或者，
[0088] 当采用深度网络提取第一人脸特征W及第二人脸特征时，则将所述第一人脸特征 W及每个人脸图像对应的第二人脸特征输入到所述深度网络，并接收所述深度网络输出的 分类结果，并利用所述分类结果确定出与所述第一人脸特征匹配的第二人脸特征;其中，所 述深度网络包括深度卷积网络。
[0089] 所述确定模块13,还用于在从所述动态人脸对比库中的每个人脸图像对应的第二 人脸特征中，确定出与所述第一人脸特征匹配的第二人脸特征之前，通过图形处理器GPU阵 列提取所述动态人脸对比库中的每个人脸图像对应的第二人脸特征。
[0090] 其中，本发明装置的各个模块可W集成于一体，也可W分离部署。上述模块可W合 并为一个模块，也可W进一步拆分成多个子模块。
[0091] 通过W上的实施方式的描述，本领域的技术人员可W清楚地了解到本发明可借助 软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可W通过硬件，但很多情况下前者是更 佳的实施方式。基于运样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的 部分可软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若 干指令用W使得一台计算机设备(可W是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发 明各个实施例所述的方法。本领域技术人员可W理解附图只是一个优选实施例的示意图， 附图中的模块或流程并不一定是实施本发明所必须的。
[0092] 本领域技术人员可W理解实施例中的装置中的模块可W按照实施例描述进行分 布于实施例的装置中，也可W进行相应变化位于不同于本实施例的一个或多个装置中。上 述实施例的模块可W合并为一个模块，也可进一步拆分成多个子模块。上述本发明实施例 序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
[0093] W上公开的仅为本发明的几个具体实施例，但是，本发明并非局限于此，任何本领 域的技术人员能思之的变化都应落入本发明的保护范围。
【主权项】
1. 一种人脸图像的匹配方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 接收来自前端设备的人脸图像序列，并在动态人脸对比库中存储所述人脸图像序列； 其中，所述人脸图像序列包括一个或者多个人脸图像； 针对待检测图像，获得所述待检测图像对应的第一人脸特征； 从所述动态人脸对比库中的每个人脸图像对应的第二人脸特征中，确定出与所述第一 人脸特征匹配的第二人脸特征； 选择所述第二人脸特征对应的人脸图像为待检测图像匹配的人脸图像。2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括： 接收来自所述前端设备的所述人脸图像序列对应的辅助信息； 在所述动态人脸对比库中存储所述人脸图像序列对应的辅助信息； 在选择所述第二人脸特征对应的人脸图像为待检测图像匹配的人脸图像之后，从所述 动态人脸对比库中获取所述人脸图像对应的辅助信息，并输出当前获取的辅助信息； 其中，所述辅助信息具体包括以下之一或者任意组合:视频序列信息、人体序列信息、 第一位置信息、第一时间信息； 其中，所述人体序列信息具体包括以下之一或者任意组合:发型信息、帽子信息、眼镜 信息、衣服信息、围巾信息、挎包信息。3. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括:接收来自所述前端设备 的所述人脸图像序列对应的第一位置信息和第一时间信息，并在所述动态人脸对比库中存 储所述第一位置信息和所述第一时间信息； 从所述动态人脸对比库中的每个人脸图像对应的第二人脸特征中，确定出与所述第一 人脸特征匹配的第二人脸特征的过程，具体包括:获得待检测图像对应的第二时间信息和 第二位置信息，并利用动态人脸对比库中的每个人脸图像对应的第一位置信息和第一时间 信息，从所述动态人脸对比库中选取与第二时间信息和第二位置信息对应的人脸图像，并 从当前选取的人脸图像对应的第二人脸特征中，确定出与所述第一人脸特征匹配的第二人 脸特征。4. 根据权利要求1或3所述的方法，其特征在于， 从所述动态人脸对比库中的每个人脸图像对应的第二人脸特征中，确定出与所述第一 人脸特征匹配的第二人脸特征的过程，具体包括： 当采用子空间法提取第一人脸特征以及第二人脸特征时，则使用相似度函数计算所述 第一人脸特征与每个人脸图像对应的第二人脸特征之间的相似度;判断最高的相似度是否 大于预设阈值，如果是，则将相似度最高的第二人脸特征确定为与所述第一人脸特征匹配 的第二人脸特征;或者， 当采用深度网络提取第一人脸特征以及第二人脸特征时，则将所述第一人脸特征以及 每个人脸图像对应的第二人脸特征输入到所述深度网络，并接收所述深度网络输出的分类 结果，并利用所述分类结果确定出与所述第一人脸特征匹配的第二人脸特征;其中，所述深 度网络包括深度卷积网络。