【技术实现步骤摘要】
本申请涉及车载人脸识别领域，尤其涉及一种人脸识别方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、随着计算机图像处理技术的发展，人脸识别技术在各个领域被广泛应用。随着深度学习迅猛发展、计算机性能提升和数据库的增多，人脸识别的精度已经不断地提高。
2、目前基于视频流中的单张图像进行人脸身份识别在学术界和工业广泛应用，采集的图像容易受到光照、识别环境、人体姿态、拍摄角度等因素干扰，单帧单角度使用人脸识别算法进行人脸身份确定时，准确率和识别速度会受到一定影响。
3、对于人脸识别技术应用在车内的场景，车内用户一般会根据个人偏好调整后视镜角度、座椅靠背的姿态等，在这种应用场景下使用者不会特意直视摄像头，并且考虑车内光照条件变化、摄像头采集图像清晰度等多因素影响，在车内进行人脸识别仍然存在准确度不高等问题。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本申请提供了一种人脸识别方法、装置、电子设备及存储介质。
2、第一方面，本申请提供了一种人脸识别方法，包括：
3、在车内采集的视频流中提取多个图像帧，在每个所述图像帧中提取人脸图像，在所述人脸图像中提取人脸图像特征；
4、针对每个所述人脸图像，将在所述人脸图像中提取的所述人脸图像特征与人脸特征库中的参考人脸特征进行人脸特征匹配，将匹配成功的人脸图像所对应的人脸特征摘要加入特征匹配池中；
5、在所述特征匹配池中确定具有关联关系的人脸特征摘要及其对应的数量
6、可选地，在所述特征匹配池中确定具有关联关系的人脸特征摘要，包括：在所述特征匹配池中确定匹配度最高的多个人脸特征摘要；
7、在匹配度最高的多个人脸特征摘要中确定匹配结果一致的人脸特征摘要；将匹配结果一致的人脸特征摘要确定为所述具有关联关系的人脸特征摘要。
8、可选地，所述人脸识别参数包括：匹配次数阈值；基于所述人脸识别参数及所述数量在所述特征匹配池中确定目标人脸特征摘要，包括：
9、当预设时间段内进行人脸特征匹配的匹配次数达到所述匹配次数阈值时，基于所述数量在所述特征匹配池中确定目标人脸特征摘要。
10、可选地，所述人脸识别参数还包括：摘要数量阈值；基于所述数量在所述特征匹配池中确定目标人脸特征摘要，包括：
11、若任一所述数量最大且大于所述摘要数量阈值，将所述数量对应的人脸特征摘要确定为目标人脸特征摘要；
12、或者，若不存在大于所述摘要数量阈值的所述数量，确定在所述特征匹配池中无法确定目标人脸特征摘要。
13、可选地，所述人脸识别参数包括：光照强度数据及图像帧提取频率；
14、在车内采集的视频流中提取多个图像帧，在每个所述图像帧中提取人脸图像，在所述人脸图像中提取人脸图像特征，包括：
15、按照所述图像帧提取频率在针对汽车采集的视频流中提取多个图像帧；
16、利用模型参数包含所述光照强度数据的人脸检测模型在每个所述图像帧中检测人脸，得到人脸框，提取检测到的人脸框内的人脸图像；
17、利用模型参数包含所述光照强度数据的人脸特征解析模型在所述人脸图像中提取人脸图像特征。
18、可选地，所述方法还包括：
19、获取在所述特征匹配池中无法确定目标人脸特征摘要的次数，以作为人脸识别失败次数；
20、基于所述人脸识别失败次数确定人脸识别失败率；
21、若所述人脸识别失败率大于预设失败率阈值，优化所述人脸识别参数。
22、可选地，优化所述人脸识别参数，包括：
23、基于所述人脸识别参数确定可调整的寻优参数；
24、在每次迭代过程中，利用遗传算法在预设调整范围内调整所述寻优参数，以使所述遗传算法输出识别结果，直至所述识别结果满足预设寻优条件，得到优化后的人脸识别参数。
25、可选地，确定人脸图像所对应的人脸特征摘要，包括：
26、获取每个所述人脸图像的人脸图像特征；
27、获取每个所述人脸图像进行人脸特征匹配得到的匹配结果及匹配度；
28、基于所述人脸图像特征、所述匹配结果及所述匹配度生成人脸图像所对应的人脸特征摘要。
29、可选地，所述方法还包括：
30、每次在所述人脸图像中提取到人脸图像特征时，将所述人脸图像特征暂存至消息队列中；
31、在将任一所述人脸图像与人脸特征库中的参考人脸特征进行人脸特征匹配前，从所述消息队列获取所述人脸图像。
32、可选地，将匹配成功的人脸图像所对应的人脸特征摘要加入特征匹配池中，包括：
33、确定所述特征匹配池中已存储的人脸特征摘要的数量是否等于预设最大数量，所述特征匹配池中已存储的人脸特征摘要按照匹配度顺序排列；
34、若所述特征匹配池中已存储的人脸特征摘要的数量等于预设最大数量，将所述特征匹配池中匹配度最低的人脸特征摘要从所述特征匹配池移出；在匹配成功的人脸图像所对应的人脸特征摘要中提取匹配度；
35、基于所述匹配度将该匹配成功的人脸图像所对应的人脸特征摘要存储至所述特征匹配池中已存储的人脸特征摘要之间的相应位置。
36、第二方面，本申请提供了一种人脸识别装置，包括：
