用于人脸识别的数据标注方法、装置、系统、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种用于人脸识别的数据标注方法、装置、系统、设备及存储介质，涉及人脸识别技术领域，该方法包括：获取待标注的人脸图像，并将待标注的人脸图像输入至预先训练的第一人脸识别模型，提取所述待标注的人脸图像对应的特征值，所述第一人脸识别模型为模型精度达到第一预设数值的人脸识别模型；根据所述待标注的人脸图像对应的特征值，从注册人脸图像集中筛选出与所述待标注的人脸图像对应的相似人脸图像，所述注册人脸图像集包括预先录入至系统中包含用户身份标签的注册人脸图像；根据所述相似人脸图像对所述待标注的人脸图像进行标注，得到标注结果。得到标注结果。得到标注结果。

【技术实现步骤摘要】
用于人脸识别的数据标注方法、装置、系统、设备及存储介质


[0001]本申请涉及人脸识别
，尤其是涉及到一种用于人脸识别的数据标注方法、装置、系统、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]人脸识别是基于人的脸部特征，通过神经网络训练的人脸识别模型进一步提取每个人脸中所包含的身份特征，并将其与已知的人脸进行比对，从而识别出每个人脸对应的身份。
[0003]在车队的人脸识别场景中，人脸识别模型的训练需要对大量实时采集的人脸数据进行标注，具体可通过车辆拍摄司机人脸图像完成原始数据采集，并将数据集中属于同一ID的图像归为一类，以实现对人脸识别模型的数据标注。
[0004]然而，传统的标注方法需要标注人员将所有原始数据进行ID分类，耗时巨大，且人工标注存在一定的误差，使得人脸识别的模型训练很难满足低精度需求。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，本申请提供了一种用于人脸识别的数据标注方法、装置、系统、设备及存储介质，主要目的在于解决现有技术中人工ID分类对人脸识别进行数据标注的方式存在误差，使得人脸识别的模型训练很难满足低精度需求的问题。
[0006]根据本申请的第一个方面，提供了一种用于人脸识别的数据标注方法，包括：
[0007]获取待标注的人脸图像，并将待标注的人脸图像输入至预先训练的第一人脸识别模型，提取所述待标注的人脸图像对应的特征值，所述第一人脸识别模型为模型精度达到第一预设数值的人脸识别模型；
[0008]根据所述待标注的人脸图像对应的特征值，从注册人脸图像集中筛选出与所述待标注的人脸图像对应的相似人脸图像，所述注册人脸图像集包括预先录入至系统中包含用户身份标签的注册人脸图像；
[0009]根据所述相似人脸图像对所述待标注的人脸图像进行标注，得到标注结果。
[0010]进一步地，所述根据所述待标注的人脸图像对应的特征值，从注册人脸图像集中筛选出与所述待标注的人脸图像对应的相似人脸图像，具体包括：
[0011]遍历所述注册人脸图像集中的注册人脸图像，将所述待标注的人脸图像对应的特征值与所述注册人脸图像对应的特征值进行相似度匹配，得到相似度匹配结果；
[0012]根据所述相似度匹配结果中注册人脸图像与待标注的人脸图像对应的相似度排名，从所述注册人脸集筛选出与所述待标注的人脸图像对应的相似人脸图像。
[0013]进一步地，所述根据所述相似度匹配结果中注册人脸图像与待标注的人脸图像对应的相似度排名，从所述注册人脸集筛选出与所述待标注的人脸图像对应的相似人脸图像，包括：
[0014]根据所述相似度匹配结果中注册人脸图像与待标注的人脸图像对应的相似度排
名，选取相似度排名在预设数值之前的注册人脸图像作为与待标注人脸图像对应的相似人脸图像；或
[0015]根据所述相似度匹配结果中注册人脸图像与待标注的人脸图像对应的相似度排名，选取相似度排名最高的注册人脸图像作为与待标注人脸图像对应的相似人脸图像。
