本申請(qǐng)主要涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，更具體地說(shuō)是涉及一種識(shí)別方法、裝置及電子設(shè)備。

背景技術(shù)：

如今，為了提高用戶身份識(shí)別的準(zhǔn)確性，通常是利用生物識(shí)別技術(shù)來(lái)識(shí)別用戶身份，如指紋識(shí)別技術(shù)、人臉識(shí)別技術(shù)以及虹膜識(shí)別技術(shù)等等。

其中，人臉識(shí)別是一種基于用戶的臉部特征信息進(jìn)行身份識(shí)別的生物識(shí)別技術(shù)，可以通過(guò)圖像采集設(shè)備采集含有用戶面部的圖像或視頻流，并自動(dòng)在圖像中檢測(cè)和跟蹤人臉，從而利用檢測(cè)到的人臉準(zhǔn)確識(shí)別用戶身份，被防范應(yīng)用到電子商務(wù)、銀行、政府、安全防務(wù)等領(lǐng)域。

然而，在實(shí)際應(yīng)用中，人臉識(shí)別技術(shù)只能對(duì)用戶正向臉進(jìn)行識(shí)別，且要求用戶臉部靠近圖像采集設(shè)備，才能識(shí)別到臉部特征信息，具有很大局限性，往往會(huì)因用戶位置或姿勢(shì)不到位，而無(wú)法識(shí)別到有效的臉部特征信息，導(dǎo)致無(wú)法識(shí)別用戶身份，需要多次采集并識(shí)別，比較繁瑣，降低了識(shí)別效率。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

有鑒于此，本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N信息處理方法、裝置及電子設(shè)備，解決了現(xiàn)有的人臉識(shí)別技術(shù)中臉部識(shí)別姿態(tài)及其與圖像采集設(shè)備的距離受限，無(wú)法檢測(cè)遠(yuǎn)距離和臉部角度變化的用戶身份，需要用戶不斷調(diào)整姿態(tài)及其與圖像采集設(shè)備之間的距離，過(guò)程比較繁瑣，導(dǎo)致工作效率低的技術(shù)問(wèn)題。

為了解決上述技術(shù)問(wèn)題，本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘韵录夹g(shù)方案：

一種信息處理方法，所述方法包括：

獲取圖像信息；

利用人臉識(shí)別算法、人臉追蹤算法以及行人識(shí)別算法，對(duì)所述圖像信息進(jìn)行同步處理，并將處理得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，得到關(guān)聯(lián)圖像數(shù)據(jù)；

利用所述關(guān)聯(lián)圖像數(shù)據(jù)，確定所述圖像信息中拍攝對(duì)象的身份標(biāo)識(shí)，并建立所述身份標(biāo)識(shí)與所述關(guān)聯(lián)圖像數(shù)據(jù)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。

優(yōu)選的，所述利用人臉識(shí)別算法、人臉追蹤算法以及行人識(shí)別算法，對(duì)所述圖像信息進(jìn)行同步處理，包括：

判斷從所述圖像信息中是否檢測(cè)到人臉圖像和行人圖像；

當(dāng)從所述圖像信息中檢測(cè)到所述人臉圖像和所述行人圖像，提取所述人臉圖像中的面部特征信息，以及所述行人圖像中的行人特征信息；

當(dāng)從所述圖像信息中僅檢測(cè)到所述行人圖像，提取所述行人圖像中的行人特征信息，并利用所述行人圖像，追蹤上一幀圖像信息，從追蹤到的圖像信息中檢測(cè)人臉圖像，并提取所述人臉圖像中的面部特征信息。

優(yōu)選的，所述方法還包括：

根據(jù)在線學(xué)習(xí)算法，對(duì)所述關(guān)聯(lián)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理；

利用處理結(jié)果更新內(nèi)存中與所述身份標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的關(guān)聯(lián)圖像數(shù)據(jù)。

優(yōu)選的，所述利用所述關(guān)聯(lián)圖像數(shù)據(jù)，確定所述圖像信息中拍攝對(duì)象的身份標(biāo)識(shí)，包括：

利用所述人臉識(shí)別算法以及所述人臉追蹤算法對(duì)所述圖像信息的處理結(jié)果，判斷是否確定出所述圖像信息中拍攝對(duì)象的身份標(biāo)識(shí)；

當(dāng)未確定出所述圖像信息中拍攝對(duì)象的身份標(biāo)識(shí)，將利用所述行人識(shí)別算法對(duì)所述圖像信息進(jìn)行處理得到的數(shù)據(jù)作為目標(biāo)行人數(shù)據(jù)；

利用內(nèi)存存儲(chǔ)的行人數(shù)據(jù)，獲得與所述目標(biāo)行人數(shù)據(jù)相匹配的身份標(biāo)識(shí)，確定為所述圖像信息中拍攝對(duì)象的身份標(biāo)識(shí)。

