[发明专利]一种人脸标注方法及装置

权利要求书

1.一种人脸标注方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标视频，所述目标视频包括第一目标图像和第二目标图像，所述第一目标图像为目标对象的人脸未受遮挡的图像，所述第二目标图像为所述目标对象的人脸受到遮挡的图像；

将所述第一目标图像和所述第二目标图像输入增量更新模型，得到第三目标图像，所述增量更新模型用于根据所述第一目标图像将所述第二目标图像恢复为所述第三目标图像，所述第三目标图像为所述目标对象的人脸未受遮挡的图像，所述增量更新模型根据训练视频训练得到，所述训练视频包括第一训练图像和第二训练图像，所述第一训练图像为所述目标对象的人脸未受遮挡的图像，所述第二训练图像为所述目标对象的人脸受到遮挡的图像；

在所述第三目标图像中标注人脸区域。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述第一目标图像和所述第二目标图像输入增量更新模型之前，所述方法还包括：

对所述第一目标图像进行稀疏编码处理，得到第一目标图像矩阵，对所述第二目标图像进行稀疏编码处理，得到第二目标图像矩阵，所述稀疏编码处理是将所述第一目标图像分为多个局部图像进行编码，将所述第二目标图像分为多个局部图像进行编码；

对所述第一目标图像矩阵进行向量化处理，得到第一目标图像向量矩阵，对所述第二目标图像矩阵进行向量化处理，得到第二目标图像向量矩阵；

对所述第一目标图像向量矩阵进行方差池化处理，得到第一目标图像的人脸图像向量，对所述第二目标图像向量矩阵进行方差池化处理，得到第二目标图像的人脸图像向量；

所述将所述第一目标图像和所述第二目标图像输入增量更新模型包括：

将所述第一目标图像的人脸图像向量和所述第二目标图像的人脸图像向量输入增量更新模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述第一目标图像和所述第二目标图像输入增量更新模型，得到第三目标图像包括：

所述增量更新模型根据所述第一目标图像的人脸图像向量将所述第二目标图像向量恢复为第三图像的人脸图像向量。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

利用所述第三目标图像进行人脸的识别，以获取第三目标图像的身份信息。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述利用所述第三目标图像进行人脸的识别包括：

根据所述第三目标图像的人脸图像向量在图像数据库中进行人脸的识别。

6.一种人脸标注装置，其特征在于，所述装置包括：

获取单元，用于获取目标视频，所述目标视频包括第一目标图像和第二目标图像，所述第一目标图像为目标对象的人脸未受遮挡的图像，所述第二目标图像为所述目标对象的人脸受到遮挡的图像；

输入单元，用于将所述第一目标图像和所述第二目标图像输入增量更新模型，得到第三目标图像，所述增量更新模型用于根据所述第一目标图像将所述第二目标图像恢复为所述第三目标图像，所述第三目标图像为所述目标对象的人脸未受遮挡的图像，所述增量更新模型根据训练视频训练得到，所述训练视频包括第一训练图像和第二训练图像，第一训练图像为所述目标对象的人脸未受遮挡的图像，第二训练图像为所述目标对象的人脸受到遮挡的图像；

标注单元，用于在所述第三目标图像中标注人脸区域。