CN110705469A - 一种人脸匹配方法、装置及服务器 - Google Patents

Abstract

本申请实施例提供了一种人脸匹配方法、装置及服务器，涉及人脸识别搜索领域。通过获取的待识别图像，该待识别图像具有第一分辨率，对待识别图像进行特征提取，获得待识别图像的人体特征信息；进而，将待识别图像的人体特征信息与已存储的至少一张比对图像的人体特征信息进行匹配，该比对图像具有第二分辨率，第一分辨率小于所述第二分辨率，当待识别图像的人体特征信息与至少一张比对图像的人体特征信息匹配时，即可获取至少一张匹配的比对图像的人脸特征信息，从而可以获取对应的人脸图像，实现对低分辨率图像匹配出高分辨率人脸图像的目的，使得普通摄像机得到有效利用。

Description

一种人脸匹配方法、装置及服务器

技术领域

本申请涉及人脸识别搜索领域,具体而言，涉及一种人脸匹配方法、装置及服务器。

背景技术

近年来，人脸识别搜索在安防应用中体现了较为突出的价值，从追逃布控、走失行人的寻找、嫌疑行人身份确认到以人脸数据为核心的大数据分析来协助案件的侦破，在公安机关相关工作中发挥了巨大的作用。

通常，公安机关通过普通摄像机来采集嫌疑人信息，但是，普通摄像机架设位置高，拍摄的图像相对于抓拍机来说，分辨率低，无法直接在人脸稽查系统中进一步确定行人身份，使得普通摄像机采集的信息在公安稽查系统中得不到充分利用，造成资源浪费。

