛을 더 포함한다.

실제 응용 분야에서, 얼굴 이미지 중복 제거 방법을 수행해야 할 얼굴 이미지의 수는 필연적으로 많으며, 예를 들어, 한 단락의 비디오로부터 추출된 복수의 비디오 프레임에서 획득한 얼굴 이미지, 또는 네트워크로부터 직접 캡처된 대량의 얼굴 이미지 등이 존재하며; 본 실시예는 비디오 스트림에서 획득한 비디오 프레임에 대해, 한 단락의 비디오 스트림을 처리할 경우, 선택적으로, 이미지 획득 유닛이,

비디오 스트림으로부터 얼굴 이미지를 포함하는 적어도 1 프레임의 비디오 이미지를 획득하기 위한 프레임 추출 모듈;

적어도 1 프레임의 비디오 이미지에 대해 얼굴 인식 처리를 진행하여, 복수의 제1 얼굴 이미지를 획득하기 위한 인식 분할 모듈을 포함할 수 있다.

하나 이상의 선택적인 실시예에 있어서, 이미지 획득 유닛은, 또한,

비디오 이미지에서 설정된 크기를 갖는 적어도 하나의 얼굴 이미지를 획득하기 위한 얼굴 획득 모듈을 더 포함한다.

본 출원의 얼굴 이미지 중복 제거 장치의 상기 각 실시예의 일 구체적인 예에 있어서, 이미지 획득 유닛은, 또한,

획득된 복수의 제1 얼굴 이미지에 의해, 적어도 하나의 얼굴 궤적을 구축하기 위한 궤적 구축 모듈을 더 포함하며, 여기서, 각 얼굴 궤적은 한 사람에 대응된다.

필터링 유닛은, 획득된 복수의 제1 얼굴 이미지에 의해, 적어도 하나의 얼굴 궤적을 구축하기 위한 것이며, 각 얼굴 궤적은 한 사람에 대응된다.

본 출원의 얼굴 이미지 중복 제거 장치의 상기 각 실시예의 일 구체적인 예에 있어서, 이미지 획득 유닛은, 또한,

얼굴 궤적 중의 각 얼굴 이미지가 필터링 동작 및/또는 중복 제거 동작에 의해, 얼굴 궤적에 대응되는 목표 얼굴 이미지를 획득하고, 목표 얼굴 이미지에 의해 속성 검출 및 얼굴 비교를 진행하기 위한 것이다.

본 출원의 얼굴 이미지 중복 제거 장치의 상기 각 실시예의 일 구체적인 예에 있어서, 본 실시예의 장치는 클라이언트에 적용되며;

본 실시예의 장치는,

중복 제거 동작으로부터 얻은 목표 얼굴 이미지 또는 이미지 큐를 서버에 송신하기 위한 송신 유닛을 더 포함한다.

여기서, 서버는 로컬 서버 및/또는 클라우드 서버를 포함할 수 있다.

본 출원에 따른 실시예의 일 측면에 의해 제공된 전자 기기는, 본 출원의 상기 임의의 실시예의 얼굴 이미지 중복 제거 장치를 포함하는 프로세서를 포함한다.

본 출원에 따른 실시예의 일 측면에 의해 제공된 전자 기기는, 실행 가능한 명령어를 저장하기 위한 메모리; 및

메모리와 통신하여 실행 가능한 명령어를 실행함으로써, 본 출원의 얼굴 이미지 중복 제거 방법의 상기 실시예의 동작을 완성하기 위한 프로세서를 포함한다.

본 출원에 따른 실시예의 일 측면에 의해 제공된 컴퓨터 판독 가능한 명령어를 저장하기 위한 컴퓨터 저장 매체에 있어서, 명령어는 본 출원의 얼굴 이미지 중복 제거 방법의 상기 임의의 실시예의 동작을 수행하도록 실행된다.

본 출원에 따른 실시예의 일 측면에 의해 제공된 컴퓨터 판독 가능한 코드를 포함하는 컴퓨터 프로그램은, 컴퓨터 판독 가능한 코드가 장치에서 실행될 때, 상기 장치 중의 프로세서는 본 출원의 얼굴 이미지 중복 제거 방법의 어느 한 항의 실시예의 명령어를 수행한다.

