基于人脸图像的视频分类方法和装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及多媒体领域，尤其涉及一种基于人脸图像的视频分类方法和装置。
【背景技术】
[0002] 随着视频数据的大量增加，人们经常需要分析某个人脸图像是否存在于某一段视 频中。当用户需要分析一段视频中，是否存在某个特定的人脸图像、以及该人脸图像具体存 在于这段视频中的哪个位置时，需要从头到尾读取这段视频，提取视频中所有的人脸图像、 然后依次判断各个人脸图像是否为用户需要查找的人脸图像，进而判断该人脸图像存在于 视频中的哪个位置。
[0003] 然而，用户每次执行"判断某个人脸图像是否存在于某一段视频中以及存在于该 段视频的具体位置"的操作时，都需要重复提取视频中所有的人脸图像、然后依次与某个人 脸图像进行比对分析。因此，操作过程计算量较大，计算时间长、效率较低。
【发明内容】
[0004]本发明的主要目的在于提供一种基于人脸图像的视频分类方法和装置，旨在解决 现有技术中查询视频中某个人脸图像是否存在及存在位置时计算量大、计算时间长、效率 低的技术问题。
[0005]为实现上述目的，本发明提供一种基于人脸图像的视频分类方法，包括步骤：
[0006]依次提取视频中的所有关键帧，将包括所述视频中所有人脸图像的所述关键帧作 为样本帧，将所述样本帧以外的所述关键帧作为待分类帧；
[0007]通过预设算法提取所述样本帧和所述待分类帧中的人脸图像，并对所述样本帧中 的人脸图像进行标号；
[0008]将所述待分类帧中的人脸图像与所述样本帧中包含的所述人脸图像进行比对，以 判断所述待分类帧中的人脸图像所对应的标号；
[0009] 将具有相同标号的人脸图像的所述待分类帧划分为一类，并将同类的所述待分类 帧进行重组以得到具有同一人脸图像的视频片段。
[0010] 优选地，所述样本帧为所述视频中的第一个所述关键帧，第一个所述关键帧包括 所述视频中所有的人脸图像。
[0011]优选地，所述预设算法为环形对称Gabor变换与局部二值模式相结合的人脸图像 提取算法。
[0012] 优选地，所述预设算法包括以下步骤：
[0013] 提取所述关键帧中的人脸图像，所述关键帧为所述样本帧或所述待分类帧；
[0014]对所述人脸图像进行预处理；
[0015] 对预处理后的所述人脸图像进行环形对称Gabor变换；
[0016]对环形对称Gabor变换后的所述人脸图像进行局部二值模式变换处理，并提取局 部二值模式变换后的人脸图像直方图，每一所述人脸图像对应于一所述人脸图像直方图。
[0017] 优选地，所述"将所述待分类帧中的人脸图像与所述样本帧中包含的所述人脸图 像进行比对"具体为：
[0018] 根据所述待分类帧对应的人脸图像直方图、所述样本帧对应的所有人脸图像直方 图，通过欧式距离公式进行计算，以获取所述待分类帧中的人脸图像与所述样本帧包含的 所有人脸图像之间的距离，其中距离最小时所述待分类帧中的人脸图像与所述样本帧中对 应的人脸图像相同。
[0019] 此外，为实现上述目的，本发明还提供一种基于人脸图像的视频分类装置，所述装 置包括：
[0020] 第一提取模块，用于依次提取视频中的所有关键帧，将包括所述视频中所有人脸 图像的所述关键帧作为样本帧，将所述样本帧以外的所述关键帧作为待分类帧；
[0021] 第二提取模块，用于通过预设算法提取所述样本帧和所述待分类帧中的人脸图 像，并对所述样本帧中的人脸图像进行标号；
[0022] 比对模块，用于将所述待分类帧中的人脸图像与所述样本帧中包含的所述人脸图 像进行比对，以判断所述待分类帧中的人脸图像所对应的标号；
[0023] 分类重组模块，用于将具有相同标号的人脸图像的所述待分类帧划分为一类，并 将同类的所述待分类帧进行重组以得到具有同一人脸图像的视频片段。
[0024] 优选地，所述样本帧为所述视频中的第一个所述关键帧，第一个所述关键帧包括 所述视频中所有的人脸图像。
