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    重庆时时彩2星: 人脸检测结果集的优选系统及其方法.pdf

    关 键 词:
    检测 结果 优选 系统 及其 方法
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    摘要
    申请专利号:

    CN201710047331.4

    申请日:

    2017.01.22

    公开号:

    CN106815575A

    公开日:

    2017.06.09

    当前法律状态:

    实审

    有效性:

    审中

    法律详情: 实质审查的生效IPC(主分类):G06K 9/00申请日:20170122|||公开
    IPC分类号: G06K9/00 主分类号: G06K9/00
    申请人: 上海银晨智能识别科技有限公司
    发明人: 马亚宗; 钟文康; 邓志勇
    地址: 201203 上海市浦东新区郭守敬路498号8,9号楼4楼
    优先权:
    专利代理机构: 上海光华专利事务所 31219 代理人: 王华英
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201710047331.4

    授权公告号:

    |||

    法律状态公告日:

    2017.07.04|||2017.06.09

    法律状态类型:

    实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明提供一种人脸检测结果集的优选系统及其方法,主要是将从各该摄像设备中提取视频流通过跟踪检测???、特征分析??橐约坝叛〈砟?榍捌诘挠叛〈?,得到一包含最佳的人脸数据的集合的优质人脸队列,然后,再通过人脸上传??榻糜胖嗜肆扯恿型ü猛缤ㄑ洞椭练衿髦?,以供后续的人脸比对处理。相对于现有技术中采用直接从监控软件中获取的原始人像作为后续的人脸比对处理,应用本发明所提供的优质人脸队列,不但在人脸数据的数量上得到精简,在质量上也得到了大大的提高,如此,即可大大降低通过网络上传的网络流量,也会避免大量比对错误报警的情况发生,大大提高了比对效果,而且CPU的资源消耗也得到了降低。

