[发明专利]一种智能泛人脸区域的编码方法和设备

权利要求书

1.一种智能泛人脸区域的编码方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

S1：接收视频图像；

S2：识别所述视频图像上的人脸区域，计算人脸区域信息以及各人脸区域对应的权重信息；所述人脸区域信息包括人脸区域大小和/或人脸中心距离；所述人脸中心距离是指人脸区域的中心点与所述视频图像的中心点之间的距离；

S3：根据所述人脸区域信息和各人脸区域对应的权重信息，计算最佳泛人脸区域；所述最佳泛人脸区域为包含有各人脸区域的最小预设图形。

2.如权利要求1所述的智能泛人脸区域的编码方法，其特征在于，步骤S1之后还包括：

对接收的视频图像进行缩放，得到缩放视频图像；

步骤S2包括：

计算所述缩放视频图像上的脸区域信息以及各人脸区域对应的权重信息；

步骤S3之后还包括：

将缩放视频图像按照缩放比例还原为原有接收的视频图像，并在还原后的视频图像上裁剪出最佳泛人脸区域。

3.如权利要求1所述的智能泛人脸区域的编码方法，其特征在于，“计算最佳泛人脸区域”包括：

从所述人脸区域中筛选出多个最优人脸区域，将多个最优人脸区域进行融合，计算得到所述最佳泛人脸区域。

4.如权利要求3所述的智能泛人脸区域的编码方法，其特征在于，“从所述人脸区域中筛选出多个最优人脸区域”包括：将人脸中心距离最短的若干人脸区域确定为最优人脸区域；

或“从所述人脸区域中筛选出多个最优人脸区域”包括：将所述权重信息最大的N个人脸区域确定为最优人脸区域；所述N为大于1的正整数；

或“从所述人脸区域中筛选出多个最优人脸区域”包括：将所述人脸区域大小最大的N个人脸区域确定为最优人脸区域；所述N为大于1的正整数；

或“从所述人脸区域中筛选出多个最优人脸区域”包括：根据人脸区域对应的中心距离、权重信息、区域大小中的多项指标进行综合计算，将计算结果最优的人脸区域确定为最优人脸区域。

5.如权利要求4所述的智能泛人脸区域的编码方法，其特征在于，所述N的大小为2或3。

6.如权利要求3所述的智能泛人脸区域的编码方法，其特征在于，“所述人脸区域中筛选出多个最优人脸区域”包括：

根据所述权重信息对各人脸区域进行排序，将权重信息最大的人脸区域确定为主人脸区域；

计算所述主人脸区域的中心点与其他各人脸区域中心点的距离，剔除两者距离大于预设距离的其他人脸区域。

7.如权利要求6所述的智能泛人脸区域的编码方法，其特征在于，所述预设距离为最大距离的一半，所述最大距离是指视频图像最远人脸区域与主人脸区域的中心点之间的距离；所述最远人脸区域是指视频图像上人脸区域的中心点与所述主人脸区域的中心点距离最大的人脸区域。

8.如权利要求6所述的智能泛人脸区域的编码方法，其特征在于，所述方法还包括：

将人脸特征信息作为视频流的附属信息，打包在视频流的SEI信息中，并采用人脸区域码流增强算法对所述进行压缩编码，以使得所述主人脸区域分配到的码率更高。

9.如权利要求1或3所述的智能泛人脸区域的编码方法，其特征在于，所述方法还包括：对最佳泛人脸区域进行平滑处理；

所述平滑处理具体包括以下步骤：

S21：获取初始区域和目标区域；所述初始区域为初始最佳泛人脸区域，所述目标区域为当前视频图像对应的最佳泛人脸区域；

S22：选定插值函数和插值步长，根据所述插值步长采用所述插值函数对所述初始区域和目标区域进行插值计算，得到瞬时矩形区域，并根据所述瞬时矩形区域从当前视频图像中截取出插值图像；

重复步骤S21至S22，直至插值距离小于最小插值阈值；所述插值距离为插值步长和插值时间之间的比值。

10.一种智能泛人脸区域的编码设备，其特征在于，所述编码设备包含有计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有可读计算机程序，所述可读计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至9任一项所述的方法步骤。