基于人脸归档方法、装置、电子设备及存储介质与流程

1.本发明涉及数据归档领域，尤其涉及一种人脸归档方法、装置、电子设备及存储介质。


背景技术：

2.随着图像处理技术的发展，需要大量的图像数据来支持各种图像处理的场景，图像数据是通过摄像设备对不同场景进行抓拍得到，比如通过摄像头对人脸、车辆进行抓拍得到对应的图像数据。为了便于图像数据便于管理，会对图像数据进行结构化和归档，对不同的对象的图像数据都进行建档管理。随着视觉智能技术飞速发展，其中智能设备抓拍画面人员身份快速准确落地业务需求非常重要，视频抓拍出现人脸的准确归档成为相关工作人员执行工作时的重要线索来源。目前视频监控画面受各种场景限制，导致抓拍人脸图片不够清晰，比如最典型场景就是驾车人脸抓拍照片受车辆玻璃遮挡影响，这种情况下的抓拍人脸图片归档率就会变得非常低，使得对应档案中只有少量的准确人脸图片可以使用。


技术实现要素：

3.本发明实施例提供一种人脸归档方法，通过将待归档的人脸拍摄事件数据分为第一人脸拍摄事件数据以及第二人脸拍摄事件数据，对第一人脸拍摄事件数据以及第二人脸拍摄事件数据进行第一归档和第二归档，可以使得第一人脸档案中归档满足条件的第一人脸拍摄事件数据及第二人脸拍摄事件数据，第二人脸档案中归档满足条件的第二人脸拍摄事件数据，可以提高在场景限制下人脸图片的归档率。
4.第一方面，本发明实施例提供一种人脸归档方法，所述方法包括：
5.获取待归档的人脸拍摄事件数据，所述人脸拍摄事件数据包括在非预设场景下拍摄的第一人脸拍摄事件数据以及在预设场景下拍摄的第二拍摄第一人脸拍摄事件数据数据，所述待归档的人脸拍摄事件数据具有结构化人脸特征数据；
6.根据所述结构化人脸特征数据对所述待归档的人脸拍摄事件数据进行第一归档操作，所述第一归档操作用于归档所述第一人脸拍摄事件数据和所述第二拍摄第一人脸拍摄事件数据数据；
7.若所述第一归档操作不成功，则在预设的场景归档条件下根据所述结构化人脸特征数据对所述第二人脸拍摄事件数据进行第二归档操作，所述第二归档操作仅用于归档所述第二人脸拍摄事件数据。
8.可选的，所述根据所述结构化人脸特征数据对所述待归档的人脸拍摄事件数据进行第一归档操作，包括：
9.将所述结构化人脸特征数据与预设的第一人脸档案中的第一人脸封面特征数据进行比对，得到所述待归档的人脸拍摄事件数据与所述第一人脸封面特征数据的第一比对分值；
10.若所述第一比对分值大于或者等于第一预设阈值，则将所述待归档的人脸拍摄事
件数据归档到所述第一人脸档案中。
11.可选的，所述人脸归档方法，还包括：
12.若所述第一比对分值大于或者等于预设的第二预设阈值，则根据所述结构化人脸信息判断所述待归档的人脸拍摄事件数据是否为第一人脸拍摄事件数据，所述第二预设阈值大于所述第一预设阈值；
13.若所述待归档的人脸拍摄事件数据为第一人脸拍摄事件数据，则判断所述待归档的人脸拍摄事件数据的质量分数是否大于或者等于所述第一人脸封面特征数据的质量分数；
14.若所述待归档的人脸拍摄事件数据的质量分数大于或者等于所述第一人脸封面特征数据的质量分数，则将所述待归档的人脸拍摄事件数据替换所述第一人脸封面特征数据。
15.可选的，所述若所述第一归档操作不成功，则在预设的场景归档条件下根据所述结构化人脸特征数据对所述第二人脸拍摄事件数据进行第二归档操作，包括：
16.若所述第一归档操作不成功，则根据所述结构化人脸信息判断所述待归档的人脸拍摄事件数据是否为第二人脸拍摄事件数据；
17.若所述待归档的人脸拍摄事件数据为第二人脸拍摄事件数据，则在预设的场景归档条件下将所述结构化人脸信息与所述第二人脸拍摄事件数据封面进行比对，得到所述待归档的人脸拍摄事件数据与所述第二人脸封面特征数据的第二比对分值；
18.若所述第二比对分值大于或者等于预设的第三预设阈值，则将所述待归档的人脸拍摄事件数据归档到所述第二人脸档案中。
19.可选的，所述第二人脸拍摄事件数据的结构化人脸信息还包括第一场景与人脸的绑定信息，所述第二人脸档案包括第二场景与人脸的绑定信息，所述预设的场景归档条件为所述第一场景与人脸的绑定信息与所述第二人脸档案中第二场景与人脸的绑定信息的相对应，所述在预设的第二人脸档案的归档条件下将所述结构化人脸信息与所述第二人脸拍摄事件数据封面进行比对，包括：
20.在所述第一场景与人脸的绑定信息与所述第二场景一人脸的绑定信息相对应的条件下，将所述结构化人脸信息与所述第二人脸拍摄事件数据封面进行比对。
21.可选的，所述根据所述结构化人脸信息对所述待归档的人脸拍摄事件数据进行第二归档操作，还包括：
22.选取所述第一人脸档案中与所述第一人脸封面特征数据第一比对分值最高的n个第二人脸拍摄事件数据，作为所述第二人脸档案的第二人脸封面特征数据。