    权利要求书

    1.一种人脸检测结果集的优选系统,其应用于基于网络通讯的前置处理单元与服务器
    中,其中,所述前置处理单元连接至少一摄像设备,其特征在于,所述人脸检测结果集的优
    选系统包括:
    跟踪检测???,设置于所述前置处理单元中,是用以实时从该等摄像设备中提取视频
    流,并进行解码处理,以产生帧数据,并对所产生的帧数据执行人脸跟踪检测处理,以得到
    一人脸数据,并将该等人脸数据中属于同一个人的进行分类归集,且将属于同一个人的所
    有人脸数据分配一唯一标识符;
    特征分析???,设置于所述前置处理单元中,是用以对所述跟踪检测??樗玫降母?br />等人脸数据执行面部特征分析,以得到对应每一个人脸数据的评价参数,其中,所述评价参
    数包括眼距阈值、偏转角阈值、以及图像清晰度;
    优选处理???,设置于所述前置处理单元中,是用以预设一定时时间,并自所述特征分
    析??橹刑崛∫灰训玫狡兰鄄问娜肆呈?,且依据一第一优选规则,判断所提取的人脸
    数据是否满足所述第一优选规则,若是,则将所提取的人脸数据定位到一低偏转角优选队
    列中,若否,则将所提取的人脸数据定位到一高清晰度优选队列中,并依据一第二优选规
    则,在低偏转角优选队列中存储有对应至少一唯一标识符的低偏转角优选队列,且对应每
    一个唯一标识符的低偏转角优选队列中的该等人脸数据均属于低偏转角范围的,且依据一
    第三优选规则,在高清晰度优选队列中存储有对应至少一唯一标识符的高清晰度优选队
    列,且对应每一个唯一标识符的高清晰度优选队列中的该等人脸数据均属于高清晰度范围
    的,并在判断所预设的定时时间达到时,复位所述定时时间,并重新开始计时,且从对应每
    一个唯一标识符的低偏转角优选队列中分别提取出一图像清晰度最高的人脸数据,并将所
    提取的图像清晰度最高的人脸数据存储至一优质人脸队列中,且从对应每一个唯一标识符
    的高清晰度优选队列中分别提取出一偏转角最低的人脸数据,并将所提取的偏转角最低的
    人脸数据存储至所述优质人脸队列中;以及
    人脸上传???,设置于所述前置处理单元中,是用以将所述优选处理??樗娲⒌挠?br />质人脸队列通过所述网络通讯传送至所述服务器中,以供后续的人脸比对处理。
    2.根据权利要求1所述的人脸检测结果集的优选系统,其特征在于:所述特征分析???br />进一步包括:通过对该等人脸数据执行面部特征分析,以取得该等人脸数据的人脸位置值
    以及眼嘴位置值,并依据所取得的人脸位置值以及眼嘴位置值,计算出该等人脸数据的眼
    距阈值。
    3.根据权利要求1所述的人脸检测结果集的优选系统,其特征在于:所述第一优选规则
    是:所述优选处理??榻闫倾兄敌∮谝辉ざㄆ乔已劬嚆兄荡笥谝辉ざㄑ劬嘀?br />的人脸数据定位为低偏转角的人脸数据。
    4.根据权利要求3所述的人脸检测结果集的优选系统,其特征在于:所述预定偏转角为
    15度。
    5.根据权利要求3所述的人脸检测结果集的优选系统,其特征在于:所述预定眼距值为
    25像素。
    6.根据权利要求1所述的人脸检测结果集的优选系统,其特征在于:所述第二优选规则
    是:所述优选处理??榻ㄎ坏剿龅推怯叛《恿兄械娜肆呈?,进一步根据所定位
    的人脸数据在所述跟踪检测??橹兴峙涞降奈ㄒ槐晔斗?,判断在所述低偏转角优选队列
    中是否已存在所述唯一标识符,若否,则依据所述唯一标识符,新建一对应所述唯一标识符
    的低偏转角优选队列,并将所定位的人脸数据存储至对应所述唯一标识符的低偏转角优选
    队列中,若是,则进一步判断对应所述唯一标识符的低偏转角优选队列是否已满,若是,则
    替换掉对应所述唯一标识符的低偏转角优选队列中偏转角最高的人脸数据,若否,则将所
    提取的人脸数据存储至对应所述唯一标识符的低偏转角优选队列中。
    7.根据权利要求1所述的人脸检测结果集的优选系统,其特征在于:所述第三优选规则
    是:所述优选处理??榻ㄎ坏剿龈咔逦扔叛《恿兄械娜肆呈?,进一步根据所定位
    的人脸数据在所述跟踪检测??橹兴峙涞降奈ㄒ槐晔斗?,判断在所述高清晰度优选队列
    中是否已存在所述唯一标识符,若否,则依据所述唯一标识符,新建一对应所述唯一标识符
    的高清晰度优选队列,并将所定位的人脸数据存储至对应所述唯一标识符的高清晰度优选
    队列中,若是,则进一步判断对应所述唯一标识符的高清晰度优选队列是否已满,若是,则