[0016]进一步地，在所述根据所述相似度匹配结果中注册人脸图像与待标注的人脸图像对应的相似度排名，选取相似度排名在预设数值之前的注册人脸图像作为与待标注人脸图像对应的相似人脸图像之后，所述根据所述相似人脸图像对所述待标注的人脸图像进行标注，得到标注结果，包括：
[0017]将所述待标注的人脸图像对应的相似人脸图像输出至识别终端，以使得所述识别终端根据所述相似人脸图像对用户身份进行标注，并将标注的用户身份标签作为标注结果。
[0018]进一步地，所述方法还包括：
[0019]对所述待标注的人脸图像以及所述注册人脸图像集中的人脸图像进行关键点检测以及人脸对齐处理。
[0020]根据本申请的第二个方面，提供了一种用于人脸识别的数据标注方法，包括：
[0021]通过数据采集模块获取待标注的人脸图像，并将所述待标注的人脸图像发送至数据标注模块；
[0022]通过所述数据标注模块接收来自于所述数据采集模块的待标注的人脸图像，使用上述第一方面的数据标注方法对所述待标注人脸图像进行标注，并将使用标注结果训练完成的第二人脸识别模型部署至数据采集模块。
[0023]进一步地，所述数据采集模块设置在车辆中，所述车辆内安装有图像采集设备，所述通过数据采集模块获取待标注的人脸图像，并将所述待标注的人脸图像发送至数据标注模块，具体包括：
[0024]通过数据采集模块接收来自于所述图像采集设备的待标注的人脸图像，并将所述待标注的人脸图像通过定时任务发送至数据标注模块。
[0025]进一步地，在所述并将使用标注结果训练完成的第二人脸识别模型部署至数据采集模块之后，所述方法还包括：
[0026]通过所述数据采集模块加载所述第二人脸识别模型，利用所述第二人脸识别模型来自于所述图像采集设备的人脸图像进行识别。
[0027]进一步地，所述将所述待标注的人脸图像发送至数据标注模块，包括：
[0028]通过数据存储模块接收并存储来自于所述数据采集模块的待标注的人脸图像，将所述待标注的人脸图像发送至数据标注模块。
[0029]进一步地，所述数据存储模块设置在云端或开发端，所述云端或开发端中预留有图像存储空间，所述图像存储空间符合预定义的容量需求，所述将所述待标注的人脸图像发送至数据标注模块，包括：
[0030]通过数据存储模块检测所述图像存储空间中的实时容量，当所述实时容量达到预设数值时，将所述待标注的人脸图像发送至所述数据标注模块。
[0031]进一步地，所述数据标注模块设置在开发端，在所述将使用标注结果训练完成的第二人脸识别模型部署至数据采集模块之前，所述方法还包括：
[0032]针对所述第二人脸识别模型对应的模型精度进行检测，若所述模型精度到达第二预设数值，则判定所述第二人脸识别模型训练完成。
[0033]根据本申请的第三个方面，提供了一种用于人脸识别的数据标注装置，包括：
[0034]提取单元，用于获取待标注的人脸图像，并将待标注的人脸图像输入至预先训练的第一人脸识别模型，提取所述待标注的人脸图像对应的特征值，所述第一人脸识别模型为模型精度达到第一预设数值的人脸识别模型；
[0035]筛选单元，用于根据所述待标注的人脸图像对应的特征值，从注册人脸图像集中筛选出与所述待标注的人脸图像对应的相似人脸图像，所述注册人脸图像集包括预先录入至系统中包含用户身份标签的注册人脸图像；
[0036]标注单元，用于根据所述相似人脸图像对所述待标注的人脸图像进行标注，得到标注结果。
[0037]进一步地，所述筛选单元包括：
[0038]匹配子单元，用于遍历所述注册人脸图像集中的注册人脸图像，将所述待标注的人脸图像对应的特征值与所述注册人脸图像对应的特征值进行相似度匹配，得到相似度匹配结果；
