[发明专利]人脸库自动优化方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请实施例提供了一种人脸库自动优化方法、装置、设备及存储介质，涉及图像处理技术领域，该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；提取目标图集内各目标图像的图像特征值，并根据对应的图像特征值确定各目标图像之间的特征相似度；基于目标图集内各目标图像之间的特征相似度，确定各目标图像对应图像特征值的特征权重；根据各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；归一化融合特征值并将归一化后的融合特征值存储至人脸库。本方案能够不断适应用户外貌的变化，实现更优的识别效果。

技术领域

本申请实施例涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种人脸库自动优化方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

近年来，人脸识别技术逐渐成熟，基于人脸库的人脸识别算法准确率以及识别速度已基本达到商用要求，其中人脸库由多个注册人的人脸图片组成的库，其通常是使用人脸图片对应的特征值来构造的。随着人脸识别技术的发展与普及推广，人脸识别技术越来越广泛地应用在如人脸考勤、人脸支付、门禁过闸、人证核验等业务场景中。

但在实际应用过程中，由于注册端与识别端两者所拍摄的图像差异较大，例如，用户在注册端注册时所拍摄的图像是正面照，用户在识别端进行识别时所拍摄的图像可能在拍摄角度、光线等条件均与注册时的图像不同；而且还存在随着时间增长用户的外貌可能会发生变化的因素影响，在识别过程中会出现通行识别效果较差或者用户需要多次识别的问题。

发明内容

本申请实施例提供了一种人脸库自动优化方法、装置、设备及存储介质，能够不断适应用户外貌的变化，实现更优的识别效果。

第一方面，本申请实施例提供了一种人脸库自动优化方法，应用于人脸识别设备，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，该方法包括：

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；

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

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

根据各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；

归一化融合特征值并将归一化后的融合特征值存储至人脸库。

第二方面，本申请实施例还提供了一种人脸库自动优化方法，应用于人脸识别设备，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，该方法包括：

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；

提取目标图集内各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，特征值集包括图像特征值和历史融合特征值；

基于特征相似度，确定对应特征值集内各特征值的特征权重；

根据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；

归一化融合特征值并将归一化后的融合特征值存储至人脸库。

第三方面，本申请实施例提供了一种人脸库自动优化装置，该装置包括：

图像筛选模块，配置为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；

相似度确定模块，配置为提取目标图集内各目标图像的图像特征值，并根据对应的图像特征值确定各目标图像之间的特征相似度；

权重确定模块，配置为基于目标图集内各目标图像之间的特征相似度，确定各目标图像对应特征值的特征权重；

特征融合模块，配置为根据各目标图像的图像特征值和对应的特征权重，确定融合特征值；