23.可选的，所述根据所述结构化人脸信息对所述归档事件进行第二归档操作，还包括：
24.当所述第二人脸档案的第二人脸封面特征数据发生变化时，判断所述第二人脸档案中的第二人脸拍摄事件数据容纳量是否达到预设容纳量；
25.若所述第二人脸档案中的第二人脸拍摄事件数据容纳量没有达到预设容纳量，则对所述第三预设阈值进行下调；
26.若所述第二人脸档案中的第二人脸拍摄事件数据容纳量已经达到预设容纳量，则对所述第三预设阈值进行上调或保持。
27.第二方面，本发明实施例提供一种人脸归档装置，所述装置包括：
28.获取模块，用于获取待归档的人脸拍摄事件数据，所述人脸拍摄事件数据包括在非预设场景下拍摄的第一人脸拍摄事件数据以及在预设场景下拍摄的第二拍摄第一人脸拍摄事件数据数据，所述待归档的人脸拍摄事件数据具有结构化人脸特征数据；
29.第一归档模块，用于根据所述结构化人脸特征数据对所述待归档的人脸拍摄事件数据进行第一归档操作，所述第一归档操作用于归档所述第一人脸拍摄事件数据和所述第二拍摄第一人脸拍摄事件数据数据；
30.第二归档模块，用于若所述第一归档操作不成功，则在预设的场景归档条件下根据所述结构化人脸特征数据对所述第二人脸拍摄事件数据进行第二归档操作，所述第二归档操作仅用于归档所述第二人脸拍摄事件数据。
31.第三方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上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本发明实施例提供的人脸归档方法中的步骤。
32.第四方面，本发明实施例提供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计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现发明实施例提供的人脸归档方法中的步骤。
33.本发明实施例中，获取待归档的人脸拍摄事件数据，所述人脸拍摄事件数据包括在非预设场景下拍摄的第一人脸拍摄事件数据以及在预设场景下拍摄的第二拍摄人脸事件数据，所述第一人脸拍摄事件数据以及所述第二拍摄第一人脸拍摄事件数据数据具有结构化人脸特征数据；根据所述结构化人脸特征数据对所述待归档的人脸拍摄事件数据进行第一归档操作，所述第一归档操作用于归档所述第一人脸拍摄事件数据和所述第二拍摄第一人脸拍摄事件数据数据；若所述第一归档操作不成功，则在预设的场景归档条件下根据所述结构化人脸特征数据对所述第二人脸拍摄事件数据进行第二归档操作，所述第二归档操作仅用于归档所述第二人脸拍摄事件数据。通过将待归档的人脸拍摄事件数据分为第一人脸拍摄事件数据以及第二人脸拍摄事件数据，对第一人脸拍摄事件数据以及第二人脸拍摄事件数据进行第一归档和第二归档，可以使得第一人脸档案中归档满足条件的第一人脸拍摄事件数据及第二人脸拍摄事件数据，第二人脸档案中归档满足条件的第二人脸拍摄事件数据，可以提高在场景限制下人脸图片的归档率。
附图说明
34.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
35.图1是本发明实施例提供的一种人脸归档方法的流程图；
36.图2是本发明实施例提供的一种第一人脸档案的封面更新方法的流程图；
37.图3是本发明实施例提供的一种第二人脸档案的封面更新方法的流程图；
38.图4是本发明实施例提供的一种人脸归档装置的结构示意图；
39.图5是本发明实施例提供的一种第一归档模块的结构示意图；
40.图6是本发明实施例提供的另一种第一归档模块的结构示意图；
41.图7是本发明实施例提供的一种第二归档模块的结构示意图；
42.图8是本发明实施例提供的另一种第二归档模块的结构示意图；
43.图9是本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
44.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。
45.请参见图1，图1是本发明实施例提供的一种人脸归档方法的流程图，如图1所示，该人脸归档方法包括以下步骤：
46.101、获取待归档的人脸拍摄事件数据。
47.在本发明实施例中，所述人脸拍摄事件数据包括在非预设场景下拍摄的第一人脸拍摄事件数据以及在预设场景下拍摄的第二拍摄人脸事件数据，上述待归档的人脸拍摄事件数据具有结构化人脸特征数据。
48.上述待归档的人脸拍摄事件数据包括具有结构化人脸信息的第一人脸拍摄事件数据以及第二人脸拍摄事件数据。上述结构化人脸信息可以是将视频文件或抓拍照片通过图像结构化技术得到，上述结构化人脸信息包括人脸目标属性和人脸特征值，上述人脸目标属性包括人脸属性、场景属性，上述人脸特征值为根据人脸图片进行特征提取后得到特征值，上述人脸特征值也可以称为人脸特征向量。