[0025] 优选地，所述预设算法为环形对称Gabor变换与局部二值模式相结合的人脸图像 提取算法。
[0026] 优选地，所述第二提取模块包括：
[0027] 第一提取单元，用于提取所述关键帧中的人脸图像，所述关键帧为所述样本帧或 所述待分类帧；
[0028] 预处理单元，用于对所述人脸图像进行预处理；
[0029] 变换单元，用于对预处理后的所述人脸图像进行环形对称Gabor变换；
[0030] 第二提取单元，用于对环形对称Gabor变换后的所述人脸图像进行局部二值模式 变换处理，并提取局部二值模式变换后的人脸图像直方图，每一所述人脸图像对应于一所 述人脸图像直方图。
[0031] 优选地，所述比对模块具体为：
[0032] 根据所述待分类帧对应的人脸图像直方图、所述样本帧对应的所有人脸图像直方 图，通过欧式距离公式进行计算，以获取所述待分类帧中的人脸图像与所述样本帧包含的 所有人脸图像之间的距离，其中距离最小时所述待分类帧中的人脸图像与所述样本帧中对 应的人脸图像相同。
[0033] 与现有技术相比，本发明通过以下步骤:提取视频中的所有关键帧，将包括视频中 所有人脸图像的关键帧作为样本帧，将样本帧以外的关键帧作为待分类帧;通过预设算法 提取样本帧和待分类帧中的人脸图像，并对样本帧中的人脸图像进行标号;将待分类帧中 的人脸图像依次与样本帧中的人脸图像进行比对，将具有相同标号的待分类帧划分为一类 并将同类的待分类帧进行重组以得到具有同一人脸图像的视频片段;实现了将视频中所有 关键帧基于人脸图像进行分类、重组，进而当判断某个人脸图像是否存在于某一段视频中 或存在于该段视频的哪一位置时，无需从头至尾提取视频中所包含的所有人脸图像、并将 人脸图像依次比对分析，而只需查找具有相同人脸图像的视频片段即可，大大降低了计算 量，缩短了计算时间、提高了效率。
【附图说明】
[0034] 图1为本发明基于人脸图像的视频分类方法较佳实施例的流程示意图；
[0035] 图2为本发明实施例中预设算法的流程示意图；
[0036]图3为本发明基于人脸图像的视频分类装置较佳实施例的功能模块示意图；
[0037] 图4为本发明实施例中第二提取模块的一种功能模块示意图；
[0038] 图5为本发明中样本帧中的人脸图像进行预处理后的人脸图像的示意图；
[0039] 图6为本发明中某一人脸图像经环形对称Gabor变换后对应的幅值图像的示意图；
[0040] 图7为本发明中人脸图像经过环形对称Gabor变换后的纹理图像的示意图；
[0041] 图8为图7中其中一幅人脸纹理图像经过局部二值模式变换后提取的人脸图像直 方图的示意图；
[0042]图9为图7中5幅人脸图像置加到一起的人脸图像直方图的不意图；
[0043] 图10为本发明中某个待分类帧中与样本帧中的人脸图像与样本帧中第五个人脸 图像为同一个人脸图像的直方图匹配结果示意图。
[0044] 本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
【具体实施方式】
[0045]应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
[0046] 本发明提供一种基于人脸图像的视频分类方法。
[0047] 参照图1，图1为本发明基于人脸图像的视频分类方法较佳实施例的流程示意图。
[0048] 在本实施例中，所述基于人脸图像的视频分类方法包括：
[0049]步骤S10,依次提取视频中的所有关键帧，将包括所述视频中所有人脸图像的所述 关键帧作为样本帧，将所述样本帧以外的所述关键帧作为待分类帧；
[0050] 终端通过摄像头进行采集视频，所述视频包括了I帧、B帧和P帧，其中所述I帧为关 键帧，最能体现和代表视频中的重要信息，因此在视频帧的分析过程中，只提取视频的I帧 分析。所述终端依次提取所述视频中的所有关键帧，并将包括所述视频中所有人脸图像的 关键帧作为样本帧，将所述视频中除所述样本帧以外