[发明专利]车载人脸识别算法优化方法及系统

权利要求书

1.一种车载人脸识别算法优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

一、图像采集：通过车载图像采集设备(21)拍摄视频，将视频分解为多个图像；

二、一层筛选：通过欧氏距离寻找图像中最邻近的设定数量的人员资料，并通过欧式距离对人员资料进行筛选；建立特定存储单元，并将筛选出的人员名称和图像添加至对应计算结果的特定存储单元内；

三、二层筛选：对第二步筛选的结果通过余弦相似度进行筛选；将筛选出的人员名称和图像添加至对应计算结果的特定存储单元内；

四、缓存创建：根据追踪算法推算出人脸框的跟踪编号，建立图像缓存数据库和名称缓存数据库，将代表图像的图像编号和对应图像编号的跟踪编号绑定后存储于图像缓存数据库，将代表人名的名称编号和对应名称编号的跟踪编号绑定后存储于名称缓存数据库；

五、名称过滤：当特定存储单元内的人员名称达到设定数量时，筛选该特定存储单元内出现次数最多的人员名称，并删除其他人员名称以及名称缓存数据库中对应的名称编号和跟踪编号；

六、图像过滤：根据跟踪编号调用名称缓存数据库中出现次数最多的名称编号，并获取该名称编号出现的次数，当该名称编号出现的次数大于设定值时将该名称编号及对应的跟踪编号输出。

2.根据权利要求1所述的车载人脸识别算法优化方法，其特征在于，步骤二具体设置为：

二a、通过欧氏距离计算图像中人脸与人员资料人脸的欧式距离值并筛选出最邻近的设定数量的人员资料，判断筛选出的人员资料对应的欧氏距离值是否呈平缓分布；

二b、若欧氏距离值呈平缓分布，则判断为误识别；

二c、若欧式距离值存在较大差值，则判断为正常识别；

二d、建立特定存储单元，并将筛选出的人员名称和图像添加至对应计算结果的特定存储单元内。

3.根据权利要求1所述的车载人脸识别算法优化方法，其特征在于，步骤六还包括：

六a、在根据跟踪编号调用名称缓存数据库中出现次数最多的名称编号前，先名称缓存数据库中出现次数小于2的跟踪编号进行忽略。

4.根据权利要求1所述的车载人脸识别算法优化方法，其特征在于：步骤六还包括：

六b、当特定存储单元的图像信息在特定存储单元内的存储时间超过设定时间时查找该图像信息对应的跟踪编号，在图像缓存数据库和名称缓存数据库中将该跟踪编号及对应的图像编号和名称编号删除。

5.根据权利要求1所述的车载人脸识别算法优化方法，其特征在于，步骤一还包括：

一a、判断分解后的图像是否清晰，将清晰度低于设定值的图像筛选出来；

一b、判断筛选出的图像邻近图像中人脸框的坐标并调用该人脸框对应的人员资料；

一c、选出模糊图像中对应人脸框的坐标，通过该人员资料对模糊图像中对应坐标内的内容进行清晰化处理。

6.根据权利要求1所述的车载人脸识别算法优化方法，其特征在于，步骤一还包括：

一d、若相邻预设数量的图像均为模糊图像则对所有模糊图像进行人脸识别，将识别出人脸框的图像筛选出来并标记识别出的人脸框，根据标记的人脸框寻找最接近的人员资料，筛选出出现次数最多的人员资料。