49.需要说明的是，上述归档是录入已知静态人员数据作为档案库，比如将已知的人员身份信息录入到人员身份数据库，将已知的常住人员信息录入常住人员数据库中，在档案库中，每个人员对应一个档案，每个档案对应有n个档案封面，将静态人员数据与档案封面进行比对，比对成功则将该静态人员数据进行归档，比对失败则将该静态人员数据进行丢弃。
50.上述第一人脸拍摄事件数据可以理解为只是对人脸进行抓拍归档的事件，比如，抓拍设备只抓拍到人脸来进行归档，上述第一人脸拍摄事件数据也可以理解不受预设场景因素影响的归档事件；上述第二人脸拍摄事件数据可以理解为在预设场景下对人脸进行抓拍归档的事件，比如，抓拍设备对车辆内的人脸进行抓拍，得到车辆内的人脸来进行归档，由于车辆内的人脸与抓拍设备间存在挡风玻璃，使得车辆内的人脸在特征提取时，会存在一定的干扰，提取人脸目标属性和人脸特征值时，误差较大。由于第二人脸拍摄事件数据中人脸特征特征值存在影响，使得第二人脸拍摄事件数据的归档率较低。
51.在本发明实施例中，档案库中每个人员对应两个档案，即每个人员对应一个第一人脸档案以及一个第二人脸档案，第一人脸档案可以用于归档第一人脸拍摄事件数据和第二人脸拍摄事件数据，第二人脸档案可以仅用于归档第二人脸拍摄事件数据。
52.102、根据结构化人脸信息对待归档的人脸拍摄事件数据进行第一归档操作。
53.在本发明实施例中，第一归档操作用于归档所述第一人脸拍摄事件数据和所述第二人脸拍摄事件数据数据。第一归档操作包括将待归档的人脸拍摄事件数据归档到第一人
脸档案中，以及将待归档的人脸拍摄事件数据进行丢弃。当第一归档操作成功，则将待归档的人脸拍摄事件数据归档到第一人脸档案中，当第一归档操作不成功，则将待归档的人脸拍摄事件数据进行丢弃或将待归档的人脸拍摄事件数据进行第二归档操作。
54.进一步的，上述结构化人脸信息包括人脸目标属性和人脸特征值，第一人脸拍摄事件数据对应的结构化人脸信息可以包括第一人脸目标属性和第一人脸特征值，上述第二人脸拍摄事件数据对应的结构化人脸信息可以包括第二人脸目标属性和第二人脸特征值，上述第一人脸档案包括第一人脸封面特征数据，上述第一人脸封面特征数据可以包括m个第一封面人脸特征值。
55.在本发明实施例中，可以将上述结构化人脸信息与上述第一人脸封面特征数据进行比对，得到上述待归档的人脸拍摄事件数据与上述第一人脸封面特征数据的第一比对分值；若上述第一比对分值大于或者等于预设的第一预设阈值，则将上述待归档的人脸拍摄事件数据归档到上述第一人脸档案中。更具体的，在第一归档操作过程中，将第一人脸拍摄事件数据的第一人脸特征值或者第二人脸拍摄事件数据的第二人脸特征值与上述m个第一封面人脸特征值进行特征比对，对应得到待归档的人脸拍摄事件数据与上述第一人脸封面特征数据的第一比对分值，当上述第一比对分值与预设的第一预设阈值进行比较，判断上述第一比对分值是否大于或者等于预设的第一预设阈值，当上述第一比对分值大于或者等于预设的第一预设阈值，则说明上述待归档的人脸拍摄事件数据符合第一人脸档案的归档条件，则可以将上述待归档的人脸拍摄事件数据归档到上述第一人脸档案中。需要说明的是，上述待归档的人脸拍摄事件数据可以是第一人脸拍摄事件数据，也可以是第二人脸拍摄事件数据，当第二人脸拍摄事件数据对应的第一比对分值大于或者等于预设的第一预设阈值时，则说明上述第二人脸拍摄事件数据符合第一人脸档案的归档条件，也是可以归档到上述第一人脸档案中的。上述第一比对分值可以是第一人脸特征值或第二人脸特征值与第一封面人脸特征值的相似度。
56.在本发明实施例中，可以将第一比对分值大于或者等于预设的第一预设阈值的第一人脸拍摄事件数据和第二人脸拍摄事件数据归档到第一人脸档案中，使得第一人脸档案中可以归档较高质量的第一人脸拍摄事件数据和第二人脸拍摄事件数据。
57.103、若第一归档操作不成功，则在预设的场景归档条件下根据结构化人脸特征数据对第二人脸拍摄事件数据进行第二归档操作。
58.在本发明实施例中，上述第二归档操作仅将上述待归档的人脸拍摄事件数据归档到第二人脸档案中，以及将上述待归档的人脸拍摄事件数据进行丢弃，上述第二人脸档案用于归档第二人脸拍摄事件数据。上述第一归档操作不成功，说明该待归档的人脸拍摄事件数据中的人脸特征值与第一人脸档案的第一人脸封面特征数据对应的封面人脸特征值具有较大的差别，主要体现在两个方面，一个是第一人脸拍摄事件数据中人脸图片质量不高，提取的特征不符合第一人脸档案的条件，一个是第二人脸拍摄事件数据中，受场景影响，导致人脸图像图片质量不高，提取的特征不符合第一人脸档案的条件，考虑到场景影响，第二人脸拍摄事件数据中的图片也有在对应场景中的使用价值，因此，不适合直接丢弃。
