本發(fā)明涉及視頻監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種人臉識別方法及裝置。

背景技術(shù)：

近年來生物識別技術(shù)越來越多的走進(jìn)了人們的生活，使得人們的生活、工作越來越方便。尤其是，生物識別技術(shù)中的人臉識別技術(shù)在安防等領(lǐng)域的應(yīng)用較大程度上方便了人們的生活和工作。

現(xiàn)有技術(shù)中，進(jìn)行人臉識別時，主要根據(jù)預(yù)設(shè)的人臉識別算法確定圖像采集設(shè)備采集到的圖像中的目標(biāo)人臉圖像，再通過人臉圖像匹配算法將目標(biāo)人臉圖像與預(yù)設(shè)的人臉圖像進(jìn)行匹配，根據(jù)匹配結(jié)果生成針對目標(biāo)人臉圖像的人臉識別結(jié)果。

可見，上述人臉識別方法中主要考慮了圖像采集設(shè)備所采集到的圖像中包含的信息，由于人臉識別技術(shù)已經(jīng)比較成熟，所以，通常情況下應(yīng)用上述方法能夠根據(jù)圖像采集設(shè)備采集到的圖像成功進(jìn)行人臉識別。然而，可以理解的，雖然人臉識別技術(shù)已經(jīng)比較成熟，但是現(xiàn)有的每一種人臉識別算法都有其局限性，另外，受圖像采集設(shè)備所采集的圖像中噪聲等因素的影響，根據(jù)預(yù)設(shè)的人臉識別算法確定的目標(biāo)人臉圖像的精準(zhǔn)度也會大幅降低，因此，在進(jìn)行人臉識別時，單純只根據(jù)圖像采集設(shè)備所采集到的圖像中包含的信息進(jìn)行人臉識別準(zhǔn)確率較低。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明實(shí)施例公開了一種人臉識別方法及裝置，以能夠提高人臉識別的準(zhǔn)確率。

為達(dá)到上述目的，本發(fā)明實(shí)施例公開了一種人臉識別方法，所述方法包括：

獲得目標(biāo)人臉圖像I_S；

根據(jù)預(yù)設(shè)的人臉相似度計(jì)算算法，計(jì)算所述目標(biāo)人臉圖像I_S與預(yù)設(shè)的人臉圖像數(shù)據(jù)庫中包含的人臉圖像之間的相似度，其中，所述預(yù)設(shè)的人臉圖像數(shù)據(jù)庫 用于存儲人臉圖像；

按照計(jì)算得到的相似度由高到低的順序，確定所述目標(biāo)人臉圖像I_S對應(yīng)的備選人臉圖像序列；

獲得已生成的人臉識別結(jié)果對應(yīng)的屬于所述預(yù)設(shè)的人臉圖像數(shù)據(jù)庫的人臉圖像與所述備選人臉圖像序列中包含的人臉圖像之間的預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)度，或獲得所述備選人臉圖像序列中包含的人臉圖像之間的預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)度，其中，所述預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)度用于表示兩個人臉圖像對應(yīng)的人物之間的關(guān)聯(lián)程度；

根據(jù)所獲得的關(guān)聯(lián)度，校正所述備選人臉圖像序列中包含的人臉圖像與所述目標(biāo)人臉圖像I_S之間的相似度；

按照預(yù)設(shè)的人臉識別結(jié)果確定規(guī)則，根據(jù)上述校正后的相似度和所述備選人臉圖像序列，生成所述目標(biāo)人臉圖像I_S對應(yīng)的人臉識別結(jié)果。

在本發(fā)明的一種具體實(shí)現(xiàn)方式中，所述根據(jù)所獲得的關(guān)聯(lián)度，校正所述備選人臉圖像序列中包含的人臉圖像與所述目標(biāo)人臉圖像I_S之間的相似度，包括：

對于所述備選人臉圖像序列中包含的任一人臉圖像I_M，按照以下表達(dá)式，校正所述人臉圖像I_M與所述目標(biāo)人臉圖像I_S之間的相似度，

其中，SIM_ajdust表示校正后所述人臉圖像I_M與所述目標(biāo)人臉圖像I_S之間的相似度，SIM_origin表示校正前所述人臉圖像I_M與所述目標(biāo)人臉圖像I_S之間的相似度，SIM_thresh表示第一預(yù)設(shè)相似度閾值，R_AB表示所獲得的關(guān)聯(lián)度中已生成的人臉識別結(jié)果對應(yīng)的屬于所述預(yù)設(shè)的人臉圖像數(shù)據(jù)庫的一個人臉圖像與所述人臉圖像I_M之間的預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)度，f(t)表示關(guān)于時間t的預(yù)設(shè)的相似度調(diào)整函數(shù)。

在本發(fā)明的一種具體實(shí)現(xiàn)方式中，所述按照預(yù)設(shè)的人臉識別結(jié)果確定規(guī)則，根據(jù)上述校正后的相似度和所述備選人臉圖像序列，生成所述目標(biāo)人臉圖像I_S對應(yīng)的人臉識別結(jié)果，包括：

判斷所述備選人臉圖像序列包含的人臉圖像中是否存在屬于預(yù)設(shè)的黑名單的人臉圖像；

若存在，根據(jù)所述備選人臉圖像序列中屬于預(yù)設(shè)的黑名單的人臉圖像與所 述目標(biāo)人臉圖像I_S之間的校正后的相似度，生成所述目標(biāo)人臉圖像I_S對應(yīng)的人臉識別結(jié)果。

在本發(fā)明的一種具體實(shí)現(xiàn)方式中，所述按照預(yù)設(shè)的人臉識別結(jié)果確定規(guī)則，根據(jù)上述校正后的相似度和所述備選人臉圖像序列，生成所述目標(biāo)人臉圖像I_S對應(yīng)的人臉識別結(jié)果，包括：

根據(jù)所述備選人臉圖像序列中與所述目標(biāo)人臉圖像I_S之間的校正后的相似度大于第二預(yù)設(shè)相似度閾值的人臉圖像，生成所述目標(biāo)人臉圖像I_S對應(yīng)的人臉識別結(jié)果；或

按照所述備選人臉圖像序列中包含的人臉圖像與所述目標(biāo)人臉圖像I_S之間的校正后的相似度由高到低的順序，選擇第一預(yù)設(shè)數(shù)量個人臉圖像，并根據(jù)所選擇的人臉圖像生成所述目標(biāo)人臉圖像I_S對應(yīng)的人臉識別結(jié)果。