发明内容

有鉴于此，本申请的目的在于提供一种人脸匹配方法、用以使得普通摄像机采集的信息能够得到充分利用，减少资源浪费。

为了实现上述目的，本发明实施例采取的技术方案如下：

第一方面，本申请提供一种人脸匹配方法，包括：

获取待识别图像，所述待识别图像具有第一分辨率；

对所述待识别图像进行特征提取，获得所述待识别图像的人体特征信息；

将所述待识别图像的人体特征信息与已存储的至少一张比对图像的人体特征信息进行匹配，所述比对图像具有第二分辨率，所述第一分辨率小于所述第二分辨率；

当所述待识别图像的人体特征信息与至少一张所述比对图像的人体特征信息匹配时，获取至少一张匹配的比对图像的人脸特征信息。

结合第一方面，在第一种可能的实现方式中，所述方法还包括：

获得至少一张抓拍图像；所述至少一张抓拍图像来自抓拍机；

对所述抓拍图像进行特征提取，获得的所述抓拍图像的人体特征信息和人脸特征信息；

将所述抓拍图像作为所述比对图像进行存储。

结合第一方面的第一种可能的实现方式，在第二种可能的实现方式中，在所述对所述抓拍图像进行特征提取，获得所述抓拍图像的人体特征信息和人脸特征信息的步骤之前，还包括：

确定所述抓拍图像中是否同时存在人体和人脸；

若存在，则所述对所述抓拍图像进行特征提取，获得所述抓拍图像的人体特征信息和人脸特征信息的步骤之后，还包括：

建立所述抓拍图像的人体特征信息和人脸特征信息的关联关系。

结合第一方面的第二种可能的实现方式，在第三种可能的实现方式中，所述将所述待识别图像的人体特征信息与已存储的至少一张比对图像的人体特征信息进行匹配的步骤，包括：

将所述待识别图像的人体特征信息与已存储的至少一张比对图像的人体特征信息进行比对，获得所述待识别图像的人体特征信息与每个所述比对图像的人体特征信息的相似度；

当至少一个已匹配相似度大于或等于相似阈值时，则根据所述关联关系确定获取至少一张匹配的比对图像的人脸特征信息；所述已匹配相似度属于所述相似度。

结合第一方面，在第四种可能的实现方式中，所述获取待识别图像的步骤，包括：

获得待识别视频数据，所述待识别视频数据具有所述第一分辨率；

在所述待识别视频数据提取至少一帧图像作为所述待识别图像。

结合第一方面，在第五种可能的实现方式中，所述获得至少一张抓拍图像的步骤，包括：

获得抓拍机视频数据，所述抓拍机视频数据具有所述第二分辨率；

在所述抓拍机视频数据提取至少一帧图像作为所述比对图像。

第二方面，本申请提供一种人脸匹配装置，包括：

获取模块，用于获取待识别图像，所述待识别图像具有第一分辨率；

特征提取模块，用于对所述待识别图像进行特征提取，获得所述待识别图像的人体特征信息；

匹配模块，用于将所述待识别图像的人体特征信息与已存储的至少一张比对图像的人体特征信息进行匹配，所述比对图像具有第二分辨率，所述第一分辨率小于所述第二分辨率；

所述获取模块，还用于当所述待识别图像的人体特征信息与至少一张所述比对图像的人体特征信息匹配时，获取至少一张匹配的比对图像的人脸特征信息。

结合第二方面，在第一种可能的实现方式中，还包括存储模块；

所述获取模块，还用于获得抓拍机发送的至少一张抓拍图像；

所述特征提取模块，还用于对所述抓拍图像进行特征提取，获得所述抓拍图像的人体特征信息和人脸特征信息；

所述存储模块，用于将所述抓拍图像作为所述比对图像进行存储。

结合第二方面的第一种可能的实现方式，在第二种可能的实现方式中所述匹配模块，具体用于将所述待识别图像的人体特征信息与已存储的至少一张比对图像的人体特征信息进行比对，获得所述待识别图像的人体特征信息与每个所述比对图像的人体特征信息的相似度；所述匹配模块，还具体用于当至少一个已匹配相似度大于或等于相似阈值时，则根据关联关系确定是否存在所述至少一张匹配的比对图像的人脸特征信息；所述已匹配相似度属于所述相似度。

第三方面，本申请提供一种服务器，所述包括处理器和存储器，所述存储器存储有能够被所述处理器执行的机器可执行指令，所述处理器可执行所述机器可执行指令以实现第一方面的人脸匹配方法。

本申请实施例提供了一种人脸匹配方法、装置及服务器，通过获取具有第一分辨率的待识别图像，对待识别图像进行特征提取，获得待识别图像的人体特征信息；进而，将待识别图像的人体特征信息与已存储的至少一张比对图像的人体特征信息进行匹配，该比对图像具有第二分辨率，第一分辨率小于所述第二分辨率，当待识别图像的人体特征信息与至少一张比对图像的人体特征信息匹配时，即可获取至少一张匹配的比对图像的人脸特征信息，从而可以获取对应的人图像，实现对低分辨率图像匹配出高分辨率人脸图像的目的，使得普通摄像机得到有效利用。

本发明实施例的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明实施例了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术行人来讲，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相关的附图。

图1为一种人脸匹配系统架构示意图；

图2为本申请实施例提供一种普通摄像机和抓拍机的点位设计示意图；

图3为本申请实施例提供的一种人脸匹配方法的流程示意图；

图4为本申请实施例提供的另一种人脸匹配方法的流程示意图；

图5为本申请实施例提供的另一种人脸匹配方法的流程示意图；

图6为本申请实施例提供的另一种人脸匹配方法的流程示意图；

图7为本申请实施例提供的一种人脸匹配装置的结构框图；

图8为本申请实施例提供的另一种人脸匹配装置的结构框图。

图标：10-服务器；11-终端；12-摄像装置；101-处理器；102-存储器；1021-视图库；1022-云存储；30-人脸匹配装置；301-获取模块；302-特征提取模块；303-匹配模块；304-存储模块。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。

因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术行人在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

在本申请的描述中，需要说明的是，术语“上”、“下”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，或者是该申请产品使用时惯常摆放的方位或位置关系，仅是为了便于描述本申请和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本申请的限制。

在本申请的描述中，还需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“设置”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术行人而言，可以具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。

下面结合附图，对本申请的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下，下述的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

目前现有的人脸匹配系统中通常包含摄像装置、服务器和终端，具体的，图1为一种人脸匹配系统架构示意图，参见图1，该人脸匹配系统包含服务器10、终端11和摄像装置12，其中，服务器10还包括处理器101、存储器102，存储器102中还包括视图库1021和云存储1022。

服务器10，可以用来通过处理器101处理摄像装置12采集的视频或图像、并通过存储器102维护图像以及图像对应的特征信息。

处理器101可以用于读/写存储器102中存储的数据或程序，并执行相应地功能。具体地，处理器101可以用来解析摄像装置12采集的视频或图像，对获得的图像进行特征提取，并将得到人脸特征信息和人体的特征信息推送至存储器102中的视图库1021。其中，人脸特征信息可以但不限于是眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，人体特征信息可以但不限于是性别、年龄段、上身颜色、下身颜色、眼镜、帽子、背包、口罩等属性。