優(yōu)選的，所述根據(jù)在線學(xué)習(xí)算法，對(duì)所述關(guān)聯(lián)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理包括：

確定所述關(guān)聯(lián)圖像數(shù)據(jù)中的行人圖像，并獲得所述行人圖像的正相關(guān)圖像以及負(fù)相關(guān)圖像；

利用預(yù)設(shè)顏色空間算法對(duì)所述正相關(guān)圖像以及所述負(fù)相關(guān)圖像進(jìn)行預(yù)處理，從預(yù)處理后的圖像中提取顏色相關(guān)圖特征；

計(jì)算所述顏色相關(guān)圖特征與所述身份標(biāo)識(shí)關(guān)聯(lián)存儲(chǔ)的顏色相關(guān)圖特征的相似度；

當(dāng)所述相似度大于第一閾值，利用提取的顏色相關(guān)圖特征替換所述身份標(biāo)識(shí)關(guān)聯(lián)存儲(chǔ)的顏色相關(guān)圖特征；

當(dāng)所述相似度不大于所述第一閾值，將提取的顏色相關(guān)圖特征與所述身份標(biāo)識(shí)關(guān)聯(lián)存儲(chǔ)。

優(yōu)選的，所述方法還包括：

檢測(cè)到針對(duì)電子設(shè)備的關(guān)機(jī)指令或內(nèi)存清理指令，刪除所述內(nèi)存中存儲(chǔ)的關(guān)聯(lián)圖像數(shù)據(jù)。

一種信息處理裝置，所述裝置包括：

圖像獲取模塊，用于獲取圖像信息；

圖像處理模塊，用于利用人臉識(shí)別算法、人臉追蹤算法以及行人識(shí)別算法，對(duì)所述圖像信息進(jìn)行同步處理，并將處理得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，得到關(guān)聯(lián)圖像數(shù)據(jù)；

信息關(guān)聯(lián)模塊，用于利用所述關(guān)聯(lián)圖像數(shù)據(jù)，確定所述圖像信息中拍攝對(duì)象的身份標(biāo)識(shí)，并建立所述身份標(biāo)識(shí)與所述關(guān)聯(lián)圖像數(shù)據(jù)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。

一種電子設(shè)備，所述電子設(shè)備包括：

圖像采集器，用于獲取圖像信息；

處理器，用于利用人臉識(shí)別算法、人臉追蹤算法以及行人識(shí)別算法，對(duì)所述圖像信息進(jìn)行同步處理，并將處理得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，得到關(guān)聯(lián)圖像數(shù)據(jù)，利用所述關(guān)聯(lián)圖像數(shù)據(jù)，確定所述圖像信息中拍攝對(duì)象的身份標(biāo)識(shí)，并建立所述身份標(biāo)識(shí)與所述關(guān)聯(lián)圖像數(shù)據(jù)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系；

內(nèi)存，用于存儲(chǔ)所述身份標(biāo)識(shí)與所述關(guān)聯(lián)圖像數(shù)據(jù)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。

優(yōu)選的，所述電子設(shè)備還可以包括：

顯示器，用于輸出所述圖像信息以及所述身份標(biāo)識(shí)。

由此可見(jiàn)，與現(xiàn)有技術(shù)相比，本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N信息處理方法、裝置及電子設(shè)備，在獲得圖像信息后，可以利用人臉識(shí)別算法、人臉追蹤算法以及行人識(shí)別算法，對(duì)該圖像信息進(jìn)行同步處理，并將處理得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，得到關(guān)聯(lián)圖像數(shù)據(jù)，從而利用該關(guān)聯(lián)圖像數(shù)據(jù)，確定圖像信息中拍攝對(duì)象的身份標(biāo)識(shí)，大大提高了識(shí)別用戶身份的準(zhǔn)確性，并且，本申請(qǐng)將會(huì)建立該身份標(biāo)識(shí)與關(guān)聯(lián)圖像數(shù)據(jù)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，豐富了該身份標(biāo)識(shí)關(guān)聯(lián)的用戶圖像信息，為今后快速可靠地驗(yàn)證用戶身份奠定了基礎(chǔ)。

附圖說(shuō)明

為了更清楚地說(shuō)明本申請(qǐng)實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見(jiàn)地，下面描述中的附圖僅僅是本申請(qǐng)的實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來(lái)講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)提供的附圖獲得其他的附圖。