在本發(fā)明的一種具體實(shí)現(xiàn)方式中，所述已生成的人臉識別結(jié)果，包括：

已生成的圖像采集時刻在所述目標(biāo)人臉圖像的圖像采集時刻之前的圖像的人臉識別結(jié)果和/或已生成的圖像采集時刻在所述目標(biāo)人臉圖像的圖像采集時刻之后的圖像的人臉識別結(jié)果。

在本申請的一種具體實(shí)現(xiàn)方式中，所述備選人臉圖像序列，包括：多個備選人臉圖像子序列，其中，各個備選人臉圖像子序列為在不同時刻確定的所述目標(biāo)人臉圖像I_S對應(yīng)的備選人臉圖像的圖像序列。

在本發(fā)明的一種具體實(shí)現(xiàn)方式中，所述獲得已生成的人臉識別結(jié)果對應(yīng)的屬于所述預(yù)設(shè)的人臉圖像數(shù)據(jù)庫的人臉圖像與所述備選人臉圖像序列中包含的人臉圖像之間的預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)度，包括：

獲得第二預(yù)設(shè)數(shù)量個已生成的人臉識別結(jié)果對應(yīng)的屬于所述預(yù)設(shè)的人臉圖像數(shù)據(jù)庫的人臉圖像與所述備選人臉圖像序列中包含的人臉圖像之間的預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)度；和/或

以所述目標(biāo)人臉圖像的圖像采集時刻為基準(zhǔn)，獲得已生成的預(yù)設(shè)的圖像采集時間段內(nèi)所采集圖像的人臉識別結(jié)果對應(yīng)的屬于所述預(yù)設(shè)的人臉圖像數(shù)據(jù)庫的人臉圖像與所述備選人臉圖像序列中包含的人臉圖像之間的預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)度；和/或

獲得已生成人臉識別結(jié)果的人臉圖像中與所述目標(biāo)人臉圖像I_S來源于同一原始圖像的人臉圖像與所述備選人臉圖像序列中包含的人臉圖像之間的預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)度。

為達(dá)到上述目的，本發(fā)明實(shí)施例公開了一種人臉識別裝置，所述裝置包括：

第一人臉圖像獲得模塊，用于獲得目標(biāo)人臉圖像I_S；

第一相似度計(jì)算模塊，用于根據(jù)預(yù)設(shè)的人臉相似度計(jì)算算法，計(jì)算所述目標(biāo)人臉圖像I_S與預(yù)設(shè)的人臉圖像數(shù)據(jù)庫中包含的人臉圖像之間的相似度，其中，所述預(yù)設(shè)的人臉圖像數(shù)據(jù)庫用于存儲人臉圖像；

第一人臉圖像序列確定模塊，用于按照計(jì)算得到的相似度由高到低的順序，確定所述目標(biāo)人臉圖像I_S對應(yīng)的備選人臉圖像序列；

第一關(guān)聯(lián)度獲得模塊，用于獲得已生成的人臉識別結(jié)果對應(yīng)的屬于所述預(yù)設(shè)的人臉圖像數(shù)據(jù)庫的人臉圖像與所述備選人臉圖像序列中包含的人臉圖像之間的預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)度，或獲得所述備選人臉圖像序列中包含的人臉圖像之間的預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)度，其中，所述預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)度用于表示兩個人臉圖像對應(yīng)的人物之間的關(guān)聯(lián)程度；

第一相似度校正模塊，用于根據(jù)所獲得的關(guān)聯(lián)度，校正所述備選人臉圖像序列中包含的人臉圖像與所述目標(biāo)人臉圖像I_S之間的相似度；

第一人臉圖像序列更新模塊，用于根據(jù)校正后的相似度由高到低的順序，更新所述備選人臉圖像序列；

第一識別結(jié)果生成模塊，用于按照預(yù)設(shè)的人臉識別結(jié)果確定規(guī)則，根據(jù)上述校正后的相似度和所述備選人臉圖像序列，生成所述目標(biāo)人臉圖像I_S對應(yīng)的人臉識別結(jié)果。

在本發(fā)明的一種具體實(shí)現(xiàn)方式中，所述第一相似度校正模塊，具體用于對于所述備選人臉圖像序列中包含的任一人臉圖像I_M，按照以下表達(dá)式，校正所述人臉圖像I_M與所述目標(biāo)人臉圖像I_S之間的相似度，

其中，SIM_ajdust表示校正后所述人臉圖像I_M與所述目標(biāo)人臉圖像I_S之間的相似 度，SIM_origin表示校正前所述人臉圖像I_M與所述目標(biāo)人臉圖像I_S之間的相似度，SIM_thresh表示第一預(yù)設(shè)相似度閾值，R_AB表示所獲得的關(guān)聯(lián)度中已生成的人臉識別結(jié)果對應(yīng)的屬于所述預(yù)設(shè)的人臉圖像數(shù)據(jù)庫的一個人臉圖像與所述人臉圖像I_M之間的預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)度，f(t)表示關(guān)于時間t的預(yù)設(shè)的相似度調(diào)整函數(shù)。

在本發(fā)明的一種具體實(shí)現(xiàn)方式中，所述第一識別結(jié)果生成模塊，包括：

人臉圖像判斷子模塊，用于判斷所述備選人臉圖像序列包含的人臉圖像中是否存在屬于預(yù)設(shè)的黑名單的人臉圖像；

第一識別結(jié)果生成子模塊，用于在所述人臉圖像判斷子模塊的判斷結(jié)果為是的情況下，根據(jù)所述備選人臉圖像序列中屬于預(yù)設(shè)的黑名單的人臉圖像與所述目標(biāo)人臉圖像I_S之間的校正后的相似度，生成所述目標(biāo)人臉圖像I_S對應(yīng)的人臉識別結(jié)果。

在本發(fā)明的一種具體實(shí)現(xiàn)方式中，所述第一識別結(jié)果生成模塊，

具體用于根據(jù)所述備選人臉圖像序列中與所述目標(biāo)人臉圖像I_S之間的校正后的相似度大于第二預(yù)設(shè)相似度閾值的人臉圖像，生成所述目標(biāo)人臉圖像I_S對應(yīng)的人臉識別結(jié)果；或

具體用于按照所述備選人臉圖像序列中包含的人臉圖像與所述目標(biāo)人臉圖像I_S之間的校正后的相似度由高到低的順序，選擇第一預(yù)設(shè)數(shù)量個人臉圖像，并根據(jù)所選擇的人臉圖像生成所述目標(biāo)人臉圖像I_S對應(yīng)的人臉識別結(jié)果。

在本發(fā)明的一種具體實(shí)現(xiàn)方式中，所述已生成的人臉識別結(jié)果，包括：

已生成的圖像采集時刻在所述目標(biāo)人臉圖像的圖像采集時刻之前的圖像的人臉識別結(jié)果和/或已生成的圖像采集時刻在所述目標(biāo)人臉圖像的圖像采集時刻之后的圖像的人臉識別結(jié)果。

