[发明专利]人脸库自动优化方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种人脸库自动优化方法，其特征在于，应用于人脸识别设备，所述人脸识别设备对应的人脸库内存储有对应于目标用户的抓拍图，所述方法包括：

在对应当前优化周期的抓拍图中筛选出目标图像，以生成目标图集；

提取所述目标图集内各所述目标图像的图像特征值，并根据对应的图像特征值确定各所述目标图像之间的特征相似度；

基于所述目标图集内各所述目标图像之间的特征相似度，确定各所述目标图像对应图像特征值的特征权重；

根据各所述目标图像的图像特征值以及对应的特征权重，确定融合特征值；

归一化所述融合特征值并将归一化后的融合特征值存储至所述人脸库。

2.根据权利要求1所述的人脸库自动优化方法，其特征在于，所述在对应当前优化周期的抓拍图中筛选出目标图像，以生成目标图集包括：

根据所述抓拍图对应的抓拍时间信息，对在当前优化周期内对应所述目标用户的抓拍图排序；

基于预设的抓拍时间差，对排序后的多张所述抓拍图进行分组，以确定若干个图像分组；

根据预设的图像质量评估算法，确定每个所述图像分组内图像质量评分最高的抓拍图为所述目标图像，并组合多个所述目标图像形成所述目标图集。

3.根据权利要求1或2所述的人脸库自动优化方法，其特征在于，在所述在对应当前优化周期的抓拍图中筛选出目标图像，以生成目标图集之前，所述方法还包括：

若对应当前优化周期的抓拍图的数量大于或等于预设数量，且在所述当前优化周期内未生成融合特征值，则确定开启在所述抓拍图中筛选出所述目标图像的优化任务。

4.根据权利要求1所述的人脸库自动优化方法，其特征在于，所述基于所述目标图集内各所述目标图像之间的特征相似度，确定各所述目标图像对应图像特征值的特征权重包括：

根据所述特征相似度与预设的识别阈值的对比结果，选取待分析图像以及差异图像，并计算各所述待分析图像的相似度平均值；

根据所述目标图像对应的相似度平均值在所有图像的相似度平均值之和的占比，确定所述目标图像对应图像特征值的所述特征权重；

其中，所述差异图像的相似度平均值为零。

5.根据权利要求1或4所述的人脸库自动优化方法，其特征在于，所述根据各所述目标图像的图像特征值以及对应的特征权重，确定融合特征值包括：

结合所述图像特征值和所述特征权重，确定特征权值，所述特征权值为所述目标图像对应的图像特征值与特征权重的乘积；

根据所述图像特征值的数量，对所述特征权值的累计和取平均值，以确定所述融合特征值。

6.根据权利要求1所述的人脸库自动优化方法，其特征在于，所述归一化所述融合特征值并将归一化后的融合特征值存储至所述人脸库包括：

获取所述融合特征值的均值以及标准差；

根据所述融合特征值、所述均值以及所述标准差，确定归一化后的融合特征值。

7.一种人脸库自动优化方法，其特征在于，应用于人脸识别设备，所述人脸识别设备对应的人脸库内存储有对应于目标用户的抓拍图和上一优化周期的历史融合特征值，所述方法包括：

在对应当前优化周期的抓拍图中筛选出目标图像，以生成目标图集；

提取所述目标图集内各所述目标图像的图像特征值，并确定特征值集内各特征值之间的特征相似度，所述特征值集包括所述图像特征值和所述历史融合特征值；

基于所述特征相似度，确定对应所述特征值集内各特征值的特征权重；

根据所述特征值集内各特征值以及对应的特征权重，确定融合特征值；

归一化所述融合特征值并将归一化后的融合特征值存储至所述人脸库。