圖1為本申請(qǐng)實(shí)施例提供的一種信息處理方法的流程圖；

圖2為本申請(qǐng)實(shí)施例提供的另一種信息處理方法的流程圖；

圖3為本申請(qǐng)實(shí)施例提供的一種行人圖像的示意圖；

圖4為本申請(qǐng)實(shí)施例提供的一種人臉圖像的示意圖；

圖5為本申請(qǐng)實(shí)施例提供的又一種信息處理方法的流程圖；

圖6為本申請(qǐng)實(shí)施例提供的一種信息處理裝置的結(jié)構(gòu)框圖；

圖7為本申請(qǐng)實(shí)施例提供的另一種信息處理裝置的結(jié)構(gòu)框圖；

圖8為本申請(qǐng)實(shí)施例提供的又一種信息處理裝置的結(jié)構(gòu)框圖；

圖9為本申請(qǐng)實(shí)施例提供的又一種信息處理裝置的結(jié)構(gòu)框圖；

圖10為本申請(qǐng)實(shí)施例提供的又一種信息處理裝置的結(jié)構(gòu)框圖；

圖11為本申請(qǐng)實(shí)施例提供的一種電子設(shè)備的硬件結(jié)構(gòu)圖。

具體實(shí)施方式

下面將結(jié)合本申請(qǐng)實(shí)施例中的附圖，對(duì)本申請(qǐng)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)施例僅僅是本申請(qǐng)一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒旧暾?qǐng)中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒(méi)有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本申請(qǐng)保護(hù)的范圍。

如今，人臉識(shí)別已經(jīng)廣泛應(yīng)用到各個(gè)應(yīng)用，給用戶的生活、工作和學(xué)習(xí)等方便提供了極大便利。然而，在實(shí)際應(yīng)用中，人臉識(shí)別技術(shù)存在一定的局限性，如拍攝對(duì)象的姿態(tài)、與鏡頭之間的距離等，都可以會(huì)影響用戶身份識(shí)別效率以及準(zhǔn)確性。

具體的，若拍攝對(duì)象的臉部沒(méi)有正對(duì)鏡頭，此時(shí)，電子設(shè)備會(huì)因拍攝角度的原因，容易檢測(cè)不到正面人臉圖像，那么，也就無(wú)法識(shí)別拍攝對(duì)象的身份標(biāo)識(shí)。另外，因電子設(shè)備的像素偏低，與拍攝對(duì)象的距離較遠(yuǎn)等原因，也很容易導(dǎo)致所得人臉圖像不清晰，從而影響人臉識(shí)別準(zhǔn)確性以及效率。

針對(duì)這種問(wèn)題，現(xiàn)有技術(shù)中，通常是輸出相應(yīng)的提示信息，來(lái)提醒拍攝對(duì)象調(diào)整姿態(tài)或與鏡頭之間的距離，以使電子設(shè)備采集到合格的圖像信息，過(guò)程比較繁瑣，且適用場(chǎng)景也具有很大局限性。

為了改善上述情況，本申請(qǐng)?zhí)岢隽艘环N新的信息處理方案，具體的，在獲得圖像信息后，可以利用人臉識(shí)別算法、人臉追蹤算法以及行人識(shí)別算法，對(duì)該圖像信息進(jìn)行同步處理，并將處理得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，得到關(guān)聯(lián)圖像數(shù)據(jù)，從而利用該關(guān)聯(lián)圖像數(shù)據(jù)，確定圖像信息中拍攝對(duì)象的身份標(biāo)識(shí)。由此，本申請(qǐng)這種方案并不局限于人臉識(shí)別算法，能夠與其他兩種算法進(jìn)行配合，保證能夠獲得合格的圖像信息，大大提高了識(shí)別用戶身份的準(zhǔn)確性。

并且，本申請(qǐng)將會(huì)建立該身份標(biāo)識(shí)與關(guān)聯(lián)圖像數(shù)據(jù)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，豐富了該身份標(biāo)識(shí)關(guān)聯(lián)的用戶圖像信息，為今后快速可靠地驗(yàn)證用戶身份奠定了基礎(chǔ)。

為了使本申請(qǐng)的上述目的、特征和優(yōu)點(diǎn)能夠更加明顯易懂，下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施方式對(duì)本申請(qǐng)作進(jìn)一步詳細(xì)的說(shuō)明。

如圖1所示，為本申請(qǐng)實(shí)施例提供的一種信息處理方法的流程圖，該方法可以包括：

步驟s11，獲取圖像信息；

在實(shí)際應(yīng)用中，為了獲取用戶行為數(shù)據(jù)，或者是驗(yàn)證用戶身份，如考勤、交通監(jiān)控等應(yīng)用中，通常會(huì)利用攝像頭等圖像采集器，獲取其拍攝范圍內(nèi)的圖像信息，以便通過(guò)對(duì)該圖像信息進(jìn)行分析，得到所需數(shù)據(jù)。