    替换掉对应所述唯一标识符的高清晰度优选队列中图像清晰度最低的人脸数据,若否,则
    将所提取的人脸数据存储至对应所述唯一标识符的高清晰度优选队列中。
    8.一种人脸检测结果集的优选方法,其应用于基于网络通讯的前置处理单元与服务器
    中,其中,所述前置处理单元连接至少一摄像设备,其特征在于,所述人脸检测结果集的优
    选方法包括:
    1)实时从所述摄像设备中提取视频流,并进行解码处理,以产生帧数据;
    2)对所产生的帧数据执行人脸跟踪检测处理,以得到一人脸数据,并将该等人脸数据
    中属于同一个人的进行分类归集,且将属于同一个人的所有人脸数据分配一唯一标识符;
    3)分别对该等人脸数据执行面部特征分析,以得到对应每一个人脸数据的评价参数,
    其中,所述评价参数包括眼距阈值、偏转角阈值、以及图像清晰度;
    4)提取一已得到评价参数的人脸数据,并判断所提取的人脸数据的偏转角阈值是否小
    于一预定偏转角,若是,则进至步骤5),若否,则进至步骤10);
    5)判断所提取的人脸数据的眼距阈值是否大于一预定眼距值,若是,则进至步骤6),若
    否,则进至步骤10);
    6)将所提取的人脸数据定位到一低偏转角优选队列中,并根据所提取的人脸数据的唯
    一标识符,判断在所述低偏转角优选队列中是否已存在所述唯一标识符,若是,则进入步骤
    7),若否,则依据所述唯一标识符,新建一对应所述唯一标识符的低偏转角优选队列,并将
    所提取的人脸数据存储至对应所述唯一标识符的低偏转角优选队列中,接着进至下一步骤
    8);
    7)判断对应所述唯一标识符的低偏转角优选队列是否已满,若是,则替换掉对应所述
    唯一标识符的低偏转角优选队列中偏转角最高的人脸数据,接着进至下一步骤8),若否,则
    将所提取的人脸数据存储至对应所述唯一标识符的低偏转角优选队列中,接着进至下一步
    骤8);
    8)预设一定时时间,判断所预设的定时时间是否达到,若是,则复位所述定时时间,重
    新开始计时,并进至步骤9),若否,则返回步骤4);
    9)从对应每一个唯一标识符的低偏转角优选队列中分别提取出一图像清晰度最高的
    人脸数据,并将所提取的图像清晰度最高的人脸数据存储至一优质人脸队列中,且将所述
    优质人脸队列通过所述网络通讯上传至所述服务器中,接着,进至步骤14);
    10)将所提取的人脸数据定位到一高清晰度优选队列中,并根据所提取的人脸数据的
    唯一标识符,判断在所述高清晰度优选队列中是否已存在所述唯一标识符,若是,则进入步
    骤11),若否,则依据所述唯一标识符,新建一对应所述唯一标识符的高清晰度优选队列,并
    将所提取的人脸数据存储至对应所述唯一标识符的高清晰度优选队列中,接着进至下一步
    骤12);
    11)判断对应所述唯一标识符的高清晰度优选队列是否已满,若是,则替换掉对应所述
    唯一标识符的高清晰度优选队列中图像清晰度最低的人脸数据,接着进至下一步骤12),若
    否,则将所提取的人脸数据存储至对应所述唯一标识符的高清晰度优选队列中,接着进至
    下一步骤12);
    12)判断所预设的定时时间是否达到,若是,则复位所述定时时间,重新开始计时,并进
    至步骤13),若否,则返回步骤4);
    13)从对应每一个唯一标识符的高清晰度优选队列中分别提取出一偏转角最低的人脸
    数据,并将所提取的偏转角最低的人脸数据存储至一优质人脸队列中,且将所述优质人脸
    队列通过所述网络通讯上传至所述服务器中,接着,进至步骤14);以及
    14)判断是否收到一优选结束指令,若否,则返回步骤4),若是,则结束本次优选操作。
    9.根据权利要求8所述的人脸检测结果集的优选方法,其特征在于:上述步骤3)进一步
    包括:通过对该等人脸数据执行面部特征分析,以取得该等人脸数据的人脸位置值以及眼
    嘴位置值,并依据所取得的人脸位置值以及眼嘴位置值,计算出该等人脸数据的眼距阈值。
    10.根据权利要求8所述的人脸检测结果集的优选方法,其特征在于:所述预定偏转角
    为15度。
    11.根据权利要求8所述的人脸检测结果集的优选方法,其特征在于:所述预定眼距值
    为25像素。
    12.根据权利要求8所述的人脸检测结果集的优选方法,其特征在于:上述步骤1)至步
    骤14)均是在所述前置处理单元中实现的操作步骤。