在本申請的一種具體實(shí)現(xiàn)方式中，所述備選人臉圖像序列，包括：多個備選人臉圖像子序列，其中，各個備選人臉圖像子序列為在不同時刻確定的所述目標(biāo)人臉圖像I_S對應(yīng)的備選人臉圖像的圖像序列。

在本發(fā)明的一種具體實(shí)現(xiàn)方式中，所述第一關(guān)聯(lián)度獲得模塊，

具體用于獲得第二預(yù)設(shè)數(shù)量個已生成的人臉識別結(jié)果對應(yīng)的屬于所述預(yù)設(shè) 的人臉圖像數(shù)據(jù)庫的人臉圖像與所述備選人臉圖像序列中包含的人臉圖像之間的預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)度，或獲得所述備選人臉圖像序列中包含的人臉圖像之間的預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)度；和/或

具體用于以所述目標(biāo)人臉圖像的圖像采集時刻為基準(zhǔn)，獲得已生成的預(yù)設(shè)的圖像采集時間段內(nèi)所采集圖像的人臉識別結(jié)果對應(yīng)的屬于所述預(yù)設(shè)的人臉圖像數(shù)據(jù)庫的人臉圖像與所述備選人臉圖像序列中包含的人臉圖像之間的預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)度，或獲得所述備選人臉圖像序列中包含的人臉圖像之間的預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)度；和/或

具體用于獲得已生成人臉識別結(jié)果的人臉圖像中與所述目標(biāo)人臉圖像I_S來源于同一原始圖像的人臉圖像與所述備選人臉圖像序列中包含的人臉圖像之間的預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)度。

由以上可見，本發(fā)明實(shí)施例提供的方案中，獲得目標(biāo)人臉圖像I_S后，首先從預(yù)設(shè)的人臉圖像數(shù)據(jù)庫中獲得備選人臉圖像序列，然后根據(jù)預(yù)先設(shè)定的、已生成的人臉識別結(jié)果對應(yīng)的屬于預(yù)設(shè)的人臉圖像數(shù)據(jù)庫的人臉圖像與備選人臉圖像序列中包含的人臉圖像之間的預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)度，或預(yù)先設(shè)定的備選人臉圖像序列中包含的人臉圖像之間的預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)度，校正備選人臉圖像序列中包含的人臉圖像與目標(biāo)人臉圖像I_S之間的相似度，并根據(jù)校正后的相似度和備選人臉圖像序列生成上述目標(biāo)人臉圖像I_S對應(yīng)的人臉識別結(jié)果。由于預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)度表示了兩個人臉圖像之間的關(guān)聯(lián)度，進(jìn)一步的可以理解為兩個人之間的關(guān)聯(lián)度，而通常情況下，關(guān)系密切的人也就是關(guān)聯(lián)度高的人在同一場景中出現(xiàn)的概率較大，所以，應(yīng)用本發(fā)明實(shí)施例提供的方案進(jìn)行人臉識別時，能夠提高人臉識別的準(zhǔn)確率。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種人臉識別方法的流程示意圖；

圖2為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種人臉圖像間關(guān)系示意圖；

圖3為本發(fā)明實(shí)施例提供的另一種人臉識別方法的流程示意圖；

圖4為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種人臉識別裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖5為本發(fā)明實(shí)施例提供的另一種人臉識別裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實(shí)施方式

下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。

圖1為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種人臉識別方法的流程示意圖，該方法包括：

S101：獲得目標(biāo)人臉圖像I_S。

上述的目標(biāo)人臉圖像可以是通過圖像采集設(shè)備采集的圖像獲得的人臉圖像，具體的，可以是采用內(nèi)嵌人臉抓拍功能的人臉抓拍攝像機(jī)直接抓拍得到的圖像獲得的人臉圖像，還可以是攝像機(jī)采集視頻后，通過計(jì)算機(jī)進(jìn)行人臉抓拍得到的人臉圖像，其中，圖像采集設(shè)備采集的圖像可以稱之為原始圖像。

進(jìn)一步的，上述的目標(biāo)人臉圖像可以是根據(jù)圖像采集設(shè)備所采集的圖像實(shí)時獲得的圖像，還可以是根據(jù)圖像采集設(shè)備所采集的圖像離線獲得的圖像。

可以理解的，圖像采集設(shè)備所采集的圖像中可能僅僅包含一個人物的人臉區(qū)域，也可能包含多個人物的人臉區(qū)域。在圖像采集設(shè)備所采集的圖像中僅僅包含一個人物的人臉區(qū)域的情況下，該圖像僅僅對應(yīng)一個人臉圖像；在圖像采集設(shè)備所采集的圖像中包含多個人物的人臉區(qū)域的情況下，該圖像對應(yīng)多個人臉圖像。

需要說明的是，上述目標(biāo)人臉圖像可以是上述圖像采集設(shè)備所采集的圖像對應(yīng)的人臉圖像中的一個人臉圖像。

在圖像采集設(shè)備所采集的圖像中包含多個人物的人臉區(qū)域的情況下，可以分別將每個人臉區(qū)域作為目標(biāo)人臉圖像多次執(zhí)行本發(fā)明實(shí)施例提供的步驟，以完成對上述所采集的圖像的人臉識別。

為便于進(jìn)行人臉識別、人臉匹配等操作，預(yù)設(shè)的人臉圖像數(shù)據(jù)庫中所存儲 的人臉圖像中通常僅僅包括一個人物的人臉區(qū)域?；诖?，在本發(fā)明的一種較佳實(shí)現(xiàn)方式中，目標(biāo)人臉圖像中僅僅包含一個人物的人臉區(qū)域。

S102：根據(jù)預(yù)設(shè)的人臉相似度計(jì)算算法，計(jì)算目標(biāo)人臉圖像I_S與預(yù)設(shè)的人臉圖像數(shù)據(jù)庫中包含的人臉圖像之間的相似度。

其中，預(yù)設(shè)的人臉圖像數(shù)據(jù)庫用于存儲人臉圖像，當(dāng)然，該數(shù)據(jù)庫中還可以存儲其他信息，例如，可以存儲所存儲的各個人臉圖像對應(yīng)的人物信息，如：人物的名稱、性別、籍貫等等，還可以存儲所存儲的各個人臉圖像對應(yīng)的人物與其他人臉圖像對應(yīng)的人物之間的關(guān)聯(lián)程度等信息，本申請并不對此進(jìn)行限定。