[0039]筛选子单元，用于根据所述相似度匹配结果中注册人脸图像与待标注的人脸图像对应的相似度排名，从所述注册人脸集筛选出本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于人脸识别的数据标注方法，其特征在于，包括：获取待标注的人脸图像，并将待标注的人脸图像输入至预先训练的第一人脸识别模型，提取所述待标注的人脸图像对应的特征值，所述第一人脸识别模型为模型精度达到第一预设数值的人脸识别模型；根据所述待标注的人脸图像对应的特征值，从注册人脸图像集中筛选出与所述待标注的人脸图像对应的相似人脸图像，所述注册人脸图像集包括预先录入至系统中包含用户身份标签的注册人脸图像；根据所述相似人脸图像对所述待标注的人脸图像进行标注，得到标注结果。2.根据权利要1所述的方法，其特征在于，所述根据所述待标注的人脸图像对应的特征值，从注册人脸图像集中筛选出与所述待标注的人脸图像对应的相似人脸图像，具体包括：遍历所述注册人脸图像集中的注册人脸图像，将所述待标注的人脸图像对应的特征值与所述注册人脸图像对应的特征值进行相似度匹配，得到相似度匹配结果；根据所述相似度匹配结果中注册人脸图像与待标注的人脸图像对应的相似度排名，从所述注册人脸集筛选出与所述待标注的人脸图像对应的相似人脸图像。3.根据权利要2所述的方法，其特征在于，所述根据所述相似度匹配结果中注册人脸图像与待标注的人脸图像对应的相似度排名，从所述注册人脸集筛选出与所述待标注的人脸图像对应的相似人脸图像，包括：根据所述相似度匹配结果中注册人脸图像与待标注的人脸图像对应的相似度排名，选取相似度排名在预设数值之前的注册人脸图像作为与待标注人脸图像对应的相似人脸图像；或根据所述相似度匹配结果中注册人脸图像与待标注的人脸图像对应的相似度排名，选取相似度排名最高的注册人脸图像作为与待标注人脸图像对应的相似人脸图像。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述根据所述相似度匹配结果中注册人脸图像与待标注的人脸图像对应的相似度排名，选取相似度排名在预设数值之前的注册人脸图像作为与待标注人脸图像对应的相似人脸图像之后，所述根据所述相似人脸图像对所述待标注的人脸图像进行标注，得到标注结果，包括：将所述待标注的人脸图像对应的相似人脸图像输出至识别终端，以使得所述识别终端根据所述相似人脸图像对用户身份进行标注，并将标注的用户身份标签作为标注结果。5.根据权利要1
‑
3中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：对所述待标注的人脸图像以及所述注册人脸图像集中的人脸图像进行关键点检测以及人脸对齐处理。6.一种用于人脸识别的数据标注方法，其特征在于，包括：通过数据采集模块获取待标注的人脸图像，并将所述待标注的人脸图像发送至数据标注模块；通过所述数据标注模块接收来自于所述数据采集模块的待标注的人脸图像，使用权利要求1
‑
5中任一项所述的数据标注方法对所述待标注人脸图像进行标注，并将使用标注结果训练完成的第二人脸识别模型部署至数据采集模块。7.根据权利要6所述的方法，其特征在于，所述数据采集模块设置在车辆中，所述车辆内安装有图像采集设备，所述通过数据采集模块获取待标注的人脸图像，并将所述待标注
的人脸图像发送至数据标注模块，具体包括：通过数据采集模块接收来自于所述图像采集设备的待标注的人脸图像，并将所述待标注的人脸图像通过定时任务发送至数据标注模块。8.根据权利要7所述的方法，其特征在于，在所述并将使用标注结果训练完成的第二人脸识别模型部署至数据采集模块之后，所述方法还包括：通过所述数据采集模块加载所述第二人脸识别模型，利用所述第二人脸识别模型来自于所述图像采集设备的人脸图像进行识别。9.根据权利要6所述的方法，其特征在于，所述将所述待标注的人脸图像发送至数据标注模块，包括：通过数据存储模块接收并存储来自于所述数据采集模块的待标注的人脸图像，将所述待标注的人脸图像发送至数据标注模块。10.根据权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄硕，
申请(专利权)人：北京魔门塔科技有限公司，
类型：发明
国别省市：