    说明书

    人脸检测结果集的优选系统及其方法

    技术领域

    本发明涉及一种视频图像计算技术领域,特别是涉及一种人脸检测结果集的优选
    方法以及系统。

    背景技术

    通常视频监控软件所采集到的原始人像都是通过对实时流媒体协议(Real Time
    Streaming Protocol;RTSP)网络视频流进行解码得到的,然后,将采集到的原始人像不经
    过处理即通过网络上传提供给后台应用程序做比对。

    而现有的网络高清摄像头在拍摄视频时,基本以25帧/秒的速度采集,监控目标只
    要在采集区域停留1秒钟就会有25个人脸,若目标停逗留1分钟,有1500张人脸计算,将会产
    生海量的待比对识别数据,这些海量的人脸偏转角有大有小,照片质量也参差不齐,全部都
    用来做识别比对,CPU资源消耗是非常大的,而且,将上述海量的数据都通过网络上传提供
    给后台做比对使用的话,也会消耗很多的网络流量;此外,Rtsp摄像头采集到的照片会因姿
    态、光线、天气等各种因素影响而导致照片质量差,若将采集到的这些人像都用来进行比
    对,会出现大量的错误报警。

    因此,有必要提出一种可降低网络流量、CPU资源消耗、提高比对效果等的人脸检
    测结果集的优选系统及其方法,以切实有效地克服现有技术的种种缺失。

    发明内容

    鉴于以上所述现有技术的缺点,本发明的目的在于提供一种人脸检测结果集的优
    选系统及其方法,以降低网络流量、CPU资源消耗,并提高比对效果。

    为实现上述目的及其他相关目的,本发明提供一种人脸检测结果集的优选系统,
    其应用于基于网络通讯的前置处理单元与服务器中,其中,所述前置处理单元连接至少一
    摄像设备,其特征在于,所述人脸检测结果集的优选系统包括:跟踪检测???,设置于所述
    前置处理单元中,是用以实时从该等摄像设备中提取视频流,并进行解码处理,以产生帧数
    据,并对所产生的帧数据执行人脸跟踪检测处理,以得到一人脸数据,并将该等人脸数据中
    属于同一个人的进行分类归集,且将属于同一个人的所有人脸数据分配一唯一标识符;特
    征分析???,设置于所述前置处理单元中,是用以对所述跟踪检测??樗玫降母玫热肆?br />数据执行面部特征分析,以得到对应每一个人脸数据的评价参数,其中,所述评价参数包括
    眼距阈值、偏转角阈值、以及图像清晰度;优选处理???,设置于所述前置处理单元中,是用
    以预设一定时时间,并自所述特征分析??橹刑崛∫灰训玫狡兰鄄问娜肆呈?,且依据
    一第一优选规则,判断所提取的人脸数据是否满足所述第一优选规则,若是,则将所提取的
    人脸数据定位到一低偏转角优选队列中,若否,则将所提取的人脸数据定位到一高清晰度
    优选队列中,并依据一第二优选规则,在低偏转角优选队列中存储有对应至少一唯一标识
    符的低偏转角优选队列,且对应每一个唯一标识符的低偏转角优选队列中的该等人脸数据
    均属于低偏转角范围的,且依据一第三优选规则,在高清晰度优选队列中存储有对应至少
    一唯一标识符的高清晰度优选队列,且对应每一个唯一标识符的高清晰度优选队列中的该
    等人脸数据均属于高清晰度范围的,并在判断所预设的定时时间达到时,复位所述定时时
    间,并重新开始计时,且从对应每一个唯一标识符的低偏转角优选队列中分别提取出一图
    像清晰度最高的人脸数据,并将所提取的图像清晰度最高的人脸数据存储至一优质人脸队
    列中,且从对应每一个唯一标识符的高清晰度优选队列中分别提取出一偏转角最低的人脸
    数据,并将所提取的偏转角最低的人脸数据存储至所述优质人脸队列中;以及人脸上传模
    块,设置于所述前置处理单元中,是用以将所述优选处理??樗娲⒌挠胖嗜肆扯恿型ü?br />所述网络通讯传送至所述服务器中,以供后续的人脸比对处理。更详而言之,所述特征分析
    ??榻徊桨ǎ和ü愿玫热肆呈葜葱忻娌刻卣鞣治?,以取得该等人脸数据的人脸位
    置值以及眼嘴位置值,并依据所取得的人脸位置值以及眼嘴位置值,计算出该等人脸数据
    的眼距阈值。

    具体而言,该第一优选规则是:所述优选处理??榻闫倾兄敌∮谝辉ざ?br />偏转角且眼距阈值大于一预定眼距值的人脸数据定位为低偏转角的人脸数据。其中,在本
    实施例中,该预定偏转角可例如为15度,该预定眼距值可例如为25像素。该第二优选规则
    是:所述优选处理??榻ㄎ坏剿龅推怯叛《恿兄械娜肆呈?,进一步根据所定位
    的人脸数据在所述跟踪检测??橹兴峙涞降奈ㄒ槐晔斗?,判断在所述低偏转角优选队列
    中是否已存在所述唯一标识符,若否,则依据所述唯一标识符,新建一对应所述唯一标识符
    的低偏转角优选队列,并将所定位的人脸数据存储至对应所述唯一标识符的低偏转角优选
    队列中,若是,则进一步判断对应所述唯一标识符的低偏转角优选队列是否已满,若是,则
    替换掉对应所述唯一标识符的低偏转角优选队列中偏转角最高的人脸数据,若否,则将所
    提取的人脸数据存储至对应所述唯一标识符的低偏转角优选队列中。该第三优选规则是:
    所述优选处理??榻ㄎ坏剿龈咔逦扔叛《恿兄械娜肆呈?,进一步根据所定位的人
    脸数据在所述跟踪检测??橹兴峙涞降奈ㄒ槐晔斗?,判断在所述高清晰度优选队列中是
    否已存在所述唯一标识符,若否,则依据所述唯一标识符,新建一对应所述唯一标识符的高
    清晰度优选队列,并将所定位的人脸数据存储至对应所述唯一标识符的高清晰度优选队列
    中,若是,则进一步判断对应所述唯一标识符的高清晰度优选队列是否已满,若是,则替换
    掉对应所述唯一标识符的高清晰度优选队列中图像清晰度最低的人脸数据,若否,则将所
    提取的人脸数据存储至对应所述唯一标识符的高清晰度优选队列中。

