一种查找人脸照片的方法技术

本发明专利技术公开了一种查找人脸照片的方法，属于图像分析技术领域，以解决用户没有比对照片时，无法在人脸照片库中准确查找到对应的人脸照片的技术问题。该方法包括：从预设置的人脸照片库中随机提取多张备选照片并向用户展示；判断是否有用户选中的备选照片；接收用户选中的备选照片以及用户赋予备选照片的属性标注；若该用户选中的备选照片的属性标注是目标照片，则输出该目标照片；若该用户选中的备选照片的属性标注是相似照片，则基于该相似照片，从预设置的人脸照片库中提取多张与该相似照片相似的照片，将提取到的多张与该相似照片相似的照片作为再次向用户展示的备选照片。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术设及图像分析
，具体地说，设及。
技术介绍
当前在一些图片捜索应用中进行照片捜索时，系统通常要求用户输入一张目标人 物的照片。系统对输入的照片进行人脸检测、特征提取的相关处理后在图像数据库中按相 似度计算结果从高到低排序，从而捜索到相似照片。 根据输入图像进行捜索只适用于拥有目标人物的照片的情况，在一些特定场景如 执法机构只有目击证人的主观描述但没有犯罪嫌疑人的照片时，或者用户想查找记忆中的 某人但没有该人的任何照片时，运种基于输入图像的捜索方式就不能满足用户需求。 针对执法机构只有目击证人的主观描述但没有犯罪嫌疑人的照片时，常用的技术 手段是根据目击证人的印象与记忆，使用人脸合成画像软件提供的脸部组件如眉毛、眼睛、 鼻型，嘴等，拼接合成出一个人脸，之后按照运个合成人脸在犯罪嫌疑人人脸照片库中捜索 相似人物。在进行海量图像捜索时可W利用输入的器官特征先对图像库进行压缩，只取含 有输入脸部组件的图片进行相似度比对，也可W依据合成人脸图片寻找图像库中与其相似 的人脸图片。 阳〇化]目前的人脸合成画像软件提供的脸部组件比较生硬和单一，脸型、发型等种类有 限，不易于复原目标人物的脸部特征，而且要求描述者对目标人物有清晰的印象，包括眉 形、眼睛大小等，一般情况下运个要求较难实现。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供，W解决用户没有比对照片时， 无法在人脸照片库中准确查找到对应的人脸照片的技术问题。 本专利技术提供了，该方法包括： 步骤S1 :从预设置的人脸照片库中随机提取多张备选照片并向用户展示； 步骤S2:判断是否有用户选中的备选照片，若无，回到步骤S1，若有，进行步骤 S3 ； 步骤S3 :接收用户选中的备选照片W及用户赋予备选照片的属性标注； 步骤S4 :若该用户选中的备选照片的属性标注是目标照片，则输出该目标照片； 步骤S5 :若该用户选中的备选照片的属性标注是相似照片，则基于该相似照片， 从预设置的人脸照片库中提取多张与该相似照片相似的照片，将提取到的多张与该相似照 片相似的照片作为再次向用户展示的备选照片，回到步骤S2。 可选的，在所述步骤S1之前，还包括： 接收来自用户的输入信息，所述输入信息至少包括人种、性别、年龄范围、体型中 的一项。 可选的，所述步骤S1包括： 基于所述输入信息，从预设置的人脸照片库中，随机提取多张与所述输入信息相 符的备选照片并向用户展示。 可选的，在所述步骤S1之前，还包括： 建立人脸照片库。 可选的，所述建立人脸照片库包括： 对图片库中的图片进行人脸检测，提取出所述图片库中的所有人脸照片，形成人 脸照片库； 对所述人脸照片库中的所有人脸照片进行特征提取； 根据所提取的特征建立特征向量； 基于所建立的特征向量，对任意两张人脸照片进行相似度计算，对任一人脸照片， 按与该人脸照片的相似度由高至低排列其他人脸图片，并记录排列顺序。 可选的，所述步骤S5中的基于该相似照片，从预设置的人脸照片库中提取多张与 该相似照片相似的照片包括： 基于该相似照片对应的记录的排列顺序，从预设置的人脸照片库中按序提取多张 与该相似照片相似的照片。 可选的，所述建立人脸照片库还包括： 记录每张人脸照片的属性信息，所述属性信息至少包括人种、性别、年龄范围、体 型中的一项。 可选的，基于所述输入信息，自预设置的人脸照片库中，随机提取多张与所述输入 信息相符的备选照片并向用户展示包括： 将所述输入信息与各人脸照片的属性信息进行匹配，从预设置的人脸照片库中， 随机提取多张属性信息与所述输入信息完全匹配的备选照片。 可选的，对所述人脸照片库中的所有人脸照片进行特征提取之前，还包括： 定位人脸照片中左右瞳孔和左右嘴角的位置； 利用所述左右嘴角的位置，确定嘴己中屯、的位置； 基于所述嘴己中屯、和左右瞳孔的位置，将人脸照片进行对齐。 