存储器102用于存储程序或者数据，具体地，存储器102中视图库1021可以用来存储人脸特征信息和人体特征信息，云存储1022可以用来存储与人体特征信息和人脸特征信息对应的图像。所述存储器102可以是，但不限于，随机存取存储器(Random AccessMemory，RAM)，只读存储器(Read Only Memory，ROM)，可编程只读存储器(ProgrammableRead-Only Memory，PROM)，可擦除只读存储器(Erasable Programmable Read-OnlyMemory，EPROM)，电可擦除只读存储器(Electric Erasable Programmable Read-OnlyMemory，EEPROM)等。

终端11可以是计算机、便携设备等，也可以是平板电脑、手机等移动终端等，主要用于向服务器发送待识别图像，或者向服务器发送人脸匹配请求。

摄像装置12可以是但不限于是普通摄像机、抓拍机，用于采集视频和图像。抓拍机具有分辨率高，成像清晰等优点，抓拍到的人脸可以直接用于身份稽查库确定身份。但是，抓拍机的覆盖范围小，很多有经验的犯罪分子会故意避开这些地方。普通摄像机架杆高，拍摄范围相对抓拍机来说更广，拍摄场景更大，但是拍摄的图像相对于抓拍机来说，分辨率低，公安想要通过传统普通摄像机进一步获取罪犯的身份信息较为困难。

在现有的人脸匹配技术中，由于普通摄像机拍摄的图像分辨率低，无法直接在人脸稽查系统中进一步确定行人身份，使得普通摄像机采集的信息在公安稽查系统中得不到充分利用，造成资源浪费。

例如，参见图1，当摄像装置12为普通摄像机时，摄像装置12向服务器10提供的是低分辨率的视频或图像，当服务器10中的处理器101获得该视频或图像后，由于分辨率较低，人脸像素往往小于人脸特征提取阈值，无法提取到图像的人脸特征信息，进而无法获得与之匹配的人脸信息。

为了解决上述问题，本申请提出了一种方法能够充分利用已建的普通摄像机，即结合抓拍机的抓拍图像，对普通摄像机拍摄到分辨率低的人体图像，通过提取人体特征信息，从抓拍机的抓拍图像中检索出与其匹配的人体特征信息，利用检索出的人体特征信息和人脸特征信息之间的关系，获得人脸特征信息，进而得到人脸图像，使得普通摄像机采集的信息能够得到利用。

下面对本申请实施例提供的技术方案进行说明，首先，为了结合普通摄像机所拍摄和抓拍机的图像，本申请提供一种普通摄像机和抓拍机可能的安置方式，图2为本申请提供一种普通摄像机和抓拍机的点位设计示意图,其设计核心在于确保出现在普通传统摄像机拍摄范围内的人体都会经过抓拍机的拍摄点位，参见图2，其中包括普通摄像机1～2、抓拍机1～8和行人1～5。

具体地，抓拍机1～8控制在人流主干道，以确保其能清晰的抓拍到人脸和人体，普通摄像机1～2覆盖范围和拍摄范围比抓拍机的拍摄范围更大，使其尽可能多的抓拍到人体。普通摄像机1～2拍摄的视频或图像的分辨率低于抓拍机1～8拍摄的视频或图像。

通过设计这种拍摄点位，即可利用抓拍机1～8拍摄的高分辨率图像，检索出与普通摄像机1～2拍摄的低分辨率人体图像相匹配的人脸图像，从而使得普通摄像机采集的图像能够得到利用。

例如，参见图2，对普通摄像机2来说，该摄像机的拍摄范围内有行人2、和行人4，该摄像机2只能拍摄到分辨率较低的人体2和人体4。当行人2经过抓拍机4时，抓拍机4能够抓拍到分辨率较高的人脸2和人体2，当行人4从抓拍机6经过时，抓拍机6能够抓拍到分辨率较高的人脸4和人体4；对于普通摄像机2拍摄来说，当需要对分辨率较低的人体2进行人脸匹配时，只需检索出抓拍机4中高分辨率的人体2，即可得到与低分辨率人体2相匹配的人脸2，同理，当需要对分辨率较低的人体4进行人脸匹配时，通过检索出抓拍机6中高分辨率人体4后，就能获得到与低分辨率人体4相匹配的人脸4。匹配出来的人脸图像可以进一步进行人脸搜索或人脸识别，这样一来，普通摄像机采集的图像得以利用。