본 출원에 따른 실시예는 또한 이동 단말기, 개인용 컴퓨터(PC), 태블릿 컴퓨터, 서버 등과 같은 전자 기기도 제공한다. 아래, 도 3을 참조하면, 본 출원에 따른 실시예의 단말 기기 또는 서버를 구현하기에 적합한 전자 기기(300)의 구조 모식도가 도시되며, 도 3에 도시된 바와 같이, 전자 기기(300)는, 하나 이상의 프로세서, 통신부 등을 포함한다. 상기 하나 이상의 프로세서는, 예를 들어, 하나 이상의 중앙 처리 유닛(CPU)(301), 및/또는 하나 이상의 이미지 프로세서(GPU)(313) 등이며, 프로세서는 판독 전용 메모리(ROM)(302)에 저장된 실행 가능한 명령어 또는 저장부(308)로부터 랜덤 액세서 메모리(RAM)(303)에 업로드된 실행 가능한 명령어에 따라 여러 가지 적합한 동작과 처리를 수행한다. 통신부(312)는 네트워크 카드를 포함할 수 있지만 이에 한정되지 않으며, 상기 네트워크 카드는 IB(Infiniband) 네트워크 카드를 포함할 수 있지만 이에 한정되지 않는다.

프로세서는 판독 전용 메모리(302) 및/또는 랜덤 액세서 메모리(303)와 통신하여 실행 가능한 명령어를 실행하며, 버스(304)를 통해 통신부(312)에 연결되고, 통신부(312)를 통해 다른 목표 장치와 통신함으로써, 본 출원에 따른 실시예로부터 제공된 임의의 하나의 방법에 대응되는 동작을 완성할 수 있다. 예를 들어, 획득된 복수의 얼굴 이미지에 대해 필터링 동작을 수행하여, 이미지 품질이 제1 기설정 조건에 도달되는 적어도 하나의 얼굴 이미지을 획득하며; 적어도 하나의 얼굴 이미지에서의 각 얼굴 이미지를 이미지 큐에 사전 저장된 적어도 하나의 얼굴 이미지와 매칭시켜, 매칭 결과를 획득하고; 매칭 결과에 의해, 얼굴 이미지에 대해 중복 제거 동작을 수행할지 여부를 결정한다.

또한, RAM(303)에 있어서, 장치 동작에 필요한 다양한 프로그램 및 데이터가 저장될 수 있다. CPU(301), ROM(302) 및 RAM(303)은 버스(304)를 통해 서로 연결된다. RAM(303)이 존재하는 경우, ROM(302)은 선택 가능한 모듈이다. RAM(303)은 실행 가능한 명령어를 저장하거나, 또는 실행 시, ROM(302)에 실행 가능한 명령어를 기록하고, 실행 가능한 명령어는 중앙 처리 유닛(CPU)(301)이 상기 통신 방법에 대응되는 동작을 수행하도록 한다. 입/출력(I/O) 인터페이스(305)도 버스(304)에 연결된다. 통신부(312)는 장치를 통합할 수 있고, 복수의 서브 모듈(예를 들어, 복수의 IB네트워크 카드)을 갖도록 구성되어 버스에 연결될 수 있다.

키보드, 마우스 등을 포함하는 입력 부분(306); 음극선관(CRT), 액정 디스플레이(LCD) 등 및 스피커 등을 포함하는 출력 부분(307); 하드디스크 등을 포함하는 저장 부분(308); 및 LAN 카드, 모뎀 등과 같은 네트워크 인터페이스 카드를 포함하는 통신 부분(309) 등 부재들은 I/O 인터페이스(305)에 연결된다. 통신 부분(309)은 인터넷과 같은 네트워크를 통해 통신 처리를 수행한다. 드라이버(310)도 필요에 따라 I/O 인터페이스(305)에 연결된다. 자기 디스크, 광 디스크, 광 자기 디스크, 반도체 메모리 등과 같은 제거 가능한 매체(311)는 필요에 따라 드라이버(310)에 장착되어, 제거 가능한 매체(311)로부터 판독된 컴퓨터 프로그램이 필요에 따라 저장부(308)에 설치되도록 한다.