    此外,本发明还提供一种人脸检测结果集的优选方法,其应用于基于网络通讯的
    前置处理单元与服务器中,其中,所述前置处理单元连接至少一摄像设备,其特征在于,所
    述人脸检测结果集的优选方法包括:1)实时从所述摄像设备中提取视频流,并进行解码处
    理,以产生帧数据;2)对所产生的帧数据执行人脸跟踪检测处理,以得到一人脸数据,并将
    该等人脸数据中属于同一个人的进行分类归集,且将属于同一个人的所有人脸数据分配一
    唯一标识符;3)分别对该等人脸数据执行面部特征分析,以得到对应每一个人脸数据的评
    价参数,其中,所述评价参数包括眼距阈值、偏转角阈值、以及图像清晰度;4)提取一已得到
    评价参数的人脸数据,并判断所提取的人脸数据的偏转角阈值是否小于一预定偏转角,若
    是,则进至步骤5),若否,则进至步骤10);5)判断所提取的人脸数据的眼距阈值是否大于一
    预定眼距值,若是,则进至步骤6),若否,则进至步骤10);6)将所提取的人脸数据定位到一
    低偏转角优选队列中,并根据所提取的人脸数据的唯一标识符,判断在所述低偏转角优选
    队列中是否已存在所述唯一标识符,若是,则进入步骤7),若否,则依据所述唯一标识符,新
    建一对应所述唯一标识符的低偏转角优选队列,并将所提取的人脸数据存储至对应所述唯
    一标识符的低偏转角优选队列中,接着进至下一步骤8);7)判断对应所述唯一标识符的低
    偏转角优选队列是否已满,若是,则替换掉对应所述唯一标识符的低偏转角优选队列中偏
    转角最高的人脸数据,接着进至下一步骤8),若否,则将所提取的人脸数据存储至对应所述
    唯一标识符的低偏转角优选队列中,接着进至下一步骤8);8)预设一定时时间,判断所预设
    的定时时间是否达到,若是,则复位所述定时时间,重新开始计时,并进至步骤9),若否,则
    返回步骤4);9)从对应每一个唯一标识符的低偏转角优选队列中分别提取出一图像清晰度
    最高的人脸数据,并将所提取的图像清晰度最高的人脸数据存储至一优质人脸队列中,且
    将所述优质人脸队列通过所述网络通讯上传至所述服务器中,接着,进至步骤14);10)将所
    提取的人脸数据定位到一高清晰度优选队列中,并根据所提取的人脸数据的唯一标识符,
    判断在所述高清晰度优选队列中是否已存在所述唯一标识符,若是,则进入步骤11),若否,
    则依据所述唯一标识符,新建一对应所述唯一标识符的高清晰度优选队列,并将所提取的
    人脸数据存储至对应所述唯一标识符的高清晰度优选队列中,接着进至下一步骤12);11)
    判断对应所述唯一标识符的高清晰度优选队列是否已满,若是,则替换掉对应所述唯一标
    识符的高清晰度优选队列中图像清晰度最低的人脸数据,接着进至下一步骤12),若否,则
    将所提取的人脸数据存储至对应所述唯一标识符的高清晰度优选队列中,接着进至下一步
    骤12);12)判断所预设的定时时间是否达到,若是,则复位所述定时时间,重新开始计时,并
    进至步骤13),若否,则返回步骤4);13)从对应每一个唯一标识符的高清晰度优选队列中分
    别提取出一偏转角最低的人脸数据,并将所提取的偏转角最低的人脸数据存储至一优质人
    脸队列中,且将所述优质人脸队列通过所述网络通讯上传至所述服务器中,接着,进至步骤
    14);以及14)判断是否收到一优选结束指令,若否,则返回步骤4),若是,则结束本次优选操
    作。更详而言之,上述步骤3)进一步包括:通过对该等人脸数据执行面部特征分析,以取得
    该等人脸数据的人脸位置值以及眼嘴位置值,并依据所取得的人脸位置值以及眼嘴位置
    值,计算出该等人脸数据的眼距阈值。其中,在本实施例中,该预定偏转角可例如为15度,该
    预定眼距值可例如为25像素。此外,上述步骤1)至步骤14)均是在所述前置处理单元中实现
    的操作步骤。