进而，结合图2的场景，对本申请提供的一种人脸匹配方法进行介绍，可选地，图3为本申请实施例提供的一种人脸匹配方法的流程示意图，参见图3，该方法包括：步骤205、获取待识别图像。

具体地，该待识别图像具有第一分辨率。

步骤206、对待识别图像进行特征提取，获得待识别图像的人体特征信息。

具体地，由于待识别图像的分辨率较低，人脸像素往往小于人脸特征提取阈值，所以只提取待识别图像的人体特征信息。

步骤207、将待识别图像的人体特征信息与已存储的至少一张比对图像的人体特征信息进行匹配。

具体地，比对图像具有第二分辨率，第一分辨率小于第二分辨率。比对图像中包含了人体特征信息和人脸特征信息。

步骤208、当待识别图像的人体特征信息与至少一张比对图像的人体特征信息匹配时，获取至少一张匹配的比对图像的人脸特征信息。

例如，参见图2，抓拍机1～8中所有的抓拍图像可以作为比对图像，通过对所有抓拍图像进行特征提取能够得到行人1～5的人体特征信息和人脸特征信息。例如，当行人4经过抓拍机6时，通过抓拍机6就能抓拍到行人4，从而获得行人4的人体特征信息和人脸特征信息。假设该待识别图像是来自摄像机2拍摄的行人4的图像，那么通过特征提取得到关于行人4的人体特征信息后，将该特征信息与所有抓拍图像的人体特征信息比对，就能匹配出行人抓拍图像中关于行人4的人体特征信息，进而就能获得对应的人脸特征信息。

本申请实施例提供了一种人脸匹配方法，通过获取具有第一分辨率的待识别图像，对待识别图像进行特征提取，获得待识别图像的人体特征信息；进而，将待识别图像的人体特征信息与已存储的至少一张比对图像的人体特征信息进行匹配，该比对图像具有第二分辨率，第一分辨率小于所述第二分辨率，当待识别图像的人体特征信息与至少一张比对图像的人体特征信息匹配时，即可获取至少一张匹配的比对图像的人脸特征信息，从而可以获取对应的人图像，实现对低分辨率图像匹配出高分辨率人脸图像的目的，使得普通摄像机得到有效利用。

可选地，为了能够检索出与待识别图像相匹配的人脸图像，首先需要建立结构化数据库，结构化数据库中包括所有比对图像的人体特征信息和人脸特征信息，部分人体特征信息和部分人脸特征信息之间具有关联关系，当利用待识别图像的人体特征信息进行比对时，获得匹配的比对图像的人体特征信息后，根据关联关系就可以获得人脸特征信息。

因此，本申请实施例提供一种建立结构化数据库可能的实现方式，具体的，在图3的基础上，图4为本申请实施例提供的另一种人脸匹配方法的流程示意图，参见图4，其中，在获得待识别图像之前，包括：

步骤200、获得至少一张抓拍图像。

具体地，抓拍图像来自抓拍机。由于抓拍机的抓拍范围小，在获得抓拍图像的过程中，往往人体完整的图像中，人脸分辨率相对较低，而人脸分辨率高的图像中，人体往往不完整。所以获得的抓拍图像会出现三种情况：人脸清晰人体不完整、人体完整人脸不清晰、人脸清晰人体完整。

例如，参见图2，当行人4从远处走向抓拍机6时，抓拍机6首先抓拍的图像是人体4完整的图像，但人脸4分辨率相对较低的图像，当行人4走近抓拍机6时，被抓拍到的是人脸清晰人体完整的图像，当行人4经过抓拍机6时，被抓拍到的是人脸清晰人体不完整的图像。

步骤202、对抓拍图像进行特征提取，获得抓拍图像的人体特征信息和人脸特征信息。

具体地，由于抓拍图像会出现三种情况，所以获得的人体特征信息和人脸特征信息中，只有部分人体特征信息和部分人脸特征信息来自同一张抓拍图像，即人脸清晰人体完整的图像。

步骤204、将抓拍图像作为所述比对图像进行存储。

通过上述描述可知，利用抓拍图像的人体特征信息和人脸特征信息能够建立起结构化数据库，当有待识别图像需要检索出与之匹配的人脸图像时，就可以将待识别图像的人体特征信息和结构化数据库中的人体特征信息进行比对，从而检索出与之相匹配的人体特征信息，进一步通过匹配出的人体特征信息就能获得人脸特征信息。