在本發(fā)明的一種具體實(shí)現(xiàn)方式中，根據(jù)預(yù)設(shè)的人臉相似度計(jì)算算法，計(jì)算目標(biāo)人臉圖像I_S與預(yù)設(shè)的人臉圖像數(shù)據(jù)庫中包含的人臉圖像之間的相似度時，可以先通過預(yù)設(shè)的人臉識別算法，獲得目標(biāo)人臉圖像I_S的人臉模型以及預(yù)設(shè)的人臉圖像數(shù)據(jù)庫中包含的人臉圖像的人臉模型，然后根據(jù)預(yù)設(shè)的人臉相似度計(jì)算算法，計(jì)算目標(biāo)人臉圖像I_S的人臉模型與預(yù)設(shè)的人臉圖像數(shù)據(jù)庫中包含的人臉圖像的人臉模型之間的相似度，進(jìn)而獲得目標(biāo)人臉圖像I_S與預(yù)設(shè)的人臉圖像數(shù)據(jù)庫中包含的人臉圖像之間的相似度。

在本發(fā)明的一種較佳實(shí)現(xiàn)方式中，用于獲得目標(biāo)人臉圖像I_S的人臉模型的人臉識別算法與用于獲得預(yù)設(shè)的人臉圖像數(shù)據(jù)庫中包含的人臉圖像的人臉模型的人臉識別算法相同，當(dāng)然，上述提到的人臉識別算法也可以不相同，本發(fā)明并不對此進(jìn)行限定。

當(dāng)前人臉識別技術(shù)已經(jīng)比較成熟，本領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)人員能夠較容易的獲得各種人臉識別算法，另外，本申請也不限定所采用的人臉識別算法，任何一種人臉識別算法均可以應(yīng)用于本申請。

通常情況下，計(jì)算目標(biāo)人臉圖像I_S與預(yù)設(shè)的人臉圖像數(shù)據(jù)庫中包含的人臉圖像之間的相似度時，往往需要計(jì)算目標(biāo)人臉圖像I_S與該數(shù)據(jù)庫中每一個人臉圖像之間的相似度，但是由于預(yù)設(shè)的人臉圖像數(shù)據(jù)庫中往往會存儲很多人臉圖像，且計(jì)算兩個人臉圖像之間的相似度又比較耗時，所以，計(jì)算目標(biāo)人臉圖像I_S與上述數(shù)據(jù)庫中每個人臉圖像之間的相似度的話會耗時較長，所以實(shí)際應(yīng)用中可以只計(jì)算目標(biāo)人臉圖像I_S與該數(shù)據(jù)庫中的部分人臉圖像之間的相似度。

具體的，按照視頻監(jiān)控的等級，可以將上述預(yù)設(shè)的人臉圖像數(shù)據(jù)庫劃分為 幾個類別，監(jiān)控等級越高的類別所包含的人臉圖像的數(shù)量越多，然后在計(jì)算目標(biāo)人臉圖像I_S與預(yù)設(shè)的人臉圖像數(shù)據(jù)庫中包含的人臉圖像之間的相似度時，只計(jì)算目標(biāo)人臉圖像I_S與當(dāng)前所要求的視頻監(jiān)控等級對應(yīng)的類別包含的人臉圖像之間的相似度。

具體的，按照人臉圖像對應(yīng)的人物的性別，可以將上述預(yù)設(shè)的人臉圖像數(shù)據(jù)庫劃分為兩類，獲得目標(biāo)人臉圖像I_S后，先對該人臉圖像對應(yīng)的人物的性別進(jìn)行判斷，例如，根據(jù)目標(biāo)人臉圖像中該人臉圖像對應(yīng)的人物的發(fā)型、服裝等等進(jìn)行判斷，判斷得到人物的性別后，再計(jì)算目標(biāo)人臉圖像I_S與其對應(yīng)人物的性別所屬類別中包含的人臉圖像之間的相似度。

當(dāng)然，本申請只是以上述為例進(jìn)行說明，實(shí)際應(yīng)用中，計(jì)算目標(biāo)人臉圖像I_S與預(yù)設(shè)的人臉圖像數(shù)據(jù)庫中包含的人臉圖像之間的相似度的情況并不僅限于此。

可選的，實(shí)際應(yīng)用中，可以以兩個人臉圖像之間的余弦距離或者歐式距離表示這兩個人臉圖像之間的相似度。

S103：按照計(jì)算得到的相似度由高到低的順序，確定目標(biāo)人臉圖像I_S對應(yīng)的備選人臉圖像序列。

S104：獲得已生成的人臉識別結(jié)果對應(yīng)的屬于預(yù)設(shè)的人臉圖像數(shù)據(jù)庫的人臉圖像與備選人臉圖像序列中包含的人臉圖像之間的預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)度，或獲得備選人臉圖像序列中包含的人臉圖像之間的預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)度。

上述預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)度用于表示兩個人臉圖像對應(yīng)的人物之間的關(guān)聯(lián)程度。

備選人臉圖像序列中一般會包括多個人臉圖像，各個人臉圖像對應(yīng)的人物很可能與已識別出的人臉圖像對應(yīng)的人物之間存在關(guān)聯(lián)關(guān)系。例如，具有一定關(guān)聯(lián)關(guān)系的兩個人在同一場景中出現(xiàn)的概率較高，因此，當(dāng)已識別出某一人物在當(dāng)前場景中出現(xiàn)過之后，與其具有較高關(guān)聯(lián)度的人物在該場景中出現(xiàn)的概率一般也比較高。

鑒于上述描述，在進(jìn)行人臉識別時，可以獲得已生成的人臉識別結(jié)果對應(yīng)的屬于預(yù)設(shè)的人臉圖像數(shù)據(jù)庫的人臉圖像與備選人臉圖像序列中包含的人臉圖像之間的預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)度，以提高人臉識別的準(zhǔn)確率。

例如，一個犯罪團(tuán)伙中包含多個成員，可以認(rèn)為各個成員之間具有較高的關(guān)聯(lián)度，若該犯罪團(tuán)伙中成員A在當(dāng)前場景中出現(xiàn)過，且已識別出成員A，當(dāng)前對成員B進(jìn)行人臉識別，經(jīng)識別得到的備選人臉圖像序列中包含多個人臉圖像，其中一人臉圖像對應(yīng)的人物為成員B，當(dāng)前還包括其他人臉圖像，但是這些人臉圖像對應(yīng)的人物不屬于該犯罪團(tuán)伙，可見，獲得已生成的人臉識別結(jié)果對應(yīng)的屬于預(yù)設(shè)的人臉圖像數(shù)據(jù)庫的人臉圖像與備選人臉圖像序列中包含的人臉圖像之間的關(guān)聯(lián)度后，很容易能夠看出成員A對應(yīng)的人臉圖像與成員B之間的關(guān)聯(lián)度較高，這樣有助于從多個備選人臉圖像中確定出成員B的人臉圖像，從而得到較佳的人臉識別結(jié)果。

