一种基于数据库的人脸搜索方法技术

本发明专利技术公开了一种基于数据库的人脸搜索方法，属于人脸搜索技术领域，该搜索方法具体步骤如下：(1)构建信息数据库；(2)图像聚类；(3)待验证人脸视频获取及关键帧处理；(4)待验证人脸图像预处理；(5)待验证人脸图像类别匹配；(6)人脸图像搜索；本发明专利技术相较于整个数据库逐一比对方式，通过图像聚类模型划分出多个可疑人员的人脸图像聚类集合，并通过类别匹配得到某一可疑人员的人脸图像聚类集合；最后将待验证人脸图像与某一可疑人员的人脸图像聚类集合中的所有可疑人员人脸图像转换为字符串形式，之后通过汉明距离公式进行相似度计算，得到人脸图像搜索结果，从而有利于降低系统负担，提高系统的反应速度。提高系统的反应速度。提高系统的反应速度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于数据库的人脸搜索方法


[0001]本专利技术涉及人脸搜索
，尤其涉及一种基于数据库的人脸搜索方法。

技术介绍

[0002]经检索，中国专利号CN106649538A公开了一种人脸搜索的方法及装置，该专利技术方法虽然使用简单，但容易降低系统的反应速度；人脸搜索，是用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术；其现如今被广泛应用于安全保障方面，例如：一些安保机构经常需要通过调取监控摄像头拍摄的视频来寻找可疑人员的蛛丝马迹，然而在一些人流量高度密集的公共场所中，直接进行肉眼的排查不仅效率低下，还经常遗漏重要的线索；而通过人脸检索技术就可以很快地从监控图像或视频中找到可疑人员，进而协助安保部门进行追踪，极大地提高了追踪效率；但目前的人脸搜索通常是将图像上的人脸与数据库中的人脸逐个对比，由于数据库中的人脸是随机分布的，进行人脸对比的时候，常常需要进行很多次对比才能找到对比的那个人脸，进行了很多无用的对比，加重了系统的负担，降低了系统的反应速度；因此，专利技术出一种基于数据库的人脸搜索方法变得尤为重要；
[0003]现有人脸搜索方法的实现方式，大多是通过将采集到的人脸图像与整个数据库中的人脸数据进行逐一比对，该类方法加重了系统的负担，降低了系统的反应速度；为此，我们提出一种基于数据库的人脸搜索方法。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是为了解决现有技术中存在的缺陷，而提出的一种基于数据库的人脸搜索方法。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：
[0006]一种基于数据库的人脸搜索方法，该搜索方法具体步骤如下：
[0007](1)构建信息数据库：构建一个包含有可疑人员人脸图像集合以及对应可疑人员文本信息的信息数据库；
[0008](2)图像聚类：构建一个图像聚类模型，并利用其对步骤(1) 所述可疑人员人脸图像集合进行聚类，划分出多个可疑人员人脸图像聚类集合；
[0009](3)待验证人脸视频获取及关键帧处理：通过设置于公共场合的各类监控设施来获取人脸视频，同时对其进行关键帧处理，形成待验证人脸图像；
[0010](4)待验证人脸图像预处理：对步骤(3)所述待验证人脸图像进行预处理；
[0011](5)待验证人脸图像类别匹配：利用步骤(2)所述图像聚类模型对经过步骤(4)预处理过后的待验证人脸图像与步骤(2)所述多个可疑人员人脸图像聚类集合进行类别匹配，得到某一可疑人员人脸图像聚类集合；
[0012](6)人脸图像搜索：采用图像相似度计算法对步骤(4)预处理后的待验证人脸图像进行人脸图像搜索，获取待验证人脸图像在步骤(5)所述某一可疑人员人脸图像聚类集合
中的相似图像，同时提取相似图像的对应可疑人员文本信息，即得到人脸图像搜索结果。
[0013]进一步地，步骤(1)所述对应可疑人员文本信息包括姓名、年龄、性别、家庭住址、身高、体重和不良记录。
[0014]进一步地，步骤(2)所述图像聚类模型的具体构建如下：
[0015]S1：首先，获取信息数据库中的可疑人员人脸图像集合和可疑人员文本信息；
[0016]S2：然后，提取步骤S1所述可疑人员文本信息的年龄和性别数据，并确定年龄周期，接着获取对应年龄周期和性别的可疑人员人脸图像集合，并将其作为样本集；
[0017]S3：最后，构建一个SVM分类器，将步骤S2样本集输入该SVM 分类器中进行训练，即得到图像聚类模型；
[0018]所述年龄取值周期为6岁。
[0019]进一步地，步骤(3)所述关键帧处理采用基于聚类的视频关键帧提取方法，其主要用于获取具有代表性的一帧作为待验证人脸图像。
[0020]进一步地，步骤(4)所述待验证人脸图像预处理包括图像去噪、图像增强、灰度化和归一化。
[0021]进一步地，步骤(5)所述人脸图像搜索具体过程如下：