根据上述实施例描述，不是每一个人体图片都有对应的人脸，所以每一次匹配不一定能获取至少一张匹配人脸特征信息，因此，在结构化数据库中只有部分人体特征信息和部分人脸特征信息来自同一张抓拍图像，在进行人体特征检索时，只有检索出这部分的人体特征信息才可以得到相应的人脸特征信息，进而得到与之相匹配的人脸图像。

因此，为了能够准确实现人脸匹配，需要将这部分人体特征信息和人脸特征信息关联在一起，为此，给出一种可能的实现方式，在图4的基础上，图5为本申请实施例提供的另一种人脸匹配方法的流程示意图，即在对抓拍图像进行特征提取，获得抓拍图像的人体特征信息和人脸特征信息之前，还包括：

步骤201、确定抓拍图像中是否同时存在人体和人脸。

若存在，在对抓拍图像进行特征提取，获得抓拍图像的人体特征信息和人脸特征信息的步骤之后还包括：

步骤203、建立抓拍图像的人体特征信息和人脸特征信息的关联关系。

具体地，为了通过抓拍图像中的人体特征信息获取到与之相关的人脸特征信息，可以通过将人体特征信息和人脸特征信息分配唯一的关联标识，使得抓拍图像的人体特征信息和人脸特征信息关联起来。当检索到相匹配的人体特征信息后，可以通过确定该人体特征信息是否具有关联标识，若有，则可以获得与该人体特征信息具有相同关联的人脸特征信息，进而可以通过该关联标识可以访问到对应的人脸图像。

在另一些实施例中，对新抓拍到的人体对，提取其特征信息，如该抓拍图的特征信息与已经建立人体和人脸关联关系的人体特征信息匹配度较高，则建立该抓拍图像的人体特征信息和人脸特征信息的关联关系，这样一来，结构化数据库中就存在多个人体可以关联同一人脸。

可选地，为了详细描述通过人体特征比对获得人脸特征信息的过程，给出一种可能的实现方式，在图5的基础上，图6为本申请实施例提供的另一种人脸匹配方法的流程示意图，参见图6，其中步骤207的一种可能的实现方式为：

步骤207-1、将待识别图像的人体特征信息与已存储的至少一张比对图像的人体特征信息进行比对，获得待识别图像的人体特征信息与每个比对图像的人体特征信息的相似度。

具体地，人体特征信息与每个比对图像的人体特征信息的相似度可以通过相似度算法获得，例如，可以但不限于是欧式距离相似度算法、夹角余弦相似度算法。人体特征信息与每个比对图像的人体特征信息的相似度值越大，表示两者之间越匹配。

步骤207-2、当至少一个已匹配相似度大于或等于相似度阈值时，则根据关联关系获取至少一张比对图像的人脸特征信息。

具体地，已匹配相似度属于相似度，相似度阈值可以根据经验值设置，也可以通过试验获得。例如当相似度阈值取为85％时，即待识别图像的人体特征信息与比对图像的人体特征信息的相似度大于或等于85％，则认为待识别图像的人体特征信息与比对图像的人体特征信息相匹配，进而可以通过匹配得到的人体特征信息获得对应的人脸特征信息，如果这个人有经过抓拍机，被抓拍机抓拍的清晰、带正脸的人体，那么通过关联确定对应的至少一张人脸图像，进一步地，可以通过选取人脸图片质量较大的且对应人体相似度超过85％的前N张人脸图片。

例如，参见图2，假设普通摄像机2需要对其所拍摄的人体4图像进行人脸匹配，而抓拍机6抓拍到关于行人4的人脸清晰人体完整的抓拍图像，该抓拍图像的人体特征信息和人脸特征信息之间具有关联关系，且具有唯一的关联标识，那么在进行人体特征检索时，人体4图像的人体特征信息和来自抓拍机6抓拍图像的人体特征信息之间的相似度大于相似度阈值，则可以认为与普通摄像机2拍摄的人体4图像相匹配的是，抓拍机6抓拍的人脸清晰人体完整的图像。