도 3에 도시된 아키텍처는 선택적인 구현 방식일 뿐이라는 점에 유의해야 하여, 구체적인 실천 프로세스에서는, 실제 수요에 따라 상기 도 3의 부품 수 및 유형에 대해 선택, 삭제, 추가 또는 교체를 진행할 수 있으며; 상이한 기능 부품의 설치에 있어서, 개별 설치 또는 통합 설치 등 구현 방법을 이용할 수도 있다. 예를 들어, GPU(313) 및 CPU(301)는 개별 설치되거나 또는 GPU(313)를 CPU(301)에 통합시킬 수도 있다. 통신부는 개별 설치될 수도 있고, CPU(301) 또는 GPU(313)에 통합 설치될 수도 있다. 이러한 교체 가능한 구현 방법은 모두 본 출원에 개시된 보호 범위 내에 있다.

특히, 본 출원의 실시예에 의하면, 흐름도를 참조하여 전술된 프로세스는 컴퓨터 스프트웨어 프로그램으로서 구현될 수 있다. 예를 들어, 본 출원의 실시예는 머신 판독 가능한 매체 상에 유형적으로 구현된 컴퓨터 프로그램을 포함하는 컴퓨터 프로그램 제품을 포함하고, 상기 컴퓨터 프로그램은 흐름도에 도시된 방법을 실행하기 위한 프로그램 코드를 포함하며, 상기 프로그램 코드는 본 출원의 실시예에 의해 제공된 방법 단계에 대응하는 명령어를 실행하고, 예를 들어, 획득된 복수의 얼굴 이미지에 대해 필터링 동작을 수행하여, 이미지 품질이 제1 기설정 조건에 도달되는 적어도 하나의 얼굴 이미지를 획득하며; 적어도 하나의 얼굴 이미지에서의 각 얼굴 이미지를 이미지 큐에 사전 저장된 적어도 하나의 얼굴 이미지와 매칭시켜, 매칭 결과를 획득하고; 매칭 결과에 의해, 얼굴 이미지에 대해 중복 제거 동작을 수행할지 여부를 결정한다. 이러한 실시예에서, 상기 컴퓨터 프로그램은 통신 부분(309)을 통해 네트워크로부터 다운로드 및 설치될 수 있고, 및/또는 제거 가능한 매체(311)로부터 설치될 수 있다. 상기 컴퓨터 프로그램이 중앙 처리 유닛(CPU)(301)에 의해 실행될 때, 본 출원의 방법에 의해 한정된 상기 기능들이 수행된다.

본 명세서의 각 실시예는 점진적으로 설명되며, 각 실시예는 다른 실시예와의 차이점에 초점을 맞추고, 각 실시예 사이의 동일하거나 유사한 부분은 서로 참조될 수 있다. 시스템 실시예에 있어서, 이는 방법 실시예에 기본적으로 대응되므로, 비교적 간단하게 설명하고, 관련 부분은 방법 실시예의 부분의 설명을 참조할 수 있다.

본 출원의 방법 및 장치는 다수의 방식으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 본 출원의 방법 및 장치는 소프트웨어, 하드웨어, 펌웨어 또는 소프트웨어, 하드웨어, 펌웨어의 임의의 조합으로 구현될 수 있다. 상기 방법의 단계의 상기 순서는 다만 설명을 위한 것이며, 본 출원의 방법의 단계는 달리 구체적으로 언급되지 않는 한, 상기 구체적으로 설명된 순서에 한정되지 않는다. 또한, 일부 실시예에서, 본 출원을 기록 매체에 기록된 프로그램으로서 구현할 수 있으며, 이러한 프로그램은 본 출원의 방법을 구현하기 위한 머신 판독 가능한 명령어를 포함한다. 따라서, 본 출원은 또한 본 출원의 방법을 실행하기 위한 프로그램을 저장하는 기록 매체를 포함한다.

본 출원의 설명은 예시 및 설명의 목적으로 제시되었으며, 누락되지 않는 형태로 설명하거나 본원을 개시된 형태로 한정하려는 것은 아니다.. 많은 수정과 변화는 당업자들에게 있어서 자명하다. 실시예는 본 출원의 원리와 실제 응용을 더 잘 설명하기 위해 선택되고 설명된 것이며, 당업자한테 본 출원을 이해시키기 위해 특정 용도에 적합한 다양한 수정을 갖는 각종 실시예를 설계한 것이다.