具體的，參見圖2，為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種人臉圖像間關(guān)系示意圖，其中，結(jié)果序列1為當(dāng)前人臉識別中的備選人臉圖像序列，結(jié)果序列2……結(jié)果序列N為已生成的人臉識別結(jié)果，圖中標(biāo)識出了備選人臉圖像序列中的人臉圖像A1、B1和C1分別與已生成的人臉識別結(jié)果(結(jié)果序列2)中的A2、B2、C2均存在關(guān)聯(lián)關(guān)系。

需要說明的是，上述已生成的人臉識別結(jié)果中可以包含識別得到的全部可能的人臉圖像的人物信息，還可以僅僅包含識別得到的部分可能的人臉圖像的人物信息，例如，識別得到的全部可能的人臉圖像對應(yīng)的人物有10個，已生成的識別結(jié)果中可以僅僅包含可能性最高的前3個人物的人物信息或者可能性最高的前5個人物的人物信息等等。

另外，上述已生成的人臉識別結(jié)果可以是根據(jù)采集時刻在目標(biāo)圖像對應(yīng)的原始圖像的采集時刻之前的原始圖像獲得的人臉圖像的識別結(jié)果，即：目標(biāo)人臉圖像與已生成的人臉識別結(jié)果對應(yīng)的人臉圖像來自于不同的原始圖像，也可以是根據(jù)采集時刻與目標(biāo)圖像對應(yīng)的原始圖像的采集時刻相同的原始圖像獲得的人臉圖像的識別結(jié)果，即：目標(biāo)人臉圖像與已生成的人臉識別結(jié)果對應(yīng)的人臉圖像來自于同一原始圖像。

由S101的描述可以看出目標(biāo)人臉圖像可以是實(shí)時獲得的，也可以是離線獲得的，針對目標(biāo)人臉圖像的不同獲得方式，上述已生成的人臉識別結(jié)果也可以不相同，具體如下：

在目標(biāo)人臉圖像為根據(jù)圖像采集設(shè)備所采集的圖像實(shí)時獲得的圖像的情況 下，上述已生成的人臉識別結(jié)果可以包括：

已生成的圖像采集時刻在目標(biāo)人臉圖像的圖像采集時刻之前的圖像的人臉識別結(jié)果。

在目標(biāo)人臉圖像為根據(jù)圖像采集設(shè)備所采集的圖像離線獲得的圖像的情況下，上述已生成的人臉識別結(jié)果可以包括：

已生成的圖像采集時刻在目標(biāo)人臉圖像的圖像采集時刻之前的圖像的人臉識別結(jié)果和/或已生成的圖像采集時刻在目標(biāo)人臉圖像的圖像采集時刻之后的圖像的人臉識別結(jié)果。

綜合以上，已生成的人臉識別結(jié)果可以是已生成的圖像采集時刻在目標(biāo)人臉圖像的圖像采集時刻之前的圖像的人臉識別結(jié)果和/或已生成的圖像采集時刻在目標(biāo)人臉圖像的圖像采集時刻之后的圖像的人臉識別結(jié)果。

在本發(fā)明的一種較佳實(shí)現(xiàn)方式中，獲得已生成的人臉識別結(jié)果對應(yīng)的屬于預(yù)設(shè)的人臉圖像數(shù)據(jù)庫的人臉圖像與備選人臉圖像序列中包含的人臉圖像之間的預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)度時，可以是獲得第二預(yù)設(shè)數(shù)量個已生成的人臉識別結(jié)果對應(yīng)的屬于預(yù)設(shè)的人臉圖像數(shù)據(jù)庫的人臉圖像與備選人臉圖像序列中包含的人臉圖像之間的預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)度；和/或

以目標(biāo)人臉圖像的圖像采集時刻為基準(zhǔn)，獲得已生成的預(yù)設(shè)的圖像采集時間段內(nèi)所采集圖像的人臉識別結(jié)果對應(yīng)的屬于預(yù)設(shè)的人臉圖像數(shù)據(jù)庫的人臉圖像與備選人臉圖像序列中包含的人臉圖像之間的預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)度；和/或

獲得已生成人臉識別結(jié)果的人臉圖像中與目標(biāo)人臉圖像I_S來源于同一原始圖像的人臉圖像與備選人臉圖像序列中包含的人臉圖像之間的預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)度。

具體的，在目標(biāo)人臉圖像為根據(jù)圖像采集設(shè)備所采集的圖像實(shí)時獲得的圖像的情況下，上述預(yù)設(shè)的圖像采集時間段可以理解為：從目標(biāo)人臉圖像的圖像采集時刻起向前一定時長的時間段；

在目標(biāo)人臉圖像為根據(jù)圖像采集設(shè)備所采集的圖像離線獲得的圖像的情況下，上述預(yù)設(shè)的圖像采集時間段可以理解為：

從目標(biāo)人臉圖像的圖像采集時刻起向前一定時長的時間段；

從目標(biāo)人臉圖像的圖像采集時刻起向后一定時長的時間段；

從目標(biāo)人臉圖像的圖像采集時刻起向前、向后各一定時長的時間段形成的一個時間段，其中，從目標(biāo)人臉圖像的圖像采集時刻起向前、向后的時間段的時長可以相等也可以不相等，本申請并不對此進(jìn)行限定。

需要特別指出的是，本步驟為獲得備選人臉圖像序列中包含的人臉圖像之間的預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)度的情況下，該備選人臉圖像序列可以包括：多個備選人臉圖像子序列，其中，各個備選人臉圖像子序列為在不同時刻確定的目標(biāo)人臉圖像I_S對應(yīng)的備選人臉圖像的圖像序列。

S105：根據(jù)所獲得的關(guān)聯(lián)度，校正備選人臉圖像序列中包含的人臉圖像與目標(biāo)人臉圖像I_S之間的相似度。

可以理解的，具有一定關(guān)聯(lián)關(guān)系的兩個人在同一場景中出現(xiàn)的概率較高，另外，具有一定關(guān)聯(lián)關(guān)系的兩個人若出現(xiàn)在同一場景中，一般情況下兩個人出現(xiàn)的時間間隔也都比較短。

鑒于上述描述，在本發(fā)明的一種具體實(shí)現(xiàn)方式中，對于備選人臉圖像序列中包含的任一人臉圖像I_M，可以按照以下表達(dá)式，校正人臉圖像I_M與目標(biāo)人臉圖像I_S之間的相似度，

