[发明专利]一种人物图像识别方法、装置、电子设备和存储介质

说明书

本发明实施例提供了一种人物图像识别方法、装置、电子设备和存储介质，通过人脸识别从视频中识别出身份信息后，对于每一身份信息，通过图像跟踪算法对通过人脸识别未识别出该身份信息的第一图像进行重新识别，通过图像跟踪算法对人脸识别的结果进行补充。人脸识别和图像跟踪算法的结合提高了对该身份信息的人物图像识别的成功率，降低漏识别的情况。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其是涉及一种人物图像识别方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术

随着深度神经网络和深度学习技术的发展，基于深度神经网络强大的学习能力，在越来越多的方面取得成功。其中，在人脸识别方面的表现尤其出色，甚至超过了人工识别的准确率。例如，对于影视视频中的人物身份识别，现有方法主要针对视频图像进行人脸识别，计算数据库中保存的标准人脸特征向量和图像帧中检测到的人脸特征向量之间的距离(如欧氏距离)，设置距离阈值判断当前帧的人脸图像与数据库中人脸图像的匹配程度，距离小于阈值则识别成功，否则识别失败，数据库中匹配度最高的特征向量对应的人物身份即为当前人物的识别身份。

具体来说，对于人物身份识别，现有的解决办法是将人脸图像转换为特征向量(如512维特征向量)，基于某种距离度量方法(如欧式距离)，判断数据库中所有标准向量与当前待识别人脸向量的最小距离是否满足设定的阈值条件，以此确定人脸识别的结果。然而，与人脸解锁、人脸支付等识别场景不同，影视视频中的识别场景复杂多变，人物姿态各异，人脸角度、表情变化较大，视频镜头切换频繁。因此，若通过人脸识别对视频中的人物身份进行识别，容易出现漏识别的情况，识别成功率较低。

发明内容

本发明实施例提供一种人物图像识别方法、装置、电子设备和存储介质，用以解决现有技术中现有的通过人脸识别对视频中的人物身份进行识别，容易出现漏识别的情况，识别成功率较低的问题。

针对以上技术问题，第一方面，本发明实施例提供一种人物图像识别方法，包括：

对通过人脸识别从视频的各帧图像中识别的任一身份信息，获取所述视频中通过人脸识别未识别出所述身份信息的第一图像；

根据第二图像中与所述身份信息对应的人脸识别区域，通过图像跟踪算法从第一图像中识别出与所述身份信息对应的目标图像区域；

其中，第二图像为所述视频中通过人脸识别成功识别出所述身份信息的图像。

第二方面，本发明实施例提供一种人物图像识别装置，包括：

获取模块，用于对通过人脸识别从视频的各帧图像中识别的任一身份信息，获取所述视频中通过人脸识别未识别出所述身份信息的第一图像；

识别模块，用于根据第二图像中与所述身份信息对应的人脸识别区域，通过图像跟踪算法从第一图像中识别出与所述身份信息对应的目标图像区域；

第三方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现以上所述的人物图像识别方法的步骤。

第四方面，本发明实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以上任一项所述的人物图像识别方法的步骤。

本发明的实施例提供的一种人物图像识别方法、装置、电子设备和存储介质，通过人脸识别从视频中识别出身份信息后，对于每一身份信息，通过图像跟踪算法对通过人脸识别未识别出该身份信息的第一图像进行重新识别，通过图像跟踪算法对人脸识别的结果进行补充。人脸识别和图像跟踪算法的结合提高了对该身份信息的人物图像识别的成功率，降低漏识别的情况。

附图说明