[发明专利]自适应调度人脸识别和属性分析方法及装置

权利要求书

1.一种自适应调度人脸识别和属性分析方法，其特征在于，包括：

获取第一视频信息；

检测所述第一视频信息中包含人脸信息的部分，得到具有人脸部分的第二视频信息；

根据所述第二视频信息中的图像及第一模型进行比对，获得第一结果，所述第一模型为人脸区域大小与识别阈值的对应关系，比对步骤包括：判断所述第二视频信息中的图像中人脸区域大小是否大于等于第一阈值，所述第一阈值为所述第一模型中最小的人脸区域大小，所述第一模型包括第一阈值与第二阈值，所述第一阈值为人脸区域的最小值，所述第二阈值为人脸区域的最大值，在第一阈值与第二阈值之间被分为N个区域，其中分割点分别为S₁、S₂、S₃、...、S_N，对应处的识别阈值分别为T₁、T₂、T₃、...、T_N，人脸区域为S的大小为S_i≤SS_i+1时，人脸识别阈值为T＝(T_i*(S_i+1-S)+T_i+1*(S-S_i))/(S_i+1-S_i),人脸区域的大小S大于S_N时，人脸识别阈值为T＝T_N，其中N为大于等于2的正整数，i为大于1小于N的正整数；若判断结果为是，则获取第一模型中与所述第二视频中人脸区域大小对应的人脸识别阈值为所述第一结果；

根据所述第二视频信息及所述第一结果进行人脸图像识别和/或进行人脸属性分析。

2.根据权利要求1所述的自适应调度人脸识别和属性分析方法，其特征在于，根据所述第二视频信息中的图像及第一模型进行比对，获得第一结果，包括：

判断所述第二视频信息中的图像中人脸区域大小是否大于等于第一阈值，所述第一阈值为所述第一模型中最小的人脸区域大小；

若判断结果为否，则丢弃所述第二视频信息中该图像的信息。

3.根据权利要求1所述的自适应调度人脸识别和属性分析方法，其特征在于，根据所述第二视频信息及所述第一结果进行人脸图像识别包括：

根据所述第二视频信息及第一数据库进行人脸图像对比，获取第一对比结果数值，所述第一数据库为预先存储的人脸图像数据库；

比较第一对比结果数值与所述第一结果数值，若所述第一对比结果数值大于所述第一结果数值，则；

判定所述第二视频信息中的人脸图像为所述第一数据库中的人脸，输出包含人脸图像的图片与第一数据库的对应图片及所述对应图片的身份信息。

4.根据权利要求3所述的自适应调度人脸识别和属性分析方法，其特征在于，若所述第一对比结果数值小于所述第一结果数值，则；

丢弃所述第二视频信息中的图像。

5.根据权利要求1所述的自适应调度人脸识别和属性分析方法，其特征在于，根据所述第二视频信息及所述第一结果进行人脸图像识别包括：

按照视频顺序获取所述第二视频信息中的包含人脸的图像；

按照顺序对比相邻人脸图像，获得相邻人脸图像的置信度；

判断置信度与第三阈值的大小，获取小于第三阈值的相邻的两个包含人脸的图像之间的图像及图像在第二视频信息中的顺序关系；

根据所述小于第三阈值的相邻的两个包含人脸的图像之间的图像及第一数据库进行人脸图像对比；

获取属于包含同一身份信息的人脸的图像，建立人脸图像、时间顺序及身份信息簇组。

6.根据权利要求1所述的自适应调度人脸识别和属性分析方法，其特征在于，根据所述第二视频信息进行人脸属性分析包括：

根据所述第二视频信息中的图像中人脸区域大小与所述第二阈值相比较，若所述第二视频信息中的图像中人脸区域大于所述第二阈值，则：

对第二视频信息中的图像中人脸进行人脸属性分析。