其中，SIM_ajdust表示校正后人臉圖像I_M與目標(biāo)人臉圖像I_S之間的相似度，SIM_origin表示校正前人臉圖像I_M與目標(biāo)人臉圖像I_S之間的相似度，SIM_thresh表示第一預(yù)設(shè)相似度閾值，R_AB表示所獲得的關(guān)聯(lián)度中已生成的人臉識別結(jié)果對應(yīng)的屬于所述預(yù)設(shè)的人臉圖像數(shù)據(jù)庫的一個人臉圖像與人臉圖像I_M之間的預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)度，f(t)表示關(guān)于時間t的預(yù)設(shè)的相似度調(diào)整函數(shù)。

需要特別指出的是，在上述S104為獲得已生成的人臉識別結(jié)果對應(yīng)的屬于預(yù)設(shè)的人臉圖像數(shù)據(jù)庫的人臉圖像與備選人臉圖像序列中包含的人臉圖像之間的預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)度的情況下，上述的時間t表示已生成人臉識別結(jié)果的人臉圖像的采集時刻與目標(biāo)人臉圖像I_S的圖像采集時刻之間的時間差值或者時間差絕對值；

在上述S104為獲得備選人臉圖像序列中包含的人臉圖像之間的預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)度 的情況下，上述時間t表示確定備選人臉序列中各個備選人臉子序列的時刻與當(dāng)前時刻之間的時間差。

上述的f(t)可以是關(guān)于時間t的衰減函數(shù)，例如：

還可以是分段還是等等，本申請并不對此進(jìn)行限定。

另外，根據(jù)上述的表達(dá)式計(jì)算得到的SIM_ajdust可能會大于1，而實(shí)際應(yīng)用中相似度的取值范圍通常是[0，1]，所以，當(dāng)SIM_ajdust大于1時，可以強(qiáng)行設(shè)置該值為1。

S106：按照預(yù)設(shè)的人臉識別結(jié)果確定規(guī)則，根據(jù)上述校正后的相似度和備選人臉圖像序列，生成目標(biāo)人臉圖像I_S對應(yīng)的人臉識別結(jié)果。

實(shí)際應(yīng)用中可以存在多種人臉識別規(guī)則，對于不同的人臉識別規(guī)則，所生成的人臉識別結(jié)果中所包含的內(nèi)容可能不盡相同。

具體的，根據(jù)上述校正后的相似度和備選人臉圖像序列，生成目標(biāo)人臉圖像I_S對應(yīng)的人臉識別結(jié)果時，可以先根據(jù)校正后的相似度由高到低的順序，更新備選人臉圖像序列，然后根據(jù)更新后的備選人臉圖像序列，生成目標(biāo)人臉圖像I_S對應(yīng)的人臉識別結(jié)果。

在本發(fā)明的一種具體實(shí)現(xiàn)方式中，參見圖3，提供了另一種人臉識別方法的流程示意圖，與前述實(shí)施例相比，本實(shí)施例中，按照預(yù)設(shè)的人臉識別結(jié)果確定規(guī)則，根據(jù)上述校正后的相似度和備選人臉圖像序列，生成人臉圖像對應(yīng)的人臉識別結(jié)果時，包括：

S106A：判斷備選人臉圖像序列包含的人臉圖像中是否存在屬于預(yù)設(shè)的黑名單的人臉圖像，若存在，執(zhí)行S106B。

S106B：根據(jù)備選人臉圖像序列中屬于預(yù)設(shè)的黑名單的人臉圖像與人臉圖像之間的校正后的相似度，生成目標(biāo)人臉圖像I_S對應(yīng)的人臉識別結(jié)果。

所生成的人臉識別結(jié)果中可以包括更新后的備選人臉圖像序列中屬于預(yù)設(shè)的黑名單的人臉圖像與人臉圖像之間的校正后的相似度、每一人臉圖像對應(yīng)的人物的名稱、性別等詳細(xì)信息。

若判斷得更新后的備選人臉圖像序列包含的人臉圖像中不存在屬于預(yù)設(shè)的 黑名單的人臉圖像，可以不生成目標(biāo)人臉圖像I_S對應(yīng)的人臉識別結(jié)果，當(dāng)然也可以依然根據(jù)更新后的備選人臉圖像序列生成目標(biāo)人臉圖像I_S對應(yīng)的人臉識別結(jié)果。

在本發(fā)明的另一種具體實(shí)現(xiàn)方式中，按照預(yù)設(shè)的人臉識別結(jié)果確定規(guī)則，根據(jù)上述校正后的相似度和備選人臉圖像序列，生成目標(biāo)人臉圖像I_S對應(yīng)的人臉識別結(jié)果時，可以根據(jù)備選人臉圖像序列中與目標(biāo)人臉圖像I_S之間的校正后的相似度大于第二預(yù)設(shè)相似度閾值的人臉圖像，生成目標(biāo)人臉圖像I_S對應(yīng)的人臉識別結(jié)果；或

按照備選人臉圖像序列中包含的人臉圖像與目標(biāo)人臉圖像I_S之間的校正后的相似度由高到低的順序，選擇第一預(yù)設(shè)數(shù)量個人臉圖像，并根據(jù)所選擇的人臉圖像生成目標(biāo)人臉圖像I_S對應(yīng)的人臉識別結(jié)果。

在本發(fā)明的一種較佳實(shí)現(xiàn)方式中，上述的人臉識別方法還可以包括：

向用戶展示目標(biāo)人臉圖像I_S對應(yīng)的人臉識別結(jié)果。

具體的，基于圖3所示實(shí)施例生成人臉識別結(jié)果時，向用戶展示人臉識別結(jié)果能夠提醒用戶引起注意，當(dāng)前場景中可能出現(xiàn)了可疑人物。

另外，基于圖3所示實(shí)施例提供的方案生成人臉識別結(jié)果時，雖然，有些情況下識別出的人物并非可疑人物，但是依然可以向用戶展示人臉識別結(jié)果，這樣用戶可以實(shí)時了解當(dāng)前場景中出現(xiàn)的人物的情況。

由于目標(biāo)人臉圖像對應(yīng)的原始圖像中可能會存在多個人物的人臉區(qū)域，也就是該原始圖像可能會對應(yīng)多個人臉圖像，所以除了生成目標(biāo)圖像對應(yīng)的人臉識別結(jié)果外，還可以生成該原始圖像對應(yīng)的人臉識別結(jié)果。

