[发明专利]人脸检测方法和设备、人脸识别方法和设备及存储介质

说明书

本发明提供的人脸检测方法和设备、人脸识别方法和设备及存储介质，通过多视角相机阵列接收所采集的原始视频数据，利用多视角合成去遮挡处理技术处理原始视频数据得到多视角合成去遮挡视频数据，分别对原始视频数据、及多视角合成去遮挡视频数据进行编码推流，或分别对原始视频数据、及多视角合成去遮挡视频数据进行人脸检测而得到原始图片及多视角合成去遮挡图片向外传输。从而解决因人脸遮挡而造成漏检或少检的问题，能针对人群某些特征进行重点采集与识别，提高人脸采集与识别的效率，降低内存负荷，同时还能进行人脸检测，减少后端服务器处理压力。另外本发明同时发送视频与图片数据，使得在带宽不足的情况下，保证人脸检测与识别的实时性。

技术领域

本发明涉及人脸检测与识别技术领域。尤其是涉及人脸检测方法和设备、人脸识别方法和设备及存储介质。

背景技术

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的一系列相关技术。随着人脸识别技术的快速发展，人脸识别技术越来越多的运用到安检卡口或人流通道等场所进行人脸采集与识别。但是在人流十分密集的情况下，所采集的人脸视频或照片会出现后者的面部被前者遮挡，造成漏检或少检，难以在不阻碍人流前进速度的情况下进行全面有效的人脸抓取或检测。

此外，实时监控产生的视频数据往往是对全部人群进行人脸采集与识别，未对人群某些特征进行重点采集与识别，从而造成内存负荷量大，效率低。并且现有人脸检测设备通常将采集数据发送后端服务器，再进行比对识别，一方面会产生较大处理压力，另一方面在带宽不足的情况下，仅提供视频数据，会造成传输时间过长或中断，降低了人脸识别的实时性。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供人脸检测方法和设备、人脸识别方法和设备及存储介质，用于解决现有技术中人流密集情况下造成漏检或少检，对全部人群进行人脸采集与识别内存负荷量大，效率低，无法降低后端服务器处理压力，以及在带宽不足情况下无法保证人脸识别的实时性等问题。

获取实景信息难以应对突发情况以及保证数据的时效性，建模效率低，周期时间长的问题。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种人脸检测方法，方法包括：从多视角相机阵列接收所采集的原始视频数据；利用多视角合成去遮挡处理技术处理所述原始视频数据以得到多视角合成去遮挡视频数据；分别对所述原始视频数据、及所述多视角合成去遮挡视频数据进行编码，并向外推流；或者，分别对所述原始视频数据、及所述多视角合成去遮挡视频数据进行人脸检测而得到原始图片及多视角合成去遮挡图片，并向外传输。

于本发明的一实施例中，所述多视角合成去遮挡处理技术包括：通过投影去除倾斜角度，对所述原始视频数据的画面进行去畸变；将去畸变处理后的画面进行叠加；叠加合成时通过调整对焦深度，得到三维空间中不同焦平面的图像数据；利用深度相机，和/或图像深度算法的处理，去除焦平面图像数据中距离更近的遮挡物体；得到不同焦平面上的多视角合成去遮挡视频。

于本发明的一实施例中，所述人脸检测通过对所述原始视频数据、及所述多视角合成去遮挡视频数据划定人脸检测范围进行检测。

于本发明的一实施例中，所述多视角合成去遮挡处理技术包括：通过投影去除倾斜角度，对所述原始视频数据的画面进行去畸变；将去畸变处理后的画面进行叠加；叠加合成时通过调整对焦深度，得到三维空间中不同焦平面的图像数据；利用深度相机，和/或图像深度算法的处理，去除焦平面图像数据中距离更近的遮挡物体；得到不同焦平面上的多视角合成去遮挡视频；所述人脸检测范围划分依据包括：人体身高、焦平面距离、及相机视角中的任意一或多种。

于本发明的一实施例中，所述多视角相机阵列的设置参数与所述人脸检测范围有关；所述设置参数包括：相机高度、下倾斜角度、光圈、增益以及对焦位置中的任意一或多种。