[发明专利]人脸图像查找方法及装置、计算机装置和存储介质

说明书

本发明公开了一种人脸图像查找方法，该方法包括：获取待查找人脸图像；提取待查找人脸图像的待查找人脸特征；根据欧式距离或余弦距离计算待查找人脸特征与目标数据库中的人脸图像的人脸特征的相似度，得到与待查找人脸特征的相似度满足预设条件的人脸特征的待选集合；根据机器学习得到的相似度度量函数重新计算待查找人脸特征与待选集合中人脸特征的相似度；根据重新计算的相似度由高到低从集合中获取预设数量的人脸特征，返回预设数量的人脸特征表示的人脸图像。本发明还公开了一种人脸图像查找装置、计算机装置和可读存储介质。本发明可以提高人脸图像查找的准确率和效率。

技术领域

本发明涉及图像识别技术领域，具体涉及一种人脸图像查找方法及装置、计算机装置和存储介质。

背景技术

人脸图像查找技术是指将给定的人脸图片与目标数据库中的图像进行对比，输出若干张与给定的人脸图像相似的人脸图像。人脸图像查找技术可广泛的应用于逃犯追踪、目标布控、失踪人员查找等场景中。随着应用的广泛，目标数据库中的数据会不断增加，目标数据库中会有千万级甚至亿级的数据规模。在如此大数据规模的目标数据库中也往往存在与给定的人脸图像相似的人脸图像，这也会使得过于相似的人脸图像难以进行区分，人脸图像的查找较为困难，人脸图像的查找准确率与效率可能降低，进而在实际应用中会增加逃犯追踪、目标布控、失踪人员查找的难度，不利于人脸图像查找技术的应用和推广。

发明内容

鉴于此，有必要提供一种人脸图像查找方法及装置、计算机装置和可读存储介质，可以提高人脸图像查找的准确率和效率。

本发明一方面提供了一种人脸图像查找方法，所述人脸图像查找方法包括：

获取待查找人脸图像；

提取所述待查找人脸图像的待查找人脸特征；

根据欧式距离或余弦距离计算所述待查找人脸特征与目标数据库中的人脸图像的人脸特征的相似度，得到与所述待查找人脸特征的相似度满足预设条件的人脸特征的待选集合；

根据机器学习得到的相似度度量函数重新计算所述待查找人脸特征与所述待选集合中人脸特征的相似度；

根据重新计算的相似度由高到低从所述集合中获取预设数量的人脸特征，返回所述预设数量的人脸特征表示的人脸图像。

可选地，所述方法还包括：

获取若干张样本图像，提取每张样本图像的人脸特征，得到表示所述若干张样本图像的人脸特征的样本特征向量集；

根据所述样本特征向量集构造训练样本集，其中，所述训练样本集包括正样本与负样本，所述正样本是相同类别的样本特征向量之差，所述负样本是不同类别的样本特征向量之差，所述相同类别的样本特征向量是表示相同人脸的样本特征向量，所述不同类别的样本特征向量是表示不同人脸的样本特征向量；

根据所述训练样本集对支持向量机训练模型进行训练，得到所述基于机器学习的相似度度量函数。

可选地，所述根据所述样本特征向量集构造训练样本集包括：

识别所述样本特征向量集中相同类别的样本特征向量与不同类别的样本特征向量；

将相同类别的样本特征向量之间两两做差，得到正样本的集合；

若两个不同类别的样本特征向量的相似度满足预设相似条件，确定所述两个不同类别的样本特征向量的差为负样本，将从所述样本特征向量集之中获取到的所有负样本组成负样本的集合。

可选地，所述两个不同类别的样本特征向量的相似度满足预设相似条件包括：