可选地，获得待识别图像的方式可以是通过获得待识别视频数据，待识别视频数据具有所述第一分辨率；在待识别视频数据提取至少一帧图像作为待识别图像。

可选地，获得至少一张抓拍图像的方式可以是通过获得抓拍机视频数据，抓拍机视频数据具有所述第二分辨率；在抓拍机视频数据提取至少一帧图像作为比对图像。

为了实现上述实施例的各个步骤，以达到对应的技术效果，下面给出一种人脸匹配装置的实现方式，可选地，图7为本申请实施例提供的一种人脸匹配装置结构框图，参见图7，该人脸匹配装置30包括：获取模块301和特征提取模块302、匹配模块303。

获取模块301，用于获取待识别图像，待识别图像具有第一分辨率；

特征提取模块302，用于对待识别图像进行特征提取，获得待识别图像的人体特征信息。

匹配模块303，用于将待识别图像的人体特征信息与已存储的至少一张比对图像的人体特征信息进行匹配，比对图像具有第二分辨率，第一分辨率小于所述第二分辨率。

获取模块301，还用于当待识别图像的人体特征信息与至少一张比对图像的人体特征信息匹配时，获取至少一张匹配的比对图像的人脸特征信息。

具体地，获取模块301、特征提取模块302、匹配模块303可以执行步骤205、步骤206、步骤207和步骤208，以实现相应的技术效果。

本申请实施例提供的人脸匹配装置，包括获取模块、特征提取模块、匹配模块和存储模块，获取模块用于获取具有第一分辨率的待识别图像，特征提取模块用于对待识别图像进行特征提取，获得待识别图像的人体特征信息；进而，匹配模块用于将待识别图像的人体特征信息与已存储的至少一张比对图像的人体特征信息进行匹配，该比对图像具有第二分辨率，第一分辨率小于所述第二分辨率，当待识别图像的人体特征信息与至少一张比对图像的人体特征信息匹配时，获取模块即可用于获取至少一张匹配的比对图像的人脸特征信息，从而可以获取对应的人图像，实现对低分辨率图像匹配出高分辨率人脸图像的目的，使得普通摄像机得到有效利用。

可选地，获取模块301用于获取待识别图像，待识别图像具有第一分辨率；特征提取模块用于对待识别图像进行特征提取，获得待识别图像的人体特征信息；

可选地，匹配模块303用于将待识别图像的人体特征信息与已存储的至少一张比对图像的人体特征信息进行匹配，比对图像具有第二分辨率，第一分辨率小于第二分辨率；获取模块，还用于当待识别图像的人体特征信息与至少一张比对图像的人体特征信息匹配时，获取至少一张匹配的比对图像的人脸特征信息。

可选地，为了实现存储比对图像的功能，在图7的基础上，给出一种可能的实现方式，参见图8，图8为本申请实施例提供的另一种人脸匹配装置的结构框图，具体地，该人脸匹配装置30还包括存储模块304；

获取模块301，还用于获得抓拍机发送的至少一张抓拍图像；

特征提取模块302，还用于对抓拍图像进行特征提取，获得抓拍图像的人体特征信息和人脸特征信息。

存储模块304用于将抓拍图像作为比对图像进行存储。

具体地，存储模块304还可以用来存储抓拍图像的人体特征信息和人脸特征信息。

具体地，获取模块301可以执行步骤200，特征提取模块302可以执行步骤202、存储模块304可以执行步骤203以实现相应的技术效果。

可选地，匹配模块303，具体用于将待识别图像的人体特征信息与已存储的至少一张比对图像的人体特征信息进行比对，获得待识别图像的人体特征信息与每个比对图像的人体特征信息的相似度；还具体用于当至少一个已匹配相似度大于或等于相似阈值时，则根据关联关系确定是否存在至少一张匹配的比对图像的人脸特征信息；已匹配相似度属于相似度。

具体地，匹配模块303可以执行步骤207-1、207-2以实现相应的技术效果。

通过上述实施例的描述，本申请实施例提供的人脸匹配装置，主要用于执行本申请实施例上述内容所提供的人脸匹配方法，能够实现与所提供的人脸匹配方法相同的技术效果。

可选地，上述模块可以软件或固件的形式存储于图1所示的存储器102中或固化于服务器10的操作系统(Operating System，OS)中，并可由图1中的处理器101执行。同时，执行上述模块所需的数据、程序的代码等可以存储在存储器102中。

本申请实施例还提供一种人脸匹配服务器，该服务器如图1所示的服务器10，可以用来完成上述各个实施例可能的实现方式。在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的结构和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本申请的多个实施例的结构、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现。