基于上述情況，在本發(fā)明的一種具體實(shí)現(xiàn)方式中，生成目標(biāo)人臉圖像I_S對應(yīng)的人臉識別結(jié)果之后，還可以檢測已生成人臉識別結(jié)果的人臉圖像中是否存在與目標(biāo)人臉圖像I_S來源于同一原始圖像的人臉圖像，若存在，根據(jù)檢測到的人臉圖像對應(yīng)的人臉識別結(jié)果中包含的人臉圖像與目標(biāo)人臉圖像I_S對應(yīng)的人臉識別結(jié)果中包含的人臉圖像之間的預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)度，對檢測到的人臉圖像對應(yīng)的人臉識別結(jié)果進(jìn)行調(diào)整，并根據(jù)調(diào)整后的人臉識別結(jié)果和目標(biāo)人臉圖像I_S對應(yīng)的人臉識別結(jié)果，生成上述原始圖像對應(yīng)的人臉識別結(jié)果。

由于生成目標(biāo)圖像對應(yīng)的人臉識別結(jié)果時，已考慮過已生成的人臉識別結(jié)果，但是生成已生成的人臉識別結(jié)果時并沒有考慮目標(biāo)人臉圖像對應(yīng)的人臉識別結(jié)果，尤其是幾個人臉圖像來源于同一原始圖像的情況下，這些人臉圖像中的人物之間很可能存在關(guān)聯(lián)關(guān)系，因此，根據(jù)目標(biāo)人臉圖像對應(yīng)的人臉識別結(jié)果對檢測到的人臉圖像對應(yīng)的人臉識別結(jié)果進(jìn)行調(diào)整有助于提升人臉圖像以及原始圖像對應(yīng)的人臉識別結(jié)果的準(zhǔn)確性。

由以上可見，上述各個實(shí)施例提供的方案中，獲得目標(biāo)人臉圖像I_S后，首先從預(yù)設(shè)的人臉圖像數(shù)據(jù)庫中獲得備選人臉圖像序列，然后根據(jù)預(yù)先設(shè)定的、已生成的人臉識別結(jié)果對應(yīng)的屬于預(yù)設(shè)的人臉圖像數(shù)據(jù)庫的人臉圖像與所述備選人臉圖像序列中包含的人臉圖像之間的預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)度，或預(yù)先設(shè)定的備選人臉圖像序列中包含的人臉圖像之間的預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)度，校正備選人臉圖像序列中包含的人臉圖像與目標(biāo)人臉圖像I_S之間的相似度，并根據(jù)校正后的相似度和備選人臉圖像序列生成上述目標(biāo)人臉圖像I_S對應(yīng)的人臉識別結(jié)果。由于預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)度表示了兩個人臉圖像之間的關(guān)聯(lián)度，進(jìn)一步的可以理解為兩個人之間的關(guān)聯(lián)度，而通常情況下，關(guān)系密切的人也就是關(guān)聯(lián)度高的人在同一場景中出現(xiàn)的概率較大，所以，應(yīng)用上述各個實(shí)施例提供的方案進(jìn)行人臉識別時，能夠提高人臉識別的準(zhǔn)確率。

與前述的人臉識別方法相對應(yīng)，本發(fā)明實(shí)施例還提供了一種人臉識別裝置。

圖4為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種人臉識別裝置的結(jié)構(gòu)示意圖，該裝置包括：

第一人臉圖像獲得模塊401，用于獲得目標(biāo)人臉I(yè)_S，其中，所述目標(biāo)人臉圖像I_S包括一個人物的人臉區(qū)域；

第一相似度計(jì)算模塊402，用于根據(jù)預(yù)設(shè)的人臉相似度計(jì)算算法，計(jì)算所述目標(biāo)人臉圖像I_S與預(yù)設(shè)的人臉圖像數(shù)據(jù)庫中包含的人臉圖像之間的相似度，其中，所述預(yù)設(shè)的人臉圖像數(shù)據(jù)庫用于存儲人臉圖像；

第一人臉圖像序列確定模塊403，用于按照計(jì)算得到的相似度由高到低的順序，確定所述目標(biāo)人臉圖像I_S對應(yīng)的備選人臉圖像序列；

第一關(guān)聯(lián)度獲得模塊404，用于獲得已生成的人臉識別結(jié)果對應(yīng)的屬于所述 預(yù)設(shè)的人臉圖像數(shù)據(jù)庫的人臉圖像與所述備選人臉圖像序列中包含的人臉圖像之間的預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)度，或獲得所述備選人臉圖像序列中包含的人臉圖像之間的預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)度，其中，所述預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)度用于表示兩個人臉圖像對應(yīng)的人物之間的關(guān)聯(lián)程度；

第一相似度校正模塊405，用于根據(jù)所獲得的關(guān)聯(lián)度，校正所述備選人臉圖像序列中包含的人臉圖像與所述目標(biāo)人臉圖像I_S之間的相似度；

第一識別結(jié)果生成模塊406，用于按照預(yù)設(shè)的人臉識別結(jié)果確定規(guī)則，根據(jù)上述校正后的相似度和所述備選人臉圖像序列，生成所述目標(biāo)人臉圖像I_S對應(yīng)的人臉識別結(jié)果。

具體的，所述第一相似度校正模塊405，具體用于對于所述備選人臉圖像序列中包含的任一人臉圖像I_M，按照以下表達(dá)式，校正所述人臉圖像I_M與所述目標(biāo)人臉圖像I_S之間的相似度，

其中，SIM_ajdust表示校正后所述人臉圖像I_M與所述目標(biāo)人臉圖像I_S之間的相似度，SIM_origin表示校正前所述人臉圖像I_M與所述目標(biāo)人臉圖像I_S之間的相似度，SIM_thresh表示第一預(yù)設(shè)相似度閾值，R_AB表示所獲得的關(guān)聯(lián)度中已生成的人臉識別結(jié)果對應(yīng)的屬于所述預(yù)設(shè)的人臉圖像數(shù)據(jù)庫的一個人臉圖像與所述人臉圖像I_M之間的預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)度，f(t)表示關(guān)于時間t的預(yù)設(shè)的相似度調(diào)整函數(shù)。

在本發(fā)明的一種具體實(shí)現(xiàn)方式中，參見圖5，提供了另一種人臉識別方法的流程示意圖，與前述實(shí)施例相比，本實(shí)施例中，所述第一識別結(jié)果生成模塊406，包括：

人臉圖像判斷子模塊4061，用于判斷所述備選人臉圖像序列包含的人臉圖像中是否存在屬于預(yù)設(shè)的黑名單的人臉圖像；

第一識別結(jié)果生成子模塊4062，用于在所述人臉圖像判斷子模塊4061的判斷結(jié)果為是的情況下，根據(jù)所述備選人臉圖像序列中屬于預(yù)設(shè)的黑名單的人臉圖像與所述目標(biāo)人臉圖像I_S之間的校正后的相似度，生成所述目標(biāo)人臉圖像I_S對 應(yīng)的人臉識別結(jié)果。