59.进一步的，上述结构化人脸信息包括人脸目标属性和人脸特征值，上述第二人脸拍摄事件数据对应的结构化人脸信息可以包括第二人脸目标属性和第二人脸特征值，上述
第二人脸档案包括第二人脸拍摄事件数据封面，上述第二人脸拍摄事件数据封面可以包括n个第二封面人脸特征值。
60.上述人脸目标属性包括人脸属性、场景属性，其中，上述场景属性可以是无场景、无影响场景和有影响场景，其中，上述第一人脸拍摄事件数据中的场景属性可以是无场景和无影响场景，上述第二人脸拍摄事件数据中的场景属性可以是有影响场景，上述无场景可以理解为抓拍的人脸不处于预设场景中，上述无影响场景可以理解为抓拍的人脸处于预设场景中，但该预设场景不会影响抓拍到的人脸图片的特征提取质量。上述有影响场景可以理解为抓拍的人脸处于预设场景中，但该预设场景会影响抓拍到的人脸图片的特征提取质量，进一步的，上述有影响场景可以理解为该场景存在影响因子，而抓拍设备抓拍的人脸图片受该影响因子导致人脸图片的特征提取质量下降。上述影响因子可以是大风、沙尘、玻璃遮挡、雾气等影响因子。
61.在本发明实施例中，若上述第一归档操作不成功，则根据上述结构化人脸信息判断上述待归档的人脸拍摄事件数据是否为第二人脸拍摄事件数据；若上述结构化人脸信息判断上述待归档的人脸拍摄事件数据为第二人脸拍摄事件数据，则在预设的场景归档条件下将上述结构化人脸信息与上述第二人脸拍摄事件数据封面进行比对，得到上述待归档的人脸拍摄事件数据与上述第一人脸封面特征数据的第二比对分值；若上述第二比对分值大于或者等于预设的第三预设阈值，则将上述待归档的人脸拍摄事件数据归档到上述第二人脸档案中。
62.更具体的，在第一归档操作不成功后，根据待归档的人脸拍摄事件数据的结构化信息中的人脸目标属性中的场景属性来判断该待归档的人脸拍摄事件数据是否为第二人脸拍摄事件数据，若该待归档的人脸拍摄事件数据为第二人脸拍摄事件数据，则进行第二归档操作；若该待归档的人脸拍摄事件数据为第一人脸拍摄事件数据，则直接进行丢弃。在第二归档操作过程中，将第二人脸拍摄事件数据的第二人脸特征值与上述n个第二封面人脸特征值进行特征比对，对应得到待归档的人脸拍摄事件数据与上述第一人脸封面特征数据的第二比对分值，当上述第二比对分值与预设的第三预设阈值进行比较，判断上述第二比对分值是否大于或者等于预设的第三预设阈值，当上述第二比对分值大于或者等于预设的第三预设阈值，则说明上述待归档的人脸拍摄事件数据符合第二人脸档案的归档条件，则可以将上述待归档的人脸拍摄事件数据归档到上述第二人脸档案中。需要说明的是，上述待归档的人脸拍摄事件数据为第二人脸拍摄事件数据，在上述第二归档操作之前，对第一人脸拍摄事件数据进行丢弃。上述第二比对分值可以理解为上述第二人脸特征值与上述第二封面人脸特征值的相似度。
63.在本发明实施例中，上述第一预设阈值大于上述第三预设阈值，上述可以将第二比对分值大于或者等于预设的第三预设阈值的第一人脸拍摄事件数据和第二人脸拍摄事件数据归档到第二人脸档案中，使得第一人脸档案可以归档较高质量的第一人脸拍摄事件数据和第二人脸拍摄事件数据，第二人脸档案可以归档满足质量的第二人脸拍摄事件数据，从而提高各个场景下的人脸归档事件。
64.本发明实施例中，获取待归档的人脸拍摄事件数据，所述人脸拍摄事件数据包括在非预设场景下拍摄的第一人脸拍摄事件数据以及在预设场景下拍摄的第二拍摄人脸事件数据，所述第一人脸拍摄事件数据以及所述第二拍摄第一人脸拍摄事件数据数据具有结
构化人脸特征数据；根据所述结构化人脸特征数据对所述待归档的人脸拍摄事件数据进行第一归档操作，所述第一归档操作用于归档所述第一人脸拍摄事件数据和所述第二拍摄第一人脸拍摄事件数据数据；若所述第一归档操作不成功，则在预设的场景归档条件下根据所述结构化人脸特征数据对所述第二人脸拍摄事件数据进行第二归档操作，所述第二归档操作仅用于归档所述第二人脸拍摄事件数据。通过将待归档的人脸拍摄事件数据分为第一人脸拍摄事件数据以及第二人脸拍摄事件数据，对第一人脸拍摄事件数据以及第二人脸拍摄事件数据进行第一归档和第二归档，可以使得第一人脸档案中归档满足条件的第一人脸拍摄事件数据及第二人脸拍摄事件数据，第二人脸档案中归档满足条件的第二人脸拍摄事件数据，可以提高在场景限制下人脸图片的归档率。
65.可选的，在本发明实施例中，可以根据第一归档操作成功的第一人脸拍摄事件数据对第一人脸档案的封面进行更新，请参见图2，图2是本发明实施例提供的一种第一人脸档案的封面更新方法的流程图，如图2所示，具体包括以下步骤：