    如上所述,本发明提出一种人脸检测结果集的优选系统及其方法,主要是将从各
    该摄像设备中提取视频流通过跟踪检测???、特征分析??橐约坝叛〈砟?榍捌诘挠叛?br />处理,得到一包含最佳的人脸数据的集合的优质人脸队列,然后,再通过人脸上传??榻?br />优质人脸队列通过该网络通讯传送至服务器中,以供后续的人脸比对处理。相对于现有技
    术中采用直接从监控软件中获取的原始人像作为后续的人脸比对处理,应用本发明所提供
    的优质人脸队列,不但在人脸数据的数量上得到精简,在质量上也得到了大大的提高,如
    此,精简的数量会大大降低通过网络上传的网络流量,人脸数据质量上的提高,也会避免大
    量比对错误报警的情况发生,大大提高了比对效果,而且CPU的资源消耗也会得到降低。

    附图说明

    图1显示为本发明的人脸检测结果集的优选系统的方块示意图。

    图2显示为本发明的人脸检测结果集的优选方法的操作流程示意图。

    元件标号说明

    1 前置处理单元

    100 人脸检测结果集的优选系统

    101 跟踪检测???br />

    102 特征分析???br />

    103 优选处理???br />

    104 人脸上传???br />

    2 服务器

    3 摄像设备

    S100~S119 步骤

    具体实施方式

    以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式,本领域技术人员可由本说明书
    所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实
    施方式加以实施或应用,本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用,在没有背离
    本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是,在不冲突的情况下,以下实施例及实施
    例中的特征可以相互组合。

    需要说明的是,以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构
    想,遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸
    绘制,其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变,且其组件布局型态也
    可能更为复杂。

    请参阅图1,本发明提供一种人脸检测结果集的优选系统,其应用于基于网络通讯
    的前置处理单元1与服务器2中,其中,该前置处理单元(IS_PreProcessUnit的简称)1连接
    有至少一个摄像设备3,是一个可进行多路视频流同时监控的设备,如图1所示,本发明的人
    脸检测结果集的优选系统100包括跟踪检测???01、特征分析???02、优选处理???03
    以及人脸上传???04。以下即对本发明的人脸检测结果集的优选系统进行详细说明。

    如图1所示,该跟踪检测???01是设置于该前置处理单元1中,是用以实时从各该
    摄像设备3中提取视频流,并进行解码处理,以产生帧数据,并对所产生的帧数据执行人脸
    跟踪检测处理,以得到一人脸数据,并将该等人脸数据中属于同一个人的进行分类归集,且
    将属于同一个人的所有人脸数据分配一唯一标识符。

    该特征分析???02是设置于该前置处理单元1中,是用以对该跟踪检测???01
    所得到的各该人脸数据执行面部特征分析,以得到对应每一个人脸数据的评价参数,其中,
    该评价参数包括眼距阈值、偏转角阈值以及图像清晰度。具体而言,该特征分析???02是
    通过对各该人脸数据执行面部特征分析,以取得各该人脸数据的人脸位置值以及眼嘴位置
    值,并依据所取得的人脸位置值以及眼嘴位置值,计算出各该人脸数据的眼距阈值。

    该优选处理???03是设置于该前置处理单元1中,是用以预设一定时时间,并自
    该特征分析???02中提取一已得到评价参数的人脸数据,且依据一第一优选规则,判断所
    提取的人脸数据是否满足该第一优选规则,若是,则将所提取的人脸数据定位到一低偏转
    角优选队列中,若否,则将所提取的人脸数据定位到一高清晰度优选队列中,并依据一第二
    优选规则,在低偏转角优选队列中存储有对应至少一唯一标识符的低偏转角优选队列,且
    对应每一个唯一标识符的低偏转角优选队列中的各该人脸数据均属于低偏转角范围的,且
    依据一第三优选规则,在高清晰度优选队列中存储有对应至少一唯一标识符的高清晰度优
    选队列,且对应每一个唯一标识符的高清晰度优选队列中的各该人脸数据均属于高清晰度
    范围的,并在判断所预设的定时时间达到时,复位该定时时间,并重新开始计时,且从对应
    每一个唯一标识符的低偏转角优选队列中分别提取出一图像清晰度最高的人脸数据,并将
    所提取的图像清晰度最高的人脸数据存储至一优质人脸队列中,且从对应每一个唯一标识
    符的高清晰度优选队列中分别提取出一偏转角最低的人脸数据,并将所提取的偏转角最低
    的人脸数据存储至该优质人脸队列中。更详而言之,通过该优选处理???03所预设的定时
    时间,即可对通过该跟踪检测???01所获取的实时人脸数据进行定时轮询,以保证每间隔
    该定时时间,即可有新的人脸数据更新至该优质人脸队列中,进而确保人脸数据的实时性。