[0022]SS1：首先，获取待验证待验证人脸图像，并提取经过待验证人脸图像类别匹配后得到的某一可疑人员人脸图像聚类集合；
[0023]SS2：然后，将待验证待验证人脸图像和某一可疑人员人脸图像聚类集合进行字符串转换；
[0024]SS3：接着，利用汉明距离公式将步骤SS2经过字符串转换后的验证待验证人脸图像和某一可疑人员人脸图像聚类集合进行逐一相似度计算，同时设置汉明距离为5；
[0025]SS4：最后输出汉明距离小于5的若干个相似度图像；同时输出汉明距离小于5的若干个相似度图像在信息数据库中的对应可疑人员文本信息，即得到人脸图像搜索结果。
[0026]进一步地，所述汉明距离公式具体如下：
[0027][0028]式中：a表示待验证待验证人脸图像的字符串；b表示某一可疑人员人脸图像聚类集合中的某一可疑人员人脸图像的字符串；k表示某一可疑人员人脸图像聚类集合；xor(a,b
i
)表示为按位异或运算。
[0029]相比于现有技术，本专利技术的有益效果在于：
[0030]1、该基于数据库的人脸搜索方法，构建了一个包含有可疑人员人脸图像集合以及对应可疑人员文本信息的信息数据库，该对应可疑人员文本信息包括姓名、年龄、性别、家庭住址、身高、体重和不良记录，从而有利于为后续图像搜索结果提供全面的数据信息；此外，本专利技术通过机器学习知识构建了一个图像聚类模型，该图像聚类模型采用年龄和性别作为训练学习特征，通过对信息数据库中的可疑人员人脸图像集合进行训练，得到多个可疑人员人脸图像聚类集合，从而有利于为后续人脸搜索缩小搜索范围；
[0031]2、该基于数据库的人脸搜索方法，将待验证人脸图像与某一可疑人员人脸图像聚类集合中的所有可疑人员人脸图像转换为字符串形式，之后通过汉明距离公式进行相似度计算，从而有利于降低系统负担，提高系统的反应速度，进而有利于协助安保部门进行可疑
人员的追踪工作。
附图说明
[0032]附图用来提供对本专利技术的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本专利技术的实施例一起用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的限制。
[0033]图1为本专利技术提出的一种基于数据库的人脸搜索方法的整体流程图。
具体实施方式
[0034]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。
[0035]在本专利技术的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本专利技术和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本专利技术的限制。
[0036]参照图1，本实施例公开了一种基于数据库的人脸搜索方法，该搜索方法具体步骤如下：
[0037]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于数据库的人脸搜索方法，其特征在于，该搜索方法具体步骤如下：(1)构建信息数据库：构建一个包含有可疑人员人脸图像集合以及对应可疑人员文本信息的信息数据库；(2)图像聚类：构建一个图像聚类模型，并利用其对步骤(1)所述可疑人员人脸图像集合进行聚类，划分出多个可疑人员人脸图像聚类集合；(3)待验证人脸视频获取及关键帧处理：通过设置于公共场合的各类监控设施来获取人脸视频，同时对其进行关键帧处理，形成待验证人脸图像；(4)待验证人脸图像预处理：对步骤(3)所述待验证人脸图像进行预处理；(5)待验证人脸图像类别匹配：利用步骤(2)所述图像聚类模型对经过步骤(4)预处理过后的待验证人脸图像与步骤(2)所述多个可疑人员人脸图像聚类集合进行类别匹配，得到某一可疑人员人脸图像聚类集合；(6)人脸图像搜索：采用图像相似度计算法对步骤(4)预处理后的待验证人脸图像进行人脸图像搜索，获取待验证人脸图像在步骤(5)所述某一可疑人员人脸图像聚类集合中的相似图像，同时提取相似图像的对应可疑人员文本信息，即得到人脸图像搜索结果。2.根据权利要求1所述的一种基于数据库的人脸搜索方法，其特征在于，步骤(1)所述对应可疑人员文本信息包括姓名、年龄、性别、家庭住址、身高、体重和不良记录。3.根据权利要求1所述的一种基于数据库的人脸搜索方法，其特征在于，步骤(2)所述图像聚类模型的具体构建如下：S1：首先，获取信息数据库中的可疑人员人脸图像集合和可疑人员文本信息；S2：然后，提取步骤S1所述可疑人员文本信息的年龄和性别数据，并确定年龄周期，接着获取对应年龄周期和性别的可疑人员人脸图像集合，并将...

【专利技术属性】
技术研发人员：姚军艇，
申请(专利权)人：中山大学，
类型：发明
国别省市：