66.200、在第一归档操作成功后，判断待归档的人脸拍摄事件数据与第一人脸封面特征数据的第一比对分值是否大于或者等于预设的第二预设阈值。
67.在本发明实施例中，若第一比对分值大于或者等于预设的第二预设阈值，则转入步骤201，若第一比对分值小于预设的第二预设阈值，则结束。其中，上述第二预设阈值大于所述第一预设阈值。上述第一比对分值大于或者等于预设的第二预设阈值，则说明该待归档的人脸拍摄事件数据与第一人脸封面特征数据的质量非常接近，可以作为第一人脸封面特征数据的备选。
68.201、根据结构化人脸信息判断待归档的人脸拍摄事件数据是否为第一人脸拍摄事件数据。
69.在本发明实施例中，上述结构化人脸信息包括人脸目标属性和人脸特征值，上述人脸目标属性包括人脸属性、场景属性。其中，上述场景属性可以是无场景、无影响场景和有影响场景，其中，上述第一人脸拍摄事件数据中的场景属性可以是无场景和无影响场景；上述第二人脸拍摄事件数据中的场景属性可以是有影响场景，上述无场景可以理解为抓拍的人脸不处于预设场景中，上述无影响场景可以理解为抓拍的人脸处于预设场景中，但该预设场景不会影响抓拍到的人脸图片的特征提取质量。通过判断待归档的人脸拍摄事件数据中的场景属性，可以判断该待归档的人脸拍摄事件数据是否为第一人脸拍摄事件数据。
70.进一步的，若待归档的人脸拍摄事件数据是为第一人脸拍摄事件数据，则说明该待归档的人脸拍摄事件数据可以作为第一人脸封面特征数据的备选，转入步骤202。若待归档的人脸拍摄事件数据否为第二人脸拍摄事件数据，则结束。
71.202、判断待归档的人脸拍摄事件数据的质量分数是否大于或者等于第一人脸封面特征数据的质量分数。
72.在本发明实施例中，待归档的人脸拍摄事件数据中还包括第一人脸拍摄事件数据图片，获取上述第一人脸封面特征数据还包括对应的第一封面人脸图片，每张第一封面人脸图片都有对应的质量分数。具体的，通过图像质量评估模型对上述第一人脸拍摄事件数据图片进行图片质量评估，得到第一人脸拍摄事件数据图片的质量分数作为待归档的人脸拍摄事件数据的质量分量，将第一人脸拍摄事件数据图片的质量分数与第一封面人脸图片的质量分数进行比对，若第一人脸拍摄事件数据图片的质量分数大于第一封面人脸图片的
质量分数，则说明该待归档的人脸拍摄事件数据可以作为第一人脸档案的第一人脸封面特征数据，转入步骤203；若第一人脸拍摄事件数据图片的质量分数小于第一封面人脸图片的质量分数，说明该待归档的人脸拍摄事件数据不适合作为第一人脸档案的第一人脸封面特征数据，则结束。
73.203、将待归档的人脸拍摄事件数据替换第一人脸封面特征数据。
74.在本发明实施例中，将待归档的人脸拍摄事件数据的结构化信息中的人脸特征值替换第一人脸封面特征数据中质量分数最低的第一封面人脸图片所对应的第一封面人脸特征值，将人脸特征值与对应第一人脸拍摄事件数据图片的质量分数进行关联，建立对应的索引关系。
75.在本发明实施例中，通过质量更高的待归档的人脸拍摄事件数据来更新第一人脸档案的封面，在第一预设阈值不变的情况下，可以使得第一人脸档案可以归档到质量更高的第一人脸拍摄事件数据和第二人脸拍摄事件数据。
76.可选的，在本发明实施例中，上述第二人脸拍摄事件数据的结构化人脸信息第二人脸目标属性，上述第二人脸目标属性包括人脸属性、场景属性以及第一场景与人脸的绑定信息，上述第二人脸档案包括第二场景与人脸的绑定信息，上述预设的场景归档条件为上述场景与人脸的绑定信息与上述第二人脸档案中的相对应。
77.上述场景与人脸的绑定信息可以理解为人脸属性与场景属性的绑定信息，具体可以理解为一个预设场景与特定人员具有很强的绑定关系，比如车辆与驾驶人员具有很强的绑定关系，此时，场景与人脸的绑定信息就可以是车牌号码与车辆所属人员的人脸之间的关联信息。
78.进一步进行说明，当待归档的人脸拍摄事件数据为第二人脸拍摄事件数据，第二人脸拍摄事件数据为人脸车辆事件，即抓拍到的是车辆内驾驶人员的人脸，第二人脸档案中第二场景与人脸的绑定信息为车辆的车牌号以及车辆所属人员的人脸进行绑定，第一场景与人脸的绑定信息为车辆的车牌号以及车辆驾驶人员的人脸，只有在待归档的人脸拍摄事件数据中的车牌号以及车辆驾驶人员的人脸与第二人脸档案中车辆的车牌号以及车辆所属人员的人脸相同的条件下，才将待归档的人脸拍摄事件数据中的结构化人脸与第二人脸拍摄事件数据封面进行比对，否则进行丢弃，以确保第二人脸档案中归档的第二人脸拍摄事件数据的准确性。
79.可选的，在本发明实施例中，在建立第二人脸档案的时候，可以选取上述第一人脸档案中与上述第一人脸封面特征数据第一比对分值最高的n个第二人脸拍摄事件数据作为上述第二人脸档案的第二人脸拍摄事件数据封面。