    具体而言,该第一优选规则是:该优选处理???03将满足偏转角阈值小于一预定
    偏转角且眼距阈值大于一预定眼距值的人脸数据定位为低偏转角的人脸数据?;欢灾?,
    则不满足该第一优选规则的人脸数据则定位为高清晰度的人脸数据。此外,在本实施例中,
    该预定偏转角可例如为15度,该预定眼距值可例如为25像素,但不以此为限。

    而该第二优选规则是:该优选处理???03将定位到该低偏转角优选队列中的人
    脸数据,进一步根据所定位的人脸数据在该跟踪检测???01中所分配到的唯一标识符,判
    断在该低偏转角优选队列中是否已存在该唯一标识符,若否,则依据该唯一标识符,新建一
    对应该唯一标识符的低偏转角优选队列,并将所定位的人脸数据存储至对应该唯一标识符
    的低偏转角优选队列中,若是,则进一步判断对应该唯一标识符的低偏转角优选队列是否
    已满,若是,则替换掉对应该唯一标识符的低偏转角优选队列中偏转角最高的人脸数据,若
    否,则将所提取的人脸数据存储至对应该唯一标识符的低偏转角优选队列中。

    该第三优选规则则是:该优选处理???03将定位到该高清晰度优选队列中的人
    脸数据,进一步根据所定位的人脸数据在该跟踪检测???01中所分配到的唯一标识符,判
    断在该高清晰度优选队列中是否已存在该唯一标识符,若否,则依据该唯一标识符,新建一
    对应该唯一标识符的高清晰度优选队列,并将所定位的人脸数据存储至对应该唯一标识符
    的高清晰度优选队列中,若是,则进一步判断对应该唯一标识符的高清晰度优选队列是否
    已满,若是,则替换掉对应该唯一标识符的高清晰度优选队列中图像清晰度最低的人脸数
    据,若否,则将所提取的人脸数据存储至对应该唯一标识符的高清晰度优选队列中。

    该人脸上传???04设置于该前置处理单元1中,是用以将该优选处理???03所
    存储的优质人脸队列通过该网络通讯传送至该服务器2中,进而将存储在该优质人脸队列
    中的所有人脸数据都传送至该服务器2中,以供后续的人脸比对处理。优选地,上述优质人
    脸队列中的人脸数据是经过该跟踪检测???01、该特征分析???02以及该优选处理???br />103前期的优选处理的,都是最佳的人脸数据的集合,相对于现有技术中采用直接从监控软
    件中获取的原始人像作为后续的人脸比对处理,应用本发明所提供的优质人脸队列,不但
    在人脸数据的数量上得到精简,在质量上也得到了大大的提高,如此,精简的数量会大大降
    低通过网络上传的网络流量,人脸数据质量上的提高,也会避免大量比对错误报警的情事
    发生,大大提高了比对效果,而且CPU的资源消耗也会得到降低。

    请参阅图2,是显示应用如上所述的人脸检测结果集的优选系统执行人脸检测结
    果集的优选的操作步骤。

    如图2所示,首先,执行步骤S100,实时从至少一摄像设备中提取视频流,并进行解
    码处理,以产生帧数据。接着,进行步骤S101。

    在步骤S101中,对所产生的帧数据执行人脸跟踪检测处理,以得到一人脸数据,并
    将各该人脸数据中属于同一个人的进行分类归集,且将属于同一个人的所有人脸数据分配
    一唯一标识符。接着,进行步骤S102。

    在步骤S102中,分别对各该人脸数据执行面部特征分析,以得到对应每一个人脸
    数据的评价参数,其中,该评价参数包括眼距阈值、偏转角阈值、以及图像清晰度。具体而
    言,是通过对各该人脸数据执行面部特征分析,以取得各该人脸数据的人脸位置值以及眼
    嘴位置值,并依据所取得的人脸位置值以及眼嘴位置值,计算出各该人脸数据的眼距阈值。
    接着,进行步骤S103。

    在步骤S103中,提取一已得到评价参数的人脸数据,并判断所提取的人脸数据的
    偏转角阈值是否小于一预定偏转角,若是,则进至步骤S104,若否,则进至步骤S112。在本实
    施例中,该预定偏转角可例如为15度,但不以此为限。

