[发明专利]自适应调度人脸识别和属性分析方法及装置

说明书

一种自适应调度人脸识别和属性分析方法，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，所述第一结果为所述第二视频信息中的图像对应的识别阈值；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。本发明实施时，通过人脸图像区域与识别阈值关系的第一模型，使不同的人脸区域大小适用不同的人脸阈值，对视频中的人脸进行检测，不需要丢弃有用信息，保证监控的准确度。

技术领域

本发明涉及人脸识别和属性分析领域，尤其是涉及一种自适应调度人脸识别 和属性分析方法及装置。

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， 进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面 部识别。人脸属性分析指根据给定的人脸来判断其性别、年龄和表情等。

无论是人脸识别还是人脸属性分析，在进行监控时，首先是需要进行人脸检 测，即从实时画面里检测到人脸，只有检测到人脸才能进行后续的人脸识别和人 脸属性分析；人脸识别和人脸属性分析因为涉及到识别结果的准确率，现在常用 的人脸检测算法已经很成熟，当人脸距离摄像机很远的地方都能被检测到，但往 往这时采集到的人脸数据里所包含的人脸特征点并不是很丰富，特征点的缺失往 往会直接影响识别效果，如果将这样的人脸数据做后续处理，大概率不会得到理 想的识别效果，反而还会浪费运算资源，所以为了保证较高的识别准确率，传统 的方法是设定人脸框大小阈值，一旦检测到的人脸框大小达到所设定的阈值，才 将人脸数据推送给后端进行人脸识别和人脸属性分析，所以人脸识别和人脸属性 分析不需要实时运行。

发明人在长期实践过程中发现，传统的方法存在以下技术问题：

虽然人脸属性分析因为需要具有丰富的人脸特征数据才有较高准确性，所以 这样的丢弃处理没有问题，但是如果被摄人正是需要进行身份识别的人，那么就 造成重要监控信息的遗漏。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中丢弃有用信息，导致监控信息遗漏的技术 问题，提供一种自适应调度人脸识别和属性分析方法及装置。

为实现上述技术目的，达到上述技术效果，本发明是通过以下技术方案实现：

第一方面，提供一种自适应调度人脸识别和属性分析方法，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，所述第一结果为所述第二视频 信息中的图像对应的识别阈值；

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。

第二方面，基于同样的发明构思提供一种自适应调度人脸和属性分析装置， 其特征在于，包括：

第一获取单元，用于获取第一视频信息；

第一检测单元，用于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；

第一处理单元，用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，所述第一模型为人脸区域大小与识别阈值的对应关系，所述第一 结果为所述第二视频信息中的图像对应的识别阈值；

第二处理单元，用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 别和/或进行人脸属性分析。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：