80.可选的，在本发明实施例中，可以根据对第二人脸档案的封面进行更新，请参见图3，图3是本发明实施例提供的一种第二人脸档案的封面更新方法的流程图，如图3所示，具体包括以下步骤：
81.300、在第一归档操作成功后，判断待归档的人脸拍摄事件数据对应的第一比对分值与当前第一人脸档案中的第一比对分值最高的n个第二人脸拍摄事件数据的大小。
82.在本发明实施例中，若n个第二人脸拍摄事件数据中存在至少一个第二人脸拍摄事件数据对应的第一比对分值小于待归档的人脸拍摄事件数据的第一比对分值，则转入步骤301，若n个第二人脸拍摄事件数据对应的第一比对分值均大于待归档的人脸拍摄事件数
据的第一比对分值，则结束。
83.301、将待归档的人脸拍摄事件数据对应的第二人脸拍摄事件数据替换第二人脸档案的第二人脸拍摄事件数据封面。
84.在本发明实施例中，将待归档的人脸拍摄事件数据的结构化信息中的第二人脸特征值替换n个第二人脸拍摄事件数据封面中第一比对分值最低的第二人脸拍摄事件数据封面所对应的第二封面人脸特征值，将第二人脸特征值与对应第二人脸拍摄事件数据的第一比对分值进行关联，建立对应的索引关系。
85.需要说明的是，第二人脸档案中不录入第二人脸拍摄事件数据封面所对应的第二人脸拍摄事件数据。
86.302、当第二人脸档案的第二人脸拍摄事件数据封面发生变化时，判断第二人脸档案中的第二人脸拍摄事件数据容纳量是否达到预设容纳量。
87.在本发明实施例中，第二人脸档案的第二人脸拍摄事件数据封面发生变化时，说明采用质量更高的第二人脸拍摄事件数据封面进行了更新，若采用较高质量的第二人脸拍摄事件数据封面，则会降低第二人脸拍摄事件数据的归档率，使得第二人脸档案的归档率降低，在容纳量没有达到条件时，降低归档率，会导致第二人脸档案归档的第二人脸拍摄事件数据数量少。当第二人脸档案中的第二人脸拍摄事件数据容纳量是否达到条件时，则说明第二人脸档案中的第二人脸拍摄事件数据数量足够，可以提高第二人脸档案中的第二人脸拍摄事件数据的质量。
88.303、若第二人脸档案中的第二人脸拍摄事件数据容纳量没有达到预设容纳量，则对第三预设阈值进行下调。
89.在本发明实施例中，对第三预设阈值进行下调，可以允许更多的第二人脸拍摄事件数据被归档，扩充第二人脸档案中的第二人脸拍摄事件数据的数量。
90.304、若第二人脸档案中的第二人脸拍摄事件数据容纳量已经达到预设容纳量，则对第三预设阈值进行上调或保持。
91.在本发明实施例中，对第三预设阈值进行上调，可以提高第二人脸档案中的第二人脸拍摄事件数据的归档质量；同时的，在第二人脸档案采用更高质量的第二人脸拍摄事件数据封面后，保持第三预设阈值也可以提高第二人脸档案中的第二人脸拍摄事件数据的归档质量。
92.在本发明实施例中，可以在第一人脸档案中筛选出适合作为第二人脸档案的第二人脸拍摄事件数据封面的第二人脸拍摄事件数据，从而提高第二人脸档案中的第二人脸拍摄事件数据的质量。
93.在一种可能的实施例中，在第一人脸档案的第一人脸封面特征数据更换后，第一人脸档案中的所有第二人脸拍摄事件数据都与更换后的第一人脸封面特征数据进行比对，得到第二人脸拍摄事件数据与第一人脸封面特征数据的第一比对分值，再次确定出第一比对分值最高的n个第二人脸拍摄事件数据，根据该最高的n个第二人脸拍摄事件数据来更新第二人脸档案的第二人脸拍摄事件数据封面。
94.在一种可能的实施例中，在第二归档操作中，可以对第二人脸拍摄事件数据中的第二人脸特征值再进行特征提取，得到第三人脸特征值，在第二人脸档案建立或更新第二人脸拍摄事件数据封面时，也可以将第二人脸拍摄事件数据封面对应的第二人脸拍摄事件
数据中的第二人脸特征值再进行特征提取，得到对应的第二封面人脸特征值。其中，第二归档操作中的特征提取与第二人脸档案中的第二人脸拍摄事件数据封面建立或更新中的特征提取采用的是同一特征提取算法。在本发明实施例中通过在第二归档操作过程中对第二人脸拍摄事件数据的第二人脸特征值进行特征提取，以及对第二人脸拍摄事件数据封面建立或更新中的第二人脸特征值也进行特征提取，可以进一步增加第二人脸拍摄事件数据的隐含特征，使第二人脸档案中的第二人脸拍摄事件数据更能区别于第一脸档案中的第一人脸拍摄事件数据，但又不会更改第一人脸档案中的第二人脸拍摄事件数据。
95.需要说明的是，本发明实施例提供的人脸归档方法可以应用于可以进行数据归档的智能手机、电脑、服务器等设备。
96.可选的，请参见图4，图4是本发明实施例提供的一种人脸归档装置的结构示意图，如图4所示，所述装置包括：
97.获取模块401，用于获取待归档的人脸拍摄事件数据，所述人脸拍摄事件数据包括在非预设场景下拍摄的第一人脸拍摄事件数据以及在预设场景下拍摄的第二拍摄人脸事件数据，所述待归档的人脸拍摄事件数据具有结构化人脸特征数据；
