(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210519918.1 (22)申请日 2022.05.12 (71)申请人 浙江大华 技术股份有限公司 地址 310053 浙江省杭州市滨江区滨安路 1187号 (72)发明人 徐子绚　周明伟　陈立力　 (74)专利代理 机构 北京同达信恒知识产权代理 有限公司 1 1291 专利代理师 杜晶 (51)Int.Cl. G06V 40/16(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/74(2022.01) G06F 16/583(2019.01) (54)发明名称 一种人脸图像归档方法、 装置、 设备及存储 介质 (57)摘要 本申请提供一种人脸图像归档方法、 装置、 设备及存储介质， 涉及图像处理技术领域， 用于 在提高人脸图像归档效率的同时， 提高归档的准 确性。 该方法包括： 采用预训练的自编码模型对 实时抓拍的人脸图像的原始特征向量进行编码 降维， 获得人脸图像的编码特征向量； 确定人脸 图像的抓拍地区是否为自编码模型对应的多个 地区中的任一地区； 若确定为自编码模型对应的 多个地区中的任一地区， 则计算人脸图像的编码 特征向量分别与任一地区对应的各张证件照图 像的编码特征向量之间的第一相似度值； 根据第 一相似度值， 从各张证件照图像中确定人脸图像 对应的身份归档图像， 并将人脸图像归档于身份 归档图像所属的档案文 件中。 权利要求书3页 说明书11页 附图3页 CN 114937297 A 2022.08.23 CN 114937297 A 1.一种人脸图像归档方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 采用预训练的自编码模型对实时抓拍的人脸图像的原始特征向量进行编码降维， 获得 所述人脸图像的编码特征向量； 其中， 所述自编码模型 由多个线性层和非线性激活函数组 成， 且所述自编码模型 是根据不同地区中的多张证件照图像进行训练得 出的； 确定所述人脸图像的抓拍地区是否为所述自编码模型对应的多个地区中的任一 地区； 若确定为所述自编码模型对应的多个地区中的任一地区， 则 计算所述人脸图像的编码 特征向量分别与所述任一地区对应的各张证件照图像的编码特征向量之间的第一相似度 值； 根据所述第 一相似度值， 从所述各张证件照图像中确定所述人脸图像对应的身份归档 图像， 并将所述人脸图像归档于所述身份归档图像所属的档案文件中。 2.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 根据所述第一相似度值， 从所述各张证件照 图像中确定所述人脸图像对应的身份归档图像， 并将所述人脸图像归档于所述身份归档图 像所属的档案文件中， 包括： 对所述第一相似度值进行降序排序， 并选择前N个第一相似度值对应的证件照图像来 构成所述人脸图像的候选身份集； 其中， N 为正整数； 计算所述人脸图像的原始特征向量分别与所述候选身份集中的各个证件照图像的原 始特征向量之间的第二相似度值； 从所述各张证件照图像中选择第二相似度值最高证件照图像作为所述人脸图像对应 的身份归档图像， 并将所述人脸图像归档于所述身份归档图像所属的档案文件中。 3.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 在采用预训练 的自编码模型对实时抓拍的人 脸图像的原始特征向量进行编码降维， 获得所述人脸图像的编码特征向量之前， 所述方法 包括： 采用支持向量机对所述各个地 区对应的各张证件照图像进行特征提取， 获取各张证件 照图像的浮点型的特征向量， 作为所述各张证件照图像的原始特征向量存储至本地第一数 据库中。 4.如权利要求3所述的方法， 其特征在于， 在采用预训练 的自编码模型对实时抓拍的人 脸图像的原始特征向量进行编码降维， 获得所述人脸图像的编码特征向量之前， 所述方法 包括： 针对多个地区中的任一 地区对应的任一证件照图像， 执 行如下步骤： 采用自编码模型对所述任一证件照图像的原始特征向量进行编码降维， 并获得所述任 一证件照图像的编码特 征向量； 对所述任一证件照图像的编码特征向量进行解码， 获得所述任一证件照图像的解码特 征向量； 计算所述任一证件照图像的原始特征向量与所述任一证件照图像的解码特征向量之 间的重构误差； 若确定所述重构误差不小于所述预设误差阈值， 则根据所述重构误差， 更新所述自编 码模型中每一线性层对应的权 重及偏差 。 5.如权利要求3所述的方法， 其特征在于， 在采用预训练 的自编码模型对实时抓拍的人 脸图像的原始特征向量进行编码降维， 获得所述人脸图像的编码特征向量之前， 所述方法权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114937297 A 2包括： 采用所述预训练 的自编码模型对所述各张证件照图像的原始特征向量进行编码降维， 获取各张证件照图像的特征向量， 作为所述各张证件照图像的编 码特征向量存储至本地第 二数据库中。 6.一种人脸图像归档装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 编码降维单元， 用于采用预训练的自编码模型对实时抓拍的人脸图像的原始特征向量 进行编码降维， 获得所述人脸图像的编 码特征向量； 其中， 所述自编 码模型由多个线性层和 非线性激活函数组成， 且所述自编 码模型是根据不同地区中的多张证件照图像进 行训练得 出的； 地区确定单元， 用于确定所述人脸图像的抓拍地 区是否为所述自编码模型对应的多个 地区中的任一 地区； 相似度计算单元， 用于若确定为所述自编码模型对应的多个地区中的任一地区， 则计 算所述人脸图像的编码特征向量分别与所述任一地区对应的各张证件照图像的编码特征 向量之间的第一相似度值； 图像归档单元， 用于根据所述第一相似度值， 从所述各张证件照图像中确定所述人脸 图像对应的身份归档图像， 并将所述人脸图像归档于所述身份归档图像所属的档案文件 中。 7.如权利要求6所述的装置， 其特 征在于， 所述图像归档单 元， 具体用于： 对所述第一相似度值进行降序排序， 并选择前N个第一相似度值对应的证件照图像来 构成所述人脸图像的候选身份集； 其中， N 为正整数； 计算所述人脸图像的原始特征向量分别与所述候选身份集中的各个证件照图像的原 始特征向量之间的第二相似度值； 从所述各张证件照图像中选择第二相似度值最高证件照图像作为所述人脸图像对应 的身份归档图像， 并将所述人脸图像归档于所述身份归档图像所属的档案文件中。 8.如权利要求6所述的装置， 其特征在于， 所述装置还包括特征向量存储单元， 其中， 所 述特征向量存 储单元， 用于： 采用支持向量机对所述各个地 区对应的各张证件照图像进行特征提取， 获取各张证件 照图像的浮点型的特征向量， 作为所述各张证件照图像的原始特征向量存储至本地第一数 据库中。 9.如权利要求8所述的装置， 其特征在于， 所述装置还包括模型预训练单元， 其中， 所述 模型预训练单 元， 用于： 针对多个地区中的任一 地区对应的任一证件照图像， 执 行如下步骤： 采用自编码模型对所述任一证件照图像的原始特征向量进行编码降维， 并获得所述任 一证件照图像的编码特 征向量； 对所述任一证件照图像的编码特征向量进行解码， 获得所述任一证件照图像的解码特 征向量； 计算所述任一证件照图像的原始特征向量与所述任一证件照图像的解码特征向量之 间的重构误差； 若确定所述重构误差不小于所述预设误差阈值， 则根据所述重构误差， 更新所述自编权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114937297 A 3