[发明专利]一种人脸序列最优帧的提取方法、装置及存储介质在审

专利信息
申请号: 202110863349.8 申请日: 2021-07-29
公开(公告)号: CN113553971A 公开(公告)日: 2021-10-26
发明(设计)人: 盛校粼;李凡平;石柱国 申请(专利权)人: 青岛以萨数据技术有限公司
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06T7/00
代理公司: 北京酷爱智慧知识产权代理有限公司 11514 代理人: 何忠仪
地址: 266000 山东省青岛市黄*** 国省代码: 山东;37
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摘要:
搜索关键词: 一种 序列 最优 提取 方法 装置 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种人脸序列最优帧的提取方法,其特征在于,包括:

获取视频数据,根据所述视频数据制作人脸质量评价数据集;

将所述人脸质量评价数据集划分为训练集和测试集;

采用所述训练集对选定的多项式回归算法进行训练,得到最优帧提取模型;

采用所述最优帧提取模型对所述测试集进行质量判定,得到人脸序列的最优帧图片。

2.如权利要求1所述的人脸序列最优帧的提取方法,其特征在于,根据所述视频数据制作人脸质量评价数据集具体包括:

对所述视频数据进行提取处理,得到多个人脸序列;每一人脸序列的长度为十张图片。

3.如权利要求2所述的人脸序列最优帧的提取方法,其特征在于,得到最优帧提取模型具体包括:

对每一人脸序列进行人工标注,确定基准人脸;

选定百度开源人脸api作为人脸识别系统;

构建人脸特征向量参数;所述人脸特征向量包括人脸角度、亮度、模糊度和尺度;

将所述训练集中的人脸序列输入所述人脸识别系统进行识别,得到训练数据;所述训练数据包括人脸特征向量;

使用人脸api对所述基准人脸和人脸序列中的每个人脸进行相似度比对,并将两者的相似度作为该人脸的目标值;

将所述人脸特征向量和目标值输入多项式回归算法进行训练,得到所述最优提取模型。

4.如权利要求3所述的人脸序列最优帧的提取方法,其特征在于,采用所述最优帧提取模型对所述测试集进行质量判定,得到人脸序列的最优帧图片,具体包括:

将所述测试集中的人脸序列输入所述人脸识别系统进行识别,得到测试数据;所述测试数据包括人脸特征向量;

将所述人脸特征向量输入所述最优帧提取模型,输出多个质量评分;每一质量评分对应于每一张人脸图片;

将所述质量评分最高的图片作为所述最优帧图片。

5.一种人脸序列最优帧的提取装置,其特征在于,包括:

制作单元,用于获取视频数据,根据所述视频数据制作人脸质量评价数据集;

划分单元,用于将所述人脸质量评价数据集划分为训练集和测试集;

训练单元,用于采用所述训练集对选定的多项式回归算法进行训练,得到最优帧提取模型;

提取单元,用于采用所述最优帧提取模型对所述测试集进行质量判定,得到人脸序列的最优帧图片。

6.如权利要求5所述的人脸序列最优帧的提取装置,其特征在于,所述制作单元具体用于:

对所述视频数据进行提取处理,得到多个人脸序列;每一人脸序列的长度为十张图片。

7.如权利要求6所述的人脸序列最优帧的提取装置,其特征在于,所述训练单元具体用于:

对每一人脸序列进行人工标注,确定基准人脸;

选定百度开源人脸api作为人脸识别系统;

构建人脸特征向量参数;所述人脸特征向量包括人脸角度、亮度、模糊度和尺度;

将所述训练集中的人脸序列输入所述人脸识别系统进行识别,得到训练数据;所述训练数据包括人脸特征向量;

使用人脸api对所述基准人脸和人脸序列中的每个人脸进行相似度比对,并将两者的相似度作为该人脸的目标值;

将所述人脸特征向量和目标值输入多项式回归算法进行训练,得到所述最优提取模型。

8.如权利要求7所述的人脸序列最优帧的提取装置,其特征在于,所述提取单元具体用于:

将所述测试集中的人脸序列输入所述人脸识别系统进行识别,得到测试数据;所述测试数据包括人脸特征向量;

将所述人脸特征向量输入所述最优帧提取模型,输出多个质量评分;每一质量评分对应于每一张人脸图片;

将所述质量评分最高的图片作为所述最优帧图片。

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