37、提取模块，用于在车内采集的视频流中提取多个图像帧，在每个所述图像帧中提取人脸图像，在所述人脸图像中提取人脸图像特征；
38、匹配加入模块，用于针对每个所述人脸图像，将在所述人脸图像中提取的所述人脸图像特征与人脸特征库中的参考人脸特征进行人脸特征匹配，将匹配成功的人脸图像所对应的人脸特征摘要加入特征匹配池中；
39、确定模块，用于在所述特征匹配池中确定具有关联关系的人脸特征摘要及其对应的数量；
40、获取确定模块，用于获取人脸识别参数，基于所述人脸识别参数及所述数量在所述特征匹配池中确定目标人脸特征摘要，以作为人脸识别结果。
41、第三方面，本申请提供了一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
42、存储器，用于存放计算机程序；
43、处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现第一方面任一所述的人脸识别方法。
44、第四方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有人脸识别方法的程序，所述人脸识别方法的程序被处理器执行时实现第一方面任一所述的人脸识别方法的步骤。
45、本专利技术的有益效果：
46、本申请实施例通过将视频流内提取的多个人脸图像的人脸图像特征与人脸特征库中的参考人脸特征进行匹配，将匹配成功的人脸特征摘要加入特征匹配池中，最终根据特征匹本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种人脸识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，在所述特征匹配池中确定具有关联关系的人脸特征摘要，包括：
3.根据权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述人脸识别参数包括：匹配次数阈值；基于所述人脸识别参数及所述数量在所述特征匹配池中确定目标人脸特征摘要，包括：
4.根据权利要求3所述的人脸识别方法，其特征在于，所述人脸识别参数还包括：摘要数量阈值；基于所述数量在所述特征匹配池中确定目标人脸特征摘要，包括：
5.根据权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述人脸识别参数包括：光照强度数据及图像帧提取频率；
6.根据权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求6所述的人脸识别方法，其特征在于，优化所述人脸识别参数，包括：
8.根据权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，确定人脸图像所对应的人脸特征摘要，包括：
9.根据权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述方法还包括：
10.根据权
11.一种人脸识别装置，其特征在于，包括：
12.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
13.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有人脸识别方法的程序，所述人脸识别方法的程序被处理器执行时实现权利要求1-10任一所述的人脸识别方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种人脸识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，在所述特征匹配池中确定具有关联关系的人脸特征摘要，包括：
3.根据权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述人脸识别参数包括：匹配次数阈值；基于所述人脸识别参数及所述数量在所述特征匹配池中确定目标人脸特征摘要，包括：
4.根据权利要求3所述的人脸识别方法，其特征在于，所述人脸识别参数还包括：摘要数量阈值；基于所述数量在所述特征匹配池中确定目标人脸特征摘要，包括：
5.根据权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述人脸识别参数包括：光照强度数据及图像帧提取频率；
6.根据权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求6所述的人脸识别方法，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：周弋翔，张科强，黄杰，
申请(专利权)人：重庆长安汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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