[发明专利]一种亚洲人脸库智能建立方法

权利要求书

1.一种亚洲人脸库智能建立方法，其特征在于，包括以下步骤：

选取数据源；

视频解码；

人脸检测；

去除模糊图片；

整理与分类清晰数据集。

2.根据权利要求1所述的一种亚洲人脸库智能建立方法，其特征在于，所述数据源为亚洲电影。

3.根据权利要求1所述的一种亚洲人脸库智能建立方法，其特征在于，所述视频解码采用抽帧方式，用于降低视频数据的时间复杂度和空间复杂度；所述人脸检测采用改进的yolov3-tiny进行人脸检测模型设计，具体如下：

所述人脸检测模型，其卷积层的数量为八层；

在前期训练时，将改进的yolov3-tiny按分类方式进行训练，即在特征层后面利用softmax进行分类，得到初始化模型；

最后利用训练好的初始化模型，初始化改进的yolov3-tiny进行大规模的人脸检测训练。

4.根据权利要求1所述的一种亚洲人脸库智能建立方法，其特征在于，所述去除模糊图片运用Sobel算子的纹理检测机制，利用快速卷积函数实现对每张人脸的纹理检测。

5.根据权利要求1所述的一种亚洲人脸库智能建立方法，其特征在于，所述整理与分类清晰数据集包括设计人脸特征提取模型、人脸数据类间聚类、人脸数据类内聚类、人脸数据类间合并、人脸数据二次清洗以及人工命名；

所述设计人脸特征提取模型基于残差网络ResNet-18进行改进，具体为：

在conv4_x增加一个block，在conv5_x增加两个block；

每层的滤波器数量减少一半；

最后一层的损失层采用Triplet loss设计；

运用CASIA-WebFace数据集进行模型的训练，实现人脸特征的提取。

6.根据权利要求5所述的一种亚洲人脸库智能建立方法，其特征在于，所述人脸数据类间聚类采用K-Means聚类方式，实现对视频数据人脸混合集的聚类区分，最终生成K个人脸收集箱，其中K取值40。

7.根据权利要求5所述的一种亚洲人脸库智能建立方法，其特征在于，所述人脸数据类内聚类具体为：采用ResNet_clustering聚类算法对K个人脸收集箱分别进行主体类别筛查，清洗前一轮错分数据，其中K的个数由算法自适应确定。

8.根据权利要求5所述的一种亚洲人脸库智能建立方法，其特征在于，所述人脸数据类间合并具体为：通过对每个收集箱中样本求均值特征的方法对不同收集箱之间的相似度做判断，根据相似度阈值大小进行合理的合并，从而将不同收集箱的同一类人脸进行合并。

9.根据权利要求5所述的一种亚洲人脸库智能建立方法，其特征在于，所述人脸数据二次清洗包括以下步骤：

(1)计算人脸收集箱中的均值特征；

(2)计算收集箱中每一张人脸特征与人脸均值特征之间的距离并按距离大小排序；

(3)根据排序提取中值索引对应的人脸特征，若为偶数求二者均值；

(4)计算收集箱中所有人脸特征与中值人脸特征的距离，剔除距离大于判断阈值的人脸数据。

10.根据权利要求5所述的一种亚洲人脸库智能建立方法，其特征在于，所述人工命名为通过百度识别对收集箱进行ID命名，使得后续的人脸收集箱得到有效的合并。