Claims (42)

1. 얼굴 이미지 중복 제거 방법으로서,
   획득된 복수의 제1 얼굴 이미지에 의해 적어도 하나의 얼굴 궤적을 구축하며, 각 상기 얼굴 궤적은 한 사람에 대응되는 단계;
   상기 적어도 하나의 얼굴 궤적 중의 각 얼굴 궤적에 포함된 적어도 하나의 제1 얼굴 이미지에 대해 필터링 동작을 수행하여, 상기 적어도 하나의 얼굴 궤적 중 이미지 품질이 제1 기설정 조건에 도달되는 적어도 하나의 제2 얼굴 이미지를 획득하는 단계;
   상기 제2 얼굴 이미지를 이미지 큐 중의 적어도 하나의 제3 얼굴 이미지와 매칭시켜 매칭 결과를 획득하는 단계; 및
   상기 매칭 결과에 따라, 상기 제2 얼굴 이미지에 대해 중복 제거 동작을 수행할 지 여부를 결정하는 단계를 포함하고,
   상기 적어도 하나의 얼굴 궤적 중의 각 얼굴 궤적에 포함된 적어도 하나의 제1 얼굴 이미지에 대해 필터링 동작을 수행하여, 상기 적어도 하나의 얼굴 궤적 중 이미지 품질이 제1 기설정 조건에 도달되는 적어도 하나의 제2 얼굴 이미지를 획득하는 단계는,
   상기 제1 얼굴 이미지에 대응되는 얼굴 수평 회전 각도, 얼굴 피치 각도 및 얼굴 경사 각도를 3 차원 벡터로 변환시키는 단계; 및
   상기 3 차원 벡터로부터 원점까지의 거리에 의해, 상기 각 얼굴 궤적에 포함된 적어도 하나의 제1 얼굴 이미지를 필터링하여, 품질이 제1 기설정 조건에 도달되는 제2 얼굴 이미지를 획득하되, 상기 원점은 값이 모두 0인 3 차원 벡터인 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 얼굴 이미지 중복 제거 방법.
2. 제1항에 있어서,
   상기 이미지 큐에는 상이한 사람에 각각 대응되는 적어도 하나의 제3 얼굴 이미지를 포함하는 것을 특징으로 하는 얼굴 이미지 중복 제거 방법.
3. 제1항 또는 제2항에 있어서,
   상기 적어도 하나의 제1 얼굴 이미지에 대해 필터링 동작을 수행하는 단계는,
   상기 제1 얼굴 이미지에서의 얼굴의 표시 품질을 나타내기 위한, 상기 제1 얼굴 이미지에 대응되는 얼굴 속성에 의해, 획득된 복수의 제1 얼굴 이미지를 필터링하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 얼굴 이미지 중복 제거 방법.
4. 제3항에 있어서,
   상기 얼굴 속성은 얼굴 각도, 얼굴 너비 및 높이 값, 얼굴 모호성 중의 하나 이상을 포함하며;
   상기 제1 얼굴 이미지에 대응되는 얼굴 속성에 의해, 획득된 복수의 제1 얼굴 이미지를 필터링하는 단계는,
   상기 얼굴 각도가 제1 기설정 범위 내인 것, 상기 얼굴 너비 및 높이 값이 제2 기설정 임계치보다 큰 것, 상기 얼굴 모호성이 제3 기설정 임계치보다 작은 것 중 적어도 하나를 포함하는 제1 조건을 만족하는 것에 응답하여, 상기 제1 얼굴 이미지의 이미지 품질이 제1 기설정 조건에 도달되는 것을 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 얼굴 이미지 중복 제거 방법.
5. 삭제
6. 삭제
7. 삭제
8. 제1항에 있어서,
   상기 3 차원 벡터로부터 원점까지의 거리에 의해, 상기 각 얼굴 궤적에 포함된 적어도 하나의 제1 얼굴 이미지를 필터링하여, 품질이 제1 기설정 조건에 도달되는 제2 얼굴 이미지를 획득하는 단계는,
   상기 적어도 하나의 제1 얼굴 이미지 중, 3 차원 벡터로부터 상기 원점까지 거리가 가장 작은 제1 얼굴 이미지를 상기 제2 얼굴 이미지로 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 얼굴 이미지 중복 제거 방법.
9. 제1항 또는 제2항에 있어서,
   상기 제2 얼굴 이미지를 이미지 큐 중의 적어도 하나의 제3 얼굴 이미지와 매칭시켜 매칭 결과를 획득하는 단계는,