5. 根据权利要求1或3所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括： 在从所述动态人脸对比库中的每个人脸图像对应的第二人脸特征中，确定出与所述第 一人脸特征匹配的第二人脸特征之前，通过图形处理器GPU阵列提取所述动态人脸对比库 中的每个人脸图像对应的第二人脸特征。6. -种人脸图像的匹配装置，其特征在于，所述装置具体包括： 维护模块，用于接收来自前端设备的人脸图像序列，并在动态人脸对比库中存储所述 人脸图像序列;所述人脸图像序列包括一个或者多个人脸图像； 获得模块，用于针对待检测图像，获得待检测图像对应的第一人脸特征； 确定模块，用于从所述动态人脸对比库中的每个人脸图像对应的第二人脸特征中，确 定出与所述第一人脸特征匹配的第二人脸特征； 选择模块，用于选择所述确定出的第二人脸特征对应的人脸图像为所述待检测图像匹 配的人脸图像。7. 根据权利要求6所述的装置，其特征在于， 所述维护模块，还用于接收来自所述前端设备的所述人脸图像序列对应的辅助信息； 在所述动态人脸对比库中存储所述人脸图像序列对应的辅助信息； 所述选择模块，还用于在选择所述第二人脸特征对应的人脸图像为待检测图像匹配的 人脸图像之后，从所述动态人脸对比库中获取所述人脸图像对应的辅助信息，并输出当前 获取的辅助信息； 其中，所述辅助信息具体包括以下之一或者任意组合:视频序列信息、人体序列信息、 第一位置信息、第一时间信息； 其中，所述人体序列信息具体包括以下之一或者任意组合:发型信息、帽子信息、眼镜 信息、衣服信息、围巾信息、挎包信息。8. 根据权利要求6所述的装置，其特征在于， 所述维护模块，还用于接收来自所述前端设备的所述人脸图像序列对应的第一位置信 息和第一时间信息，并在所述动态人脸对比库中存储所述第一位置信息和所述第一时间信 息； 所述确定模块，具体用于在从所述动态人脸对比库中的每个人脸图像对应的第二人脸 特征中，确定出与所述第一人脸特征匹配的第二人脸特征的过程中，获得待检测图像对应 的第二时间信息和第二位置信息，并利用动态人脸对比库中的每个人脸图像对应的第一位 置信息和第一时间信息，从所述动态人脸对比库中选取与第二时间信息和第二位置信息对 应的人脸图像，并从当前选取的人脸图像对应的第二人脸特征中，确定出与所述第一人脸 特征匹配的第二人脸特征。9. 根据权利要求6或8所述的装置，其特征在于， 所述确定模块，具体用于在从所述动态人脸对比库中的每个人脸图像对应的第二人脸 特征中，确定出与所述第一人脸特征匹配的第二人脸特征的过程中，当采用子空间法提取 第一人脸特征以及第二人脸特征时，则使用相似度函数计算所述第一人脸特征与每个人脸 图像对应的第二人脸特征之间的相似度;判断最高的相似度是否大于预设阈值，如果是，则 将相似度最高的第二人脸特征确定为与所述第一人脸特征匹配的第二人脸特征;或者， 当采用深度网络提取第一人脸特征以及第二人脸特征时，则将所述第一人脸特征以及 每个人脸图像对应的第二人脸特征输入到所述深度网络，并接收所述深度网络输出的分类 结果，并利用所述分类结果确定出与所述第一人脸特征匹配的第二人脸特征;其中，所述深 度网络包括深度卷积网络。10.根据权利要求6或8所述的装置，其特征在于， 所述确定模块，还用于在从所述动态人脸对比库中的每个人脸图像对应的第二人脸特 征中，确定出与所述第一人脸特征匹配的第二人脸特征之前，通过图形处理器GHJ阵列提取 所述动态人脸对比库中的每个人脸图像对应的第二人脸特征。
【专利摘要】本发明提供一种人脸图像的匹配方法和装置，该方法包括：接收来自前端设备的人脸图像序列，并在动态人脸对比库中存储所述人脸图像序列；其中，所述人脸图像序列包括一个或者多个人脸图像；针对待检测图像，获得所述待检测图像对应的第一人脸特征；从所述动态人脸对比库中的每个人脸图像对应的第二人脸特征中，确定出与所述第一人脸特征匹配的第二人脸特征；选择所述第二人脸特征对应的人脸图像为待检测图像匹配的人脸图像。通过本发明的技术方案，提高相似度计算结果的准确度，继而提高人脸比对的精确度。可以对临时感兴趣的人脸图像进行比对。不需要用户手动确认与待检测图像匹配的人脸图像，减少人工干预过程，提高效率。
【IPC分类】G06K9/00
【公开号】CN105631430
【申请号】CN201511024101
【发明人】吴参毅
【申请人】浙江宇视科技有限公司
【公开日】2016年6月1日
【申请日】2015年12月30日