[发明专利]一种图像管理的方法、装置、终端设备和系统

说明书

一种图像管理的方法、装置、终端设备和系统，涉及图像管理领域。其中，所述方法包括：在得到摄像机发送的视频流后，通过人脸识别的方式识别出视频流中人脸图像后，将该图像与数据库中与该摄像机所处区域内的人脸图像进行比对，如果没有比对成功，向该摄像机所处区域周围进行扩大，然后与该摄像机所处区域扩大后的区域内的人脸图像进行比对，用逐渐扩大比对区域的方式，可以避免现有技术中，一开始就直接与整个数据库中人脸图像进行比对而引起的资源大量占用和时间大量耗费。

技术领域

本发明涉及图像管理领域，尤其涉及一种图像管理的方法、装置、终端设备和系统。

背景技术

在安防领域，人脸图像可通过深度神经网络转化为机器可识别的向量来表示，然后通过两个人脸图像的向量之间的夹角，来计算两个人脸图像的相似度。基于该技术，产生了大量基于人脸比对的应用，如人脸识别闸机、人脸识别布控等等。然而，由于人脸图像的复杂性，深度神经网络转化得到的人脸向量维数一般在128-512之间。向量的高维数给人脸图像进行比对带来了很大的计算开销，使其难以应用在大规模人脸识别应用。

为降低高维数的向量的比对开销，图像管理技术被应用到进行人脸比对的安防领域。具体实现过程为：提取大量的人脸图像的人脸特征，然后根据人脸图像的人脸特征进行聚类，然后将聚类后的人脸图像按自然人进行分组，得到每个自然人的人脸图像的人脸特征集合。当进行人脸识别时，将得到的人脸图像的人脸特征与每个自然人的人脸图像的人脸特征集合进行比对，根据比对的相识度来确定得到人脸图像为哪个自然人。

现有技术中，由于数据库中存储有大量自然人的人脸图像的人脸特征集合，采用这种方法得到的人脸特征的相似度的过程中，仍需要大量的计算开销。

发明内容

为了解决上述的问题，本申请的实施例提供了一种图像管理的方法、装置、终端设备和系统。

第一方面，本申请提供一种图像管理方法，包括：接收第一摄像机发送的图像数据，所述图像数据中包括至少一个人脸图像，所述至少一个人脸图像包括第一人脸图像；获取所述图像数据中的所述第一人脸图像；将所述第一人脸图像与数据库中在第一区域内的人脸图像进行对比，所述数据库为存储有在各个区域内的人脸图像的数据库，所述第一区域为包括所述第一摄像机在内的至少一个摄像机所在的区域；当所述数据库中在第一区域内的人脸图像中不存在与所述第一人脸图像的对应的被拍摄者的人脸图像时，将所述第一人脸图像与所述数据库中在第二区域内的人脸图像进行对比，所述第二区域为将所述第一区域向其周围进行扩大得到区域，所述第二区域为包括所述第一摄像机在内的多个摄像机所在的区域，并且所述第二区域包括的摄像机数目大于所述第一区域包括的摄像机数目；当所述数据库中在第二区域内的人脸图像中存在与所述第一人脸图像的对应的被拍摄者的人脸图像时，将所述第一人脸图像和与之对应的被拍摄者的人脸图像进行聚类。

在该实施方式中，在得到一个摄像机拍摄的图像数据中包括的一个被拍摄者的人脸图像后，将该图像与数据库中与该摄像机所处区域内的人脸图像进行比对，如果没有比对成功，向该摄像机所处区域周围进行扩大，然后与该摄像机所处区域扩大后的区域内的人脸图像进行比对。用逐渐扩大比对区域的方式，可以避免现有技术中，一开始就直接与整个数据库中人脸图像进行比对而引起的资源大量占用和时间大量耗费。

具体实现过程中，首先确定需要监控的区域和监控区域内的摄像机位置，将监控区域划分为多个子区域，同时将存储器的存储空间划分为对应数量的子存储空间，作为一个个数据库，然后将每个子区域对应一个数据库，使得每个子区域内的所有摄像机拍摄到的人脸图像与对应的数据库中已存储的人脸图像进行比对，在对应的数据库中已存储的人脸图像中没有与摄像机拍摄的人脸图像对应的被拍摄者的人脸图像时，扩大对比数据库，将子区域周围的几个子区域对应数据库中已存储的人脸图像与得到的人脸图像进行比对，这种渐进式扩大对比范围方式，相比较现有技术中直接与数据库所有数据进行对比的方式，显著降低对比次数。同时，小区域范围内容存在相貌相似的几率远小于大区域范围，因此本申请还避免了相似人脸带来的干扰，从而提升聚类精度。