另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。

所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，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或者该技术方案的部分可以以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，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术行人来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围。

Claims (10)

1.一种人脸匹配方法，其特征在于，包括：

获取待识别图像，所述待识别图像具有第一分辨率；

对所述待识别图像进行特征提取，获得所述待识别图像的人体特征信息；

将所述待识别图像的人体特征信息与已存储的至少一张比对图像的人体特征信息进行匹配，所述比对图像具有第二分辨率，所述第一分辨率小于所述第二分辨率；

当所述待识别图像的人体特征信息与至少一张所述比对图像的人体特征信息匹配时，获取至少一张匹配的比对图像的人脸特征信息。

2.根据权利要求1所述的人脸匹配方法，其特征在于，还包括：

获得至少一张抓拍图像；所述至少一张抓拍图像来自抓拍机；

对所述抓拍图像进行特征提取，获得所述抓拍图像的人体特征信息和人脸特征信息；

将所述抓拍图像作为所述比对图像进行存储。

3.根据权利要求2所述的人脸匹配方法，其特征在于，在所述对所述抓拍图像进行特征提取，获得所述抓拍图像的人体特征信息和人脸特征信息的步骤之前，还包括：

确定所述抓拍图像中是否同时存在人体和人脸；

若存在，则所述对所述抓拍图像进行特征提取，获得所述抓拍图像的人体特征信息和人脸特征信息的步骤之后，还包括：

建立所述抓拍图像的人体特征信息和人脸特征信息的关联关系。

4.根据权利要求3所述的人脸匹配方法，其特征在于，所述将所述待识别图像的人体特征信息与已存储的至少一张比对图像的人体特征信息进行匹配的步骤，包括：

将所述待识别图像的人体特征信息与已存储的至少一张比对图像的人体特征信息进行比对，获得所述待识别图像的人体特征信息与每个所述比对图像的人体特征信息的相似度；

当至少一个已匹配相似度大于或等于相似阈值时，则根据所述关联关系确定获取至少一张匹配的比对图像的人脸特征信息；所述已匹配相似度属于所述相似度。

5.根据权利要求1所述的人脸匹配方法，其特征在于，所述获取待识别图像的步骤，包括：

获得待识别视频数据，所述待识别视频数据具有所述第一分辨率；

在所述待识别视频数据提取至少一帧图像作为所述待识别图像。

6.根据权利要求2所述的人脸匹配方法，其特征在于，所述获得至少一张抓拍图像的步骤，包括：

获得抓拍机视频数据，所述抓拍机视频数据具有所述第二分辨率；

在所述抓拍机视频数据提取至少一帧图像作为所述比对图像。

7.一种人脸匹配装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取待识别图像，所述待识别图像具有第一分辨率；

特征提取模块，用于对所述待识别图像进行特征提取，获得所述待识别图像的人体特征信息；

匹配模块，用于将所述待识别图像的人体特征信息与已存储的至少一张比对图像的人体特征信息进行匹配，所述比对图像具有第二分辨率，所述第一分辨率小于所述第二分辨率；

所述获取模块，还用于当所述待识别图像的人体特征信息与至少一张所述比对图像的人体特征信息匹配时，获取至少一张匹配的比对图像的人脸特征信息。

8.根据权利要求7所述的人脸匹配装置，其特征在于，还包括存储模块；

所述获取模块，还用于获得抓拍机发送的至少一张抓拍图像；

所述特征提取模块，还用于对所述抓拍图像进行特征提取，获得所述抓拍图像的人体特征信息和人脸特征信息；

所述存储模块，用于将所述抓拍图像作为所述比对图像进行存储。

9.根据权利要求8所述的人脸匹配装置，其特征在于，所述匹配模块，具体用于将所述待识别图像的人体特征信息与已存储的至少一张比对图像的人体特征信息进行比对，获得所述待识别图像的人体特征信息与每个所述比对图像的人体特征信息的相似度；所述匹配模块，还具体用于当至少一个已匹配相似度大于或等于相似阈值时，则根据关联关系确定是否存在所述至少一张匹配的比对图像的人脸特征信息；所述已匹配相似度属于所述相似度。

10.一种服务器，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储有能够被所述处理器执行的机器可执行指令，所述处理器可执行所述机器可执行指令以实现权利要求1-6任一所述的人脸匹配方法。

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