    在步骤S104中,判断所提取的人脸数据的眼距阈值是否大于一预定眼距值,若是,
    则进至步骤S105,若否,则进至步骤S112。在本实施例中,该预定眼距值为25像素,但不以此
    为限。

    在步骤S105中,将所提取的人脸数据定位到一低偏转角优选队列中,并根据所提
    取的人脸数据的唯一标识符,判断在该低偏转角优选队列中是否已存在该唯一标识符,若
    是,则进至步骤S106,若否,则进至步骤S109。

    在步骤S106中,判断对应该唯一标识符的低偏转角优选队列是否已满,若是,则进
    至步骤S107,若否,则进至步骤S108。

    在步骤S107中,替换掉对应该唯一标识符的低偏转角优选队列中偏转角最高的人
    脸数据。接着,进行步骤S110。

    在步骤S108中,将所提取的人脸数据存储至对应该唯一标识符的低偏转角优选队
    列中。接着,进行步骤S110。

    在步骤S109中,依据该唯一标识符,新建一对应该唯一标识符的低偏转角优选队
    列,并将所提取的人脸数据存储至对应该唯一标识符的低偏转角优选队列中。接着,进行步
    骤S110。

    在步骤S110中,预设一定时时间,判断所预设的定时时间是否达到,若是,则进至
    步骤S111,若否,则返回至步骤S103。

    在步骤S111中,复位所预设的定时时间,重新开始计时,并从对应每一个唯一标识
    符的低偏转角优选队列中分别提取出一图像清晰度最高的人脸数据,并将所提取的图像清
    晰度最高的人脸数据存储至一优质人脸队列中,且将该优质人脸队列通过网络通讯上传至
    服务器中。接着,进行步骤S119。

    在步骤S112中,将所提取的人脸数据定位到一高清晰度优选队列中,并根据所提
    取的人脸数据的唯一标识符,判断在该高清晰度优选队列中是否已存在该唯一标识符,若
    是,则进至步骤S113,若否,则进至步骤S116。

    在步骤S113中,判断对应该唯一标识符的高清晰度优选队列是否已满,若是,则进
    至步骤S114,若否,则进至步骤S115。

    在步骤S114中,替换掉对应该唯一标识符的高清晰度优选队列中图像清晰度最低
    的人脸数据。接着,进行步骤S117。

    在步骤S115中,将所提取的人脸数据存储至对应该唯一标识符的高清晰度优选队
    列中。接着,进行步骤S117。

    在步骤S116中,依据该唯一标识符,新建一对应该唯一标识符的高清晰度优选队
    列,并将所提取的人脸数据存储至对应该唯一标识符的高清晰度优选队列中。接着,进行步
    骤S117。

    在步骤S117中,预设一定时时间,判断所预设的定时时间是否达到,若是,则进至
    步骤S118,若否,则返回至步骤S103。

    在步骤S118中,复位所预设的定时时间,重新开始计时,并从对应每一个唯一标识
    符的高清晰度优选队列中分别提取出一偏转角最低的人脸数据,并将所提取的偏转角最低
    的人脸数据存储至一优质人脸队列中,且将该优质人脸队列通过网络通讯上传至服务器
    中。接着,进行步骤S119。

    在步骤S119中,判断是否收到一优选结束指令,若否,则返回至步骤S103,若是,则
    结束本次优选操作。

    此处需予以说明的是,上述步骤S100至步骤S119均是在一前置处理单元中实现的
    操作步骤。

    综上所述,本发明提供一种人脸检测结果集的优选系统及其方法,主要是将从各
    该摄像设备中提取视频流通过跟踪检测???、特征分析??橐约坝叛〈砟?榍捌诘挠叛?br />处理,得到一包含最佳的人脸数据的集合的优质人脸队列,然后,再通过人脸上传??榻?br />优质人脸队列通过该网络通讯传送至服务器中,以供后续的人脸比对处理。应用本发明,即
    可将量少质精的人脸数据提供给服务器进行后续的比对处理,进而大大降低通过网络传输
    所需的流量,而且,也会避免大量比对错误报警的情况发生,大大提高了比对效果,CPU的资
    源消耗也会得到降低。所以,本发明有效克服了现有技术中的种种缺点而具高度产业利用
    价值。

    上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效,而非用于限制本发明。任何熟
    悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下,对上述实施例进行修饰或改变。因
    此,举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完
    成的一切等效修饰或改变,仍应由本发明的权利要求所涵盖。

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    本文标题:人脸检测结果集的优选系统及其方法.pdf
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