98.第一归档模块402，用于根据所述结构化人脸特征数据对所述待归档的人脸拍摄事件数据进行第一归档操作，所述第一归档操作用于归档所述第一人脸拍摄事件数据和所述第二人脸拍摄事件数据数据；
99.第二归档模块403，用于若所述第一归档操作不成功，则在预设的场景归档条件下根据所述结构化人脸特征数据对所述第二人脸拍摄事件数据进行第二归档操作，所述第二归档操作仅用于归档所述第二人脸拍摄事件数据。
100.可选的，如图5所示，所述第一归档模块402，包括：
101.第一比对单元4021，用于将所述结构化人脸特征数据与预设的第一人脸档案中的第一人脸封面特征数据进行比对，得到所述待归档的人脸拍摄事件数据与所述第一人脸封面特征数据的第一比对分值；
102.第一归档单元4022，用于若所述第一比对分值大于或者等于第一预设阈值，则将所述待归档的人脸拍摄事件数据归档到所述第一人脸档案中。
103.可选的，如图6所示，所述第一归档模块402，还包括：
104.第一判断单元4023，用于若所述第一比对分值大于或者等于预设的第二预设阈值，则根据所述结构化人脸信息判断所述待归档的人脸拍摄事件数据是否为第一人脸拍摄事件数据，所述第二预设阈值大于所述第一预设阈值；
105.第二判断单元4024，用于若所述待归档的人脸拍摄事件数据为第一人脸拍摄事件数据，则判断所述待归档的人脸拍摄事件数据的质量分数是否大于或者等于所述第一人脸封面特征数据的质量分数；
106.替换单元4025，用于若所述待归档的人脸拍摄事件数据的质量分数大于或者等于所述第一人脸封面特征数据的质量分数，则将所述待归档的人脸拍摄事件数据替换所述第一人脸封面特征数据。
107.可选的，如图7所示，所述第二归档模块403，包括：
108.第三判断单元4031，用于若所述第一归档操作不成功，则根据所述结构化人脸信息判断所述待归档的人脸拍摄事件数据是否为第二人脸拍摄事件数据；
109.第二比对单元4032，用于若所述待归档的人脸拍摄事件数据为第二人脸拍摄事件数据，则在预设的场景归档条件下将所述结构化人脸信息与所述第二人脸拍摄事件数据封面进行比对，得到所述待归档的人脸拍摄事件数据与所述第二人脸封面特征数据的第二比对分值；
110.第二归档单元4033，用于若所述第二比对分值大于或者等于预设的第三预设阈值，则将所述待归档的人脸拍摄事件数据归档到所述第二人脸档案中。
111.可选的，所述第二人脸拍摄事件数据的结构化人脸信息还包括第一场景与人脸的绑定信息，所述第二人脸档案包括第二场景与人脸的绑定信息，所述预设的场景归档条件为所述第一场景与人脸的绑定信息与所述第二人脸档案中第二场景与人脸的绑定信息的相对应，所述第二比对单元4032还用于在所述第一场景与人脸的绑定信息与所述第二场景一人脸的绑定信息相对应的条件下，将所述结构化人脸信息与所述第二人脸拍摄事件数据封面进行比对。
112.可选的，所述第二归档模块403还用于选取所述第一人脸档案中与所述第一人脸封面特征数据第一比对分值最高的n个第二人脸拍摄事件数据，作为所述第二人脸档案的第二人脸封面特征数据。
113.可选的，如图8所示，所述第二归档模块403，还包括：
114.第四判断单元4034，用于当所述第二人脸档案的第二人脸封面特征数据发生变化时，判断所述第二人脸档案中的第二人脸拍摄事件数据容纳量是否达到预设容纳量；
115.第一调节单元4035，用于若所述第二人脸档案中的第二人脸拍摄事件数据容纳量没有达到预设容纳量，则对所述第三预设阈值进行下调；
116.第二调节单元4036，若所述若所述第二人脸档案中的第二人脸拍摄事件数据容纳量已经达到预设容纳量，则对所述第三预设阈值进行上调或保持。
117.需要说明的是，本发明实施例提供的人脸归档装置可以应用于可以进行数据归档分析的智能手机、电脑、服务器等设备。
118.本发明实施例提供的人脸归档装置能够实现上述方法实施例中人脸归档方法实现的各个过程，且可以达到相同的有益效果。为避免重复，这里不再赘述。
119.参见图9，图9是本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图，如图9所示，包括：存储器902、处理器901及存储在所述存储器902上并可在所述处理器901上运行的人脸归档方法的计算机程序，其中：
120.处理器901用于调用存储器902存储的计算机程序，执行如下步骤：
121.获取待归档的人脸拍摄事件数据，所述人脸拍摄事件数据包括在非预设场景下拍摄的第一人脸拍摄事件数据以及在预设场景下拍摄的第二拍摄第一人脸拍摄事件数据数据，所述待归档的人脸拍摄事件数据具有结构化人脸特征数据；
