一种面向视频监控的正面人脸快速评价方法

摘要

本发明公开了一种面向视频监控的正面人脸快速评价方法，包括两个阶段：训练阶段和正面人脸评价阶段，在训练阶段，从标准视频库、标准人脸图像库以及监控视频中提取正面人脸图像作为训练正样本，提取非正脸图像作为训练负样本，建立正面人脸特征空间模型和非正面人脸特征空间模型，在正面人脸评价阶段，判断出视频中人脸最正的那一帧图像，用于后续的人脸分析。本发明可以快速并精确的，对输入人脸图像进行评价。

主权项

一种面向视频监控的正面人脸快速评价方法，其特征是，包括以下步骤：步骤(1)：训练阶段：建立正面人脸图象库和非正面人脸图象库，然后分别对正面人脸图象库和非正面人脸图象库进行人脸图象分析，从而建立正面人脸特征空间模型eigen_pos和非正面人脸特征空间模型eigen_neg；步骤(2)：正面人脸评价阶段：步骤(2‑1)：对输入的视频序列，进行人脸检测，提取检测到的人脸Face_Raw；步骤(2‑2)：将检测到的人脸Face_Raw向正面人脸特征空间模型eigen_pos投影，并重构一张正面特征脸图像Face_Reconstruction_pos，计算该重构人脸图像Face_Reconstruction_pos与检测到的人脸Face_Raw的相似度s_pos；步骤(2‑3)：将检测到的人脸Face_Raw向非正面人脸特征空间eigen_neg投影，并重构一张非正面特征脸图像Face_Reconstruction_neg，计算该重构人脸图像Face_Reconstruction_neg与检测到的人脸Face_Raw的相似度s_neg；步骤(2‑4)：最后融合s_pos和s_neg，即score＝s_neg‑s_pos，作为该人脸的评价分数，评价分数越高说明该图像的正脸效果越好；统计K帧视频的评价结果，选出分数最高即人脸最正的一帧图像，用于人脸识别。