   상기 제2 얼굴 이미지에 대응되는 제2 얼굴 특징, 및 상기 이미지 큐 중의 적어도 하나의 제3 얼굴 이미지에 대응되는 제3 얼굴 특징에 의해, 상기 제2 얼굴 이미지와 상기 이미지 큐 중의 상기 적어도 하나의 제3 얼굴 이미지의 유사도를 획득하는 단계;
   상기 제2 얼굴 이미지와 상기 이미지 큐 중의 적어도 하나의 제3 얼굴 이미지의 유사도에 의해, 매칭 결과를 획득하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 얼굴 이미지 중복 제거 방법.
10. 제9항에 있어서,
    상기 제2 얼굴 이미지와 상기 이미지 큐 중의 적어도 하나의 제3 얼굴 이미지의 유사도에 의해, 매칭 결과를 획득하는 단계는,
    상기 이미지 큐에 상기 제2 얼굴 이미지와의 유사도가 기설정 유사도보다 크거나 같은 제3 얼굴 이미지가 존재하는 것에 응답하여, 상기 제2 얼굴 이미지가 상기 이미지 큐에 매칭 이미지가 존재하는 것을 나타내는 매칭 결과를 획득하는 단계; 및
    상기 이미지 큐에 상기 제2 얼굴 이미지와의 유사도가 상기 기설정 유사도보다 크거나 같은 제3 얼굴 이미지가 존재하지 않는 것에 응답하여, 상기 제2 얼굴 이미지가 상기 이미지 큐에 매칭 이미지가 존재하지 않는 것을 나타내는 매칭 결과를 획득하는 단계; 중 적어도 하나의 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 얼굴 이미지 중복 제거 방법.
11. 제10항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 제2 얼굴 이미지에 대응되는 제2 얼굴 특징, 및 상기 이미지 큐 중의 적어도 하나의 제3 얼굴 이미지에 대응되는 사전 저장 얼굴 특징에 의해, 상기 제2 얼굴 이미지와 상기 이미지 큐 중의 상기 적어도 하나의 제3 얼굴 이미지와의 유사도를 획득하는 단계는,
    상기 적어도 하나의 제2 얼굴 이미지에 대응되는 제2 얼굴 특징과 상기 이미지 큐에서의 적어도 하나의 제3 얼굴 이미지 중의 각 제3 얼굴 이미지에 대응되는 제3 얼굴 특징 사이의 거리를 각각 결정하는 단계;
    상기 거리에 의해, 상기 제2 얼굴 이미지와 상기 이미지 큐 중의 적어도 하나의 제3 얼굴 이미지 중의 각 제3 얼굴 이미지의 유사도를 획득하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 얼굴 이미지 중복 제거 방법.
12. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 매칭 결과에 따라, 상기 제2 얼굴 이미지에 대해 중복 제거 동작을 수행할 지 여부를 결정하는 단계는,
    상기 매칭 결과가 상기 제2 얼굴 이미지에 대해 상기 이미지 큐 중 매칭 이미지가 존재함을 나타내는 것에 응답하여, 상기 제2 얼굴 이미지가 중복 이미지인 것; 및 상기 제2 얼굴 이미지를 상기 이미지 큐에 저장하지 않는 것; 중 적어도 하나를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 얼굴 이미지 중복 제거 방법.
13. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 매칭 결과에 따라, 상기 제2 얼굴 이미지에 대해 중복 제거 동작을 수행할 지 여부를 결정하는 단계는,
    상기 매칭 결과가 상기 제2 얼굴 이미지에 대해 상기 이미지 큐 중 매칭 이미지가 존재하지 않음을 나타내는 것에 응답하여, 상기 제2 얼굴 이미지가 중복 이미지가 아닌 것; 및 상기 제2 얼굴 이미지를 상기 이미지 큐에 저장하는 것; 중 적어도 하나를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 얼굴 이미지 중복 제거 방법.
14. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 획득된 복수의 제1 얼굴 이미지에 대해 필터링 동작을 수행하기 전에,
    적어도 1 프레임의 비디오 이미지에 의해, 상기 복수의 제1 얼굴 이미지를 획득하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 얼굴 이미지 중복 제거 방법.
15. 제14항에 있어서,
    상기 적어도 1 프레임의 비디오 이미지에 의해, 상기 복수의 제1 얼굴 이미지를 획득하는 단계는,
    비디오 스트림으로부터 얼굴 이미지를 포함하는 적어도 1 프레임의 비디오 이미지를 획득하는 단계;
    상기 적어도 1 프레임의 비디오 이미지에 대해 얼굴 인식 처리를 수행하여, 상기 복수의 제1 얼굴 이미지를 획득하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 얼굴 이미지 중복 제거 방법.
16. 제15항에 있어서,
    상기 적어도 1 프레임의 비디오 이미지에 대해 얼굴 인식 처리를 수행하기 전에,
    상기 비디오 이미지에서 설정된 크기를 갖는 적어도 하나의 얼굴 이미지를 획득하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 얼굴 이미지 중복 제거 방법.
17. 삭제
18. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 방법은 클라이언트에 적용되며;
    상기 방법은,
    상기 중복 제거 동작으로부터 얻은 목표 얼굴 이미지 또는 이미지 큐를 서버로 송신하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 얼굴 이미지 중복 제거 방법.
19. 얼굴 이미지 중복 제거 장치로서,
    획득된 복수의 제1 얼굴 이미지에 의해 적어도 하나의 얼굴 궤적을 구축하며, 각 상기 얼굴 궤적은 한 사람에 대응되며, 상기 적어도 하나의 얼굴 궤적 중의 각 얼굴 궤적에 포함된 적어도 하나의 제1 얼굴 이미지에 대해 각각 필터링 동작을 수행하여, 상기 적어도 하나의 얼굴 궤적 중 이미지 품질이 제1 기설정 조건에 도달되는 적어도 하나의 제2 얼굴 이미지를 획득하기 위한 필터링 유닛;
    상기 제2 얼굴 이미지를 이미지 큐 중의 적어도 하나의 제3 얼굴 이미지와 매칭시켜 매칭 결과를 획득하기 위한 매칭 유닛;
    상기 매칭 결과에 따라, 상기 제2 얼굴 이미지에 대해 중복 제거 동작을 수행할 지 여부를 결정하기 위한 중복 제거 유닛을 포함하고,
    상기 필터링 유닛은 또한, 상기 제1 얼굴 이미지에 대응되는 얼굴 수평 회전 각도, 얼굴 피치 각도 및 얼굴 경사 각도를 3 차원 벡터로 변환시키고, 상기 3 차원 벡터로부터 원점까지의 거리에 의해, 상기 각 얼굴 궤적에 포함된 적어도 하나의 제1 얼굴 이미지를 필터링하여, 품질이 제1 기설정 조건에 도달되는 제2 얼굴 이미지를 획득하기 위한 것이며, 상기 원점은 값이 모두 0인 3 차원 벡터인 것을 특징으로 하는 얼굴 이미지 중복 제거 장치.
20. 컴퓨터 판독 가능한 명령어를 저장하기 위한 컴퓨터 저장 매체로서,
    상기 명령어는 제1항 또는 제2항에 따른 얼굴 이미지 중복 제거 방법을 수행하도록 수행되는 컴퓨터 저장 매체.
21. 저장 매체에 기록되는 컴퓨터 판독 가능한 코드를 포함하는 컴퓨터 프로그램으로서,
    상기 컴퓨터 판독 가능한 코드가 장치에서 실행될 때, 상기 장치 중의 프로세서는 제1항 또는 제2항에 따른 상기 얼굴 이미지 중복 제거 방법을 구현하기 위한 명령어를 실행하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 프로그램.
22. 삭제
23. 삭제
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