图像处理方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及人工智能技术领域，本发明专利技术公开了一种图像处理方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括：获取多个待处理图像；对多个待处理图像进行人像聚类处理，得到包含同一人像的多个人像聚类集；对各人像聚类集分别进行静态人像分析，获得各人像聚类集对应的分析结果；基于各人像聚类集对应的分析结果，对各人像聚类集进行误采过滤，生成针对各人像聚类集的图像采集结果。因此，本发明专利技术实现了避免了静态的人像的干扰，提高了真实人像的图像处理的准确率和正确率。的准确率和正确率。的准确率和正确率。

【技术实现步骤摘要】
图像处理方法、装置、计算机设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及一种图像处理方法、装置、计算机设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着计算机技术和人工智能的发展，科技信息化的手段不断推陈出新，特别是人脸技术的发展，逐渐应用在人们的日常生活中各种领域，为了人们的日常生活的安全性或者便捷性提供有力的支撑，由此搭建了大数据平台的人像数据采集及识别，但是在人像数据采集的人像采集区域中会存在许多日常生活中平面广告或者海报等静态的人像，就会成为图像处理或者后续的人像识别的干扰项，导致这种静态的人像持续误采，大大影响了图像处理的准确率和正确率，而且由于这种静态的人像在图像处理过程中毫无作用，加重了图像处理的数据存储及处理的压力。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供一种图像处理方法、装置、计算机设备及存储介质，实现了自动从采集的待识别视频中分析出误采的人像图像并过滤，仅对含有真实人像的人像图像进行人脸识别，避免了静态的人像的干扰，提高了采集视频中的图像处理的准确率和正确率。
[0004]一种图像处理方法，包括：
[0005]多个待处理图像；
[0006]对多个所述待处理图像进行人像聚类处理，得到包含同一人像的多个人像聚类集；
[0007]对各所述人像聚类集分别进行静态人像分析，获得各所述人像聚类集对应的分析结果；
[0008]基于各所述人像聚类集对应的分析结果，对各所述人像聚类集进行误采过滤，生成针对各所述人像聚类集的图像采集结果。/>[0009]一种图像处理装置，包括：
[0010]获取模块，用于获取多个待处理图像；
[0011]聚类模块，用于对多个所述待处理图像进行人像聚类处理，得到包含同一人像的多个人像聚类集；
[0012]分析模块，用于对各所述人像聚类集分别进行静态人像分析，获得各所述人像聚类集对应的分析结果；
[0013]过滤模块，用于基于各所述人像聚类集对应的分析结果，对各所述人像聚类集进行误采过滤，生成针对各所述人像聚类集的图像采集结果。
[0014]一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述图像处理方法的步骤。
[0015]一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述图像处理方法的步骤。
[0016]本专利技术提供的图像处理方法、装置、计算机设备及存储介质，通过获取多个待处理图像；对多个所述待处理图像进行人像聚类处理，得到包含同一人像的多个人像聚类集；对各所述人像聚类集分别进行静态人像分析，获得各所述人像聚类集对应的分析结果；基于各所述人像聚类集对应的分析结果，对各所述人像聚类集进行误采过滤，生成针对各所述人像聚类集的图像采集结果，因此，本专利技术自动获取含人像的待处理图像，并通过人像聚类处理和静态人像分析，自动分析出误采的人像聚类集，以及经过误采过滤生成各人像聚类集的图像采集结果，避免了静态的人像的干扰，减少了后续对静态的人像图像的图像处理操作，提高了真实人像的图像处理的准确率和正确率。
附图说明
[0017]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对本专利技术实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0018]图1是本专利技术一实施例中图像处理方法的应用环境示意图；
[0019]图2是本专利技术一实施例中图像处理方法的流程图；
[0020]图3是本专利技术一实施例中图像处理方法的步骤S10的流程图；
[0021]图4是本专利技术一实施例中图像处理方法的步骤S20的流程图；
[0022]图5是本专利技术一实施例中图像处理装置的原理框图；
[0023]图6是本专利技术一实施例中计算机设备的示意图。
具体实施方式
[0024]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，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0025]本专利技术提供的图像处理方法，可应用在如图1的应用环境中，其中，客户端(计算机设备或终端)通过网络与服务器进行通信。其中，客户端(计算机设备或终端)包括但不限于为各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备。服务器可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