122.根据所述结构化人脸特征数据对所述待归档的人脸拍摄事件数据进行第一归档操作，所述第一归档操作用于归档所述第一人脸拍摄事件数据和所述第二拍摄第一人脸拍摄事件数据数据；
123.若所述第一归档操作不成功，则在预设的场景归档条件下根据所述结构化人脸特征数据对所述第二人脸拍摄事件数据进行第二归档操作，所述第二归档操作仅用于归档所述第二人脸拍摄事件数据。
124.可选的，处理器901执行的所述根据所述结构化人脸特征数据对所述待归档的人脸拍摄事件数据进行第一归档操作，包括：
125.将所述结构化人脸特征数据与预设的第一人脸档案中的第一人脸封面特征数据进行比对，得到所述待归档的人脸拍摄事件数据与所述第一人脸封面特征数据的第一比对分值；
126.若所述第一比对分值大于或者等于第一预设阈值，则将所述待归档的人脸拍摄事件数据归档到所述第一人脸档案中。
127.可选的，处理器901执行的所述人脸归档方法，还包括：
128.若所述第一比对分值大于或者等于预设的第二预设阈值，则根据所述结构化人脸信息判断所述待归档的人脸拍摄事件数据是否为第一人脸拍摄事件数据，所述第二预设阈值大于所述第一预设阈值；
129.若所述待归档的人脸拍摄事件数据为第一人脸拍摄事件数据，则判断所述待归档的人脸拍摄事件数据的质量分数是否大于或者等于所述第一人脸封面特征数据的质量分数；
130.若所述待归档的人脸拍摄事件数据的质量分数大于或者等于所述第一人脸封面特征数据的质量分数，则将所述待归档的人脸拍摄事件数据替换所述第一人脸封面特征数据。
131.可选的，处理器901执行的所述若所述第一归档操作不成功，则在预设的场景归档条件下根据所述结构化人脸特征数据对所述第二人脸拍摄事件数据进行第二归档操作，包括：
132.若所述第一归档操作不成功，则根据所述结构化人脸信息判断所述待归档的人脸拍摄事件数据是否为第二人脸拍摄事件数据；
133.若所述待归档的人脸拍摄事件数据为第二人脸拍摄事件数据，则在预设的场景归档条件下将所述结构化人脸信息与所述第二人脸拍摄事件数据封面进行比对，得到所述待归档的人脸拍摄事件数据与所述第二人脸封面特征数据的第二比对分值；
134.若所述第二比对分值大于或者等于预设的第三预设阈值，则将所述待归档的人脸拍摄事件数据归档到所述第二人脸档案中。
135.可选的，所述第二人脸拍摄事件数据的结构化人脸信息还包括第一场景与人脸的绑定信息，所述第二人脸档案包括第二场景与人脸的绑定信息，所述预设的场景归档条件为所述第一场景与人脸的绑定信息与所述第二人脸档案中第二场景与人脸的绑定信息的相对应，处理器901执行的所述在预设的第二人脸档案的归档条件下将所述结构化人脸信息与所述第二人脸拍摄事件数据封面进行比对，包括：
136.在所述第一场景与人脸的绑定信息与所述第二场景一人脸的绑定信息相对应的条件下，将所述结构化人脸信息与所述第二人脸拍摄事件数据封面进行比对。
137.可选的，处理器901执行的所述根据所述结构化人脸信息对所述待归档的人脸拍摄事件数据进行第二归档操作，还包括：
138.选取所述第一人脸档案中与所述第一人脸封面特征数据第一比对分值最高的n个第二人脸拍摄事件数据，作为所述第二人脸档案的第二人脸封面特征数据。
139.可选的，处理器901执行的所述根据所述结构化人脸信息对所述归档事件进行第
二归档操作，还包括：
140.当所述第二人脸档案的第二人脸封面特征数据发生变化时，判断所述第二人脸档案中的第二人脸拍摄事件数据容纳量是否达到预设容纳量；
141.若所述第二人脸档案中的第二人脸拍摄事件数据容纳量没有达到预设容纳量，则对所述第三预设阈值进行下调；
142.若所述第二人脸档案中的第二人脸拍摄事件数据容纳量已经达到预设容纳量，则对所述第三预设阈值进行上调或保持。
143.需要说明的是，本发明实施例提供的电子设备可以应用于可以进行数据归档的智能手机、电脑、服务器等设备。
144.本发明实施例提供的电子设备能够实现上述方法实施例中人脸归档方法实现的各个过程，且可以达到相同的有益效果。为避免重复，这里不再赘述。
145.本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现本发明实施例提供的人脸归档方法或应用端人脸归档方法的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
146.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read-only memory，rom)或随机存取存储器(random access memory，简称ram)等。
147.以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。