可选的，所提取的特征包括方向梯度直方图特征和局部二值模式特征。 本专利技术带来了W下有益效果：本专利技术提供了，该方法通 过筛选备选照片，并根据用户的反馈进行进一步的筛选或重新选择，能够解决用户没有比 对照片时，无法在人脸照片库中准确查找到对应的人脸照片的技术问题。 本专利技术的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变 得显而易见，或者通过实施本专利技术而了解。本专利技术的目的和其他优点可通过在说明书、权利 要求书W及附图中所特别指出的结构来实现和获得。【附图说明】 为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要的 附图做简单的介绍：图1是本专利技术实施例提供的查找人脸照片的方法的流程示意图。【具体实施方式】W下将结合附图及实施例来详细说明本专利技术的实施方式，借此对本专利技术如何应用 技术手段来解决技术问题，并达成技术效果的实现过程能充分理解并据W实施。需要说明 的是，只要不构成冲突，本专利技术中的各个实施例W及各实施例中的各个特征可W相互结合， 所形成的技术方案均在本专利技术的保护范围之内。实施例一； 本实施例提供了，该方法是基于预先建立的人脸照片库 实现的。 建立人脸照片库大致分为如下=个部分：人脸检测、特征提取和相似度计算。 对人脸照片库中所有图片进行人脸检测的过程中，本实施例采用 Viola-化nes(V-J)检测器框架实现人脸检测，并结合肤色检测，从而提高人脸检测的精度。V-J检测器通过建立大量检测框对输入的人脸照片进行扫描，提取哈尔化aar)特 征，再进行Adaboost分类快速滤掉非人脸的检测框。由于人脸照片一定包含相当大部分的 肤色区域，本实施例中对每个人脸检测框先进行肤色检测，过滤掉不含有肤色区域的检测 框，将含有大部分肤色区域的检测框输入传统V-J检测器实现人脸检测。 肤色检测作为人脸检测前一级操作，可W快速有效地判断检测框是否对应人脸， 减少人脸检测计算量。本实施例中的肤色检测首先利用大量训练图片得到每个像素的肤色 似然度，当检测框中计算得到的平均肤色似然度大于整幅图像的平均肤色似然度时，就将 该检测框进行后续的处理，否则滤掉。 对于所检测到的人脸，先进行人脸对齐，确保将如脸部偏转、抬头低头、侧头等 人脸图像，调整至正脸，然后提取特征向量。具体方法是利用SDM(Supe;rvised Descent Method)算法进行特征点定位，定位出输入人脸照片中左右瞳孔和左右嘴角共四个特征点。 通过左右嘴角的坐标可W计算出嘴己中屯、的位置，利用嘴己中屯、的位置和左右瞳孔=个点 作为人脸对齐的标准。 另外，在定位、提取特征点时，可一并提取鼻尖位置，则共提取五个特征点。鼻尖位 置可W辅助其他四个特征点进行计算，提高特征点计算的准确程度。 之后，通过仿射变换将此=点映射到大小为100*100的图像上的预先设定的位 置，从而实现人脸的对齐。 之后对该100*100大小的人脸图像提取特征向量，先提取局部二值模式化ocal Binary化ttern，简称LBF〇特征和方向梯度直方图化istogramofOrientedGradient,简 称HOG)特征，再分别利用预先训练好的主成分分析（PrincipalComponentAnalysis,简称 PCA)和线性判别式分析(XinearDiscriminantAnalysis,简称LDA)降本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种查找人脸照片的方法，其特征在于，包括：步骤S1：从预设置的人脸照片库中随机提取多张备选照片并向用户展示；步骤S2：判断是否有用户选中的备选照片，若无，回到步骤S1，若有，进行步骤S3；步骤S3：接收用户选中的备选照片以及用户赋予备选照片的属性标注；步骤S4：若该用户选中的备选照片的属性标注是目标照片，则输出该目标照片；步骤S5：若该用户选中的备选照片的属性标注是相似照片，则基于该相似照片，从预设置的人脸照片库中提取多张与该相似照片相似的照片，将提取到的多张与该相似照片相似的照片作为再次向用户展示的备选照片，回到步骤S2。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：邓伟洪，韩嘉杰，胡佳妮，郭军，
申请(专利权)人：北京邮电大学，
类型：发明
国别省市：北京;11