[0026]在一实施例中，如图2所示，提供一种图像处理方法，其技术方案主要包括以下步骤S10
‑
S40：
[0027]S10，获取多个待处理图像。
[0028]可理解地，待处理图像为需要识别是否为误采的含人像的图像，待处理图像的获取过程可以根据需求设定，获取待处理图像的过程可以为从多个候选图像中，对每个候选图像进行单人像检测，得到各候选图像的检测结果，将含人像的检测结果所对应的候选图像确定为待处理图像的获取过程。
[0029]候选图像可以为通过图像采集设备拍摄的图像，也可以为存储在预设数据库中的图像，单人像检测的过程为对输入的图像进行单个人像的人像特征进行提取，根据提取的人像特征进行识别，识别出包含一个人像的图像的过程。
[0030]人像特征为与人体的轮廓相关的特征，比如人像特征为含面部的脸、眼睛、鼻子、嘴巴、耳朵、眉毛、肩膀、手臂等与人体上身或一个人像轮廓相关的特征，识别出包含一个人像的图像包括在识别出多个人像的情况下，将识别出的人像区域进行尺寸面积比对或者与输入图像的占比比对，获取尺寸面积最大或者占比最大的人像区域所对应的识别出的人像作为输入图像的目标人像，后续的人像聚类和误采分析过程中，仅对目标人像进行图像处理。
[0031]可选的，获取待处理图像的过程还可以为通过大数据平台的视频采集设备拍摄到的含有人像的待识别视频，待识别视频的时长可以根据需求设定，比如时长设定成1秒＝12帧，3秒＝36帧等等，获取待识别视频的方式可以为实时检测到存在人像的时候，从而实时获取预设时长的方式，也可以从存储的视频内容中检测人像并提取出存在人像的视频，对该视频进行预设时长的划分，从而获取划分后的视频方式。
[0032]检测人像的过程为通过训练完成的目标检测模型，对拍摄的视频的每一帧进行人体部位特征的提取，根据提取的人体部位特征进行识别，识别出该帧的识别结果，在检测到识别结果表征了存在人体部位的人像时，确定该帧存在人像，从而表明检测到人像的过程，从而可以从此帧开始提取，直至检测到不存在人像的帧时，进而提取出存在人像的视频。对待识别视频进行分帧处理，分帧处理为对输入的视频的每一帧进行分割或者抽取出一帧图像的操作过程，从而得到多个待处本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：获取多个待处理图像；对多个所述待处理图像进行人像聚类处理，得到包含同一人像的多个人像聚类集；对各所述人像聚类集分别进行静态人像分析，获得各所述人像聚类集对应的分析结果；基于各所述人像聚类集对应的分析结果，对各所述人像聚类集进行误采过滤，生成针对各所述人像聚类集的图像采集结果。2.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述获取多个待处理图像，包括：获取多个候选图像；对各所述候选图像进行单人像检测，得到各所述候选图像的检测结果；将含人像的检测结果所对应的候选图像确定为所述待处理图像。3.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述对多个所述待处理图像进行人像聚类处理，得到包含同一人像的多个人像聚类集，包括：对各所述待处理图像提取人脸属性特征，得到各所述待处理图像的人脸特征图；对所有所述人脸特征图进行聚类处理，得到多个人像簇；将多个所述人像簇对应的待处理图像，分别记录为与该人像簇对应的人像聚类集，以得到包含同一人像的多个人像聚类集。4.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述对各所述人像聚类集分别进行静态人像分析，获得各所述人像聚类集对应的分析结果，包括：针对每个人像聚类集，对所述人像聚类集中的各待处理图像进行图像质量识别，得到所述人像聚类集中的各待处理图像对应的质量评分；基于所述人像聚类集中的各待处理图像对应的质量评分，对所述人像聚类集中的所有待处理图像进行排序，得到所述人像聚类集对应的比对聚类集；在所述比对聚类集的待处理图像中，将质量评分位于中位数的待处理图像记录为所述比对聚类集的中位图像；将所述比对聚类集的中位图像与静态图库中的各静态人像图像进行特征比对，得到所述比对聚类集的中位图像与各所述静态人像图像之间的多个第一特征相似度对比结果，并获取多个所述第一特征相似度对比结果中的最大特征相似度对比结果；若所述最大特征相似度对比结果大于或者等于预设的第一阈值时，确定所述人像聚类集为误采图像；若所述最大特征相似度对比结果小于预设的第一阈值时，确定所述人像聚类集为正常图像。5.如权利要求4所述的图像处理方法，其特征在于，所述图像处理方法，还包括：将所述人像聚类集的中位图像和与所述最大特征相似度对比结果相应的静态人像图像进...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡志东，
申请(专利权)人：成都云天励飞技术有限公司，
类型：发明
国别省市：