可選的，所述第一識別結(jié)果生成模塊406，還可以具體用于根據(jù)所述備選人臉圖像序列中與所述目標(biāo)人臉圖像I_S之間的校正后的相似度大于第二預(yù)設(shè)相似度閾值的人臉圖像，生成所述目標(biāo)人臉圖像I_S對應(yīng)的人臉識別結(jié)果；或

具體用于按照所述備選人臉圖像序列中包含的人臉圖像與所述目標(biāo)人臉圖像I_S之間的校正后的相似度由高到低的順序，選擇第一預(yù)設(shè)數(shù)量個人臉圖像，并根據(jù)所選擇的人臉圖像生成所述目標(biāo)人臉圖像I_S對應(yīng)的人臉識別結(jié)果。

具體的，所述已生成的人臉識別結(jié)果可以包括：

已生成的圖像采集時刻在所述目標(biāo)人臉圖像的圖像采集時刻之前的圖像的人臉識別結(jié)果和/或已生成的圖像采集時刻在所述目標(biāo)人臉圖像的圖像采集時刻之后的圖像的人臉識別結(jié)果。

具體的，所述備選人臉圖像序列可以包括：多個備選人臉圖像子序列，其中，各個備選人臉圖像子序列為在不同時刻確定的所述目標(biāo)人臉圖像I_S對應(yīng)的備選人臉圖像的圖像序列。

具體的，所述第一關(guān)聯(lián)度獲得模塊404，

可以具體用于獲得第二預(yù)設(shè)數(shù)量個已生成的人臉識別結(jié)果對應(yīng)的屬于所述預(yù)設(shè)的人臉圖像數(shù)據(jù)庫的人臉圖像與所述備選人臉圖像序列中包含的人臉圖像之間的預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)度，或獲得所述備選人臉圖像序列中包含的人臉圖像之間的預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)度；和/或

可以具體用于以所述目標(biāo)人臉圖像的圖像采集時刻為基準(zhǔn)，獲得已生成的預(yù)設(shè)的圖像采集時間段內(nèi)所采集圖像的人臉識別結(jié)果對應(yīng)的屬于所述預(yù)設(shè)的人臉圖像數(shù)據(jù)庫的人臉圖像與所述備選人臉圖像序列中包含的人臉圖像之間的預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)度，或獲得所述備選人臉圖像序列中包含的人臉圖像之間的預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)度；和/或

具體用于獲得已生成人臉識別結(jié)果的人臉圖像中與所述目標(biāo)人臉圖像I_S來源于同一原始圖像的人臉圖像與所述備選人臉圖像序列中包含的人臉圖像之間的預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)度。

在本發(fā)明的一種具體實(shí)現(xiàn)方式中，上述人臉識別裝置還可以包括：

人臉圖像檢測模塊，用于在所述第一識別結(jié)果生成模塊生成人臉識別結(jié)果之后，檢測已生成人臉識別結(jié)果的人臉圖像中是否存在與所述目標(biāo)人臉圖像I_S來源于同一原始圖像的人臉圖像；

識別結(jié)果調(diào)整模塊，用于在所述人臉圖像檢測模塊的檢測結(jié)果為是的情況下，根據(jù)檢測到的人臉圖像對應(yīng)的人臉識別結(jié)果中包含的人臉圖像與所述目標(biāo)人臉圖像I_S對應(yīng)的人臉識別結(jié)果中包含的人臉圖像之間的預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)度，對檢測到的人臉圖像對應(yīng)的人臉識別結(jié)果進(jìn)行調(diào)整；

第二識別結(jié)果生成模塊，用于根據(jù)調(diào)整后的人臉識別結(jié)果和所述目標(biāo)人臉圖像I_S對應(yīng)的人臉識別結(jié)果，生成所述原始圖像對應(yīng)的人臉識別結(jié)果。

由以上可見，上述各個實(shí)施例提供的方案中，獲得目標(biāo)人臉圖像I_S后，首先從預(yù)設(shè)的人臉圖像數(shù)據(jù)庫中獲得備選人臉圖像序列，然后根據(jù)預(yù)先設(shè)定的、已生成的人臉識別結(jié)果對應(yīng)的屬于預(yù)設(shè)的人臉圖像數(shù)據(jù)庫的人臉圖像與所述備選人臉圖像序列中包含的人臉圖像之間的預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)度，或預(yù)先設(shè)定的備選人臉圖像序列中包含的人臉圖像之間的預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)度，校正備選人臉圖像序列中包含的人臉圖像與目標(biāo)人臉圖像I_S之間的相似度，并根據(jù)校正后的相似度和備選人臉圖像序列生成上述目標(biāo)人臉圖像I_S對應(yīng)的人臉識別結(jié)果。由于預(yù)設(shè)關(guān)聯(lián)度表示了兩個人臉圖像之間的關(guān)聯(lián)度，進(jìn)一步的可以理解為兩個人之間的關(guān)聯(lián)度，而通常情況下，關(guān)系密切的人也就是關(guān)聯(lián)度高的人在同一場景中出現(xiàn)的概率較大，所以，應(yīng)用上述各個發(fā)明實(shí)施例提供的方案進(jìn)行人臉識別時，能夠提高人臉識別的準(zhǔn)確率。

對于裝置實(shí)施例而言，由于其基本相似于方法實(shí)施例，所以描述的比較簡單，相關(guān)之處參見方法實(shí)施例的部分說明即可。

需要說明的是，在本文中，諸如第一和第二等之類的關(guān)系術(shù)語僅僅用來將一個實(shí)體或者操作與另一個實(shí)體或操作區(qū)分開來，而不一定要求或者暗示這些實(shí)體或操作之間存在任何這種實(shí)際的關(guān)系或者順序。而且，術(shù)語“包括”、“包含”或者其任何其他變體意在涵蓋非排他性的包含，從而使得包括一系列要素的過程、方法、物品或者設(shè)備不僅包括那些要素，而且還包括沒有明確列出的其他要素，或者是還包括為這種過程、方法、物品或者設(shè)備所固有的要素。在沒有更多限制的情況下，由語句“包括一個……”限定的要素，并不排除在包括所述要 素的過程、方法、物品或者設(shè)備中還存在另外的相同要素。

本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以理解實(shí)現(xiàn)上述方法實(shí)施方式中的全部或部分步驟是可以通過程序來指令相關(guān)的硬件來完成，所述的程序可以存儲于計(jì)算機(jī)可讀取存儲介質(zhì)中，這里所稱得的存儲介質(zhì)，如：ROM/RAM、磁碟、光盤等。

以上所述僅為本發(fā)明的較佳實(shí)施例而已，并非用于限定本發(fā)明的保護(hù)范圍。凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)所作的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍內(nèi)。