由此可見(jiàn)，本實(shí)施例的步驟s11可以由圖像采集器采集圖像信息，并發(fā)送至相應(yīng)的處理器進(jìn)行分析處理，其中，該圖像采集器和處理器可以位于同一電子設(shè)備，也可以位于不同的電子設(shè)備，即由第一電子設(shè)備的圖像采集器你采集到圖像信息后，通過(guò)無(wú)線或有線方式，將該圖像信息發(fā)送至第二電子設(shè)備進(jìn)行處理等等，本申請(qǐng)對(duì)獲取圖像信息的方式及其主體不作限定。

步驟s12，利用人臉識(shí)別算法、人臉追蹤算法以及行人識(shí)別算法，對(duì)該圖像信息進(jìn)行同步處理；

人臉識(shí)別算法是在檢測(cè)到人臉并定位面部關(guān)鍵特征點(diǎn)之后，提取人臉區(qū)域進(jìn)行預(yù)處理后，提取人臉特征信息，如臉部的五官位置、臉型、角度等數(shù)據(jù)，之后，可以與預(yù)存的標(biāo)準(zhǔn)信息進(jìn)行比對(duì)，判斷出被檢對(duì)象的真實(shí)身份。

人臉追蹤算法通常是基于人臉檢測(cè)技術(shù)實(shí)現(xiàn)的，其是指在輸入圖像序列中確定某個(gè)人臉的運(yùn)動(dòng)軌跡及大小變化的過(guò)程，可以基于膚色信息、運(yùn)動(dòng)信息、運(yùn)動(dòng)模型、局部器官特征等方法實(shí)現(xiàn)，本申請(qǐng)對(duì)其采用的具體實(shí)現(xiàn)方式不作限定。

由此可見(jiàn)，人臉追蹤算法可以利用相關(guān)的啟發(fā)性知識(shí)達(dá)到快速追蹤的目的，通常只使用人臉的一小部分或局部器官的分布信息，在如背景簡(jiǎn)單靜止視頻、工作臺(tái)前的人臉或頭肩部人臉視頻等環(huán)境中，可以取得很好的人臉追蹤效果，為人臉識(shí)別提供很好的輔助作用。

其中，人臉檢測(cè)是指在給定的圖片中確定人臉位置及大小的過(guò)程，在實(shí)際應(yīng)用中，可以通過(guò)人臉檢測(cè)算法來(lái)搜索圖像信息中人臉的初始位置，之后，可以結(jié)合人臉追蹤算法，在追蹤過(guò)程中定位人臉。

另外，行人識(shí)別算法也可以包括行人檢測(cè)以及行人跟蹤算法，行人檢測(cè)是指將圖像信息中的行人目標(biāo)從背景中分割出來(lái)并精確定位；行人跟蹤就是監(jiān)視人體在圖像信息中的空間和時(shí)間變化，包括人體的出線、位置變化、大小信息、形狀等，在連續(xù)幀圖像上匹配目標(biāo)區(qū)域，滿足實(shí)際需要。

在本實(shí)施例中，獲得一幀圖像后，可以分別利用上述三種算法對(duì)該圖像進(jìn)行同步處理，已得到三種處理結(jié)果，本申請(qǐng)對(duì)上述三種算法對(duì)圖像的具體處理過(guò)程，本實(shí)施例在此不作詳述。

步驟s13，將處理得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，得到關(guān)聯(lián)圖像數(shù)據(jù)；

在本申請(qǐng)中，由于上述三種處理方式是對(duì)同一圖像進(jìn)行的同步處理，為了方便今后查詢所需數(shù)據(jù)，可以將得到的對(duì)同一圖像的三種處理結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，即建立三種處理結(jié)果數(shù)據(jù)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，本申請(qǐng)對(duì)該對(duì)應(yīng)關(guān)系的表示方式不作限定。

步驟s14，利用該關(guān)聯(lián)圖像數(shù)據(jù)，確定圖像信息中拍攝對(duì)象的身份標(biāo)識(shí)，并建立該身份標(biāo)識(shí)與關(guān)聯(lián)圖像數(shù)據(jù)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。

可選的，在實(shí)際應(yīng)用中，利用人臉識(shí)別算法對(duì)圖像信息進(jìn)行處理，通常能夠獲得人臉特征數(shù)據(jù)，并由此可以準(zhǔn)確判斷拍攝對(duì)象的身份標(biāo)識(shí)。當(dāng)然，若拍攝對(duì)象的臉部沒(méi)有正面對(duì)鏡頭，獲得的圖像信息中的臉部信息往往會(huì)不完成，相應(yīng)的提取得到的人臉特征數(shù)據(jù)也將會(huì)不完整，甚至可能會(huì)提取不到臉部特征數(shù)據(jù)。

這種情況下，為了識(shí)別拍攝對(duì)象的身份標(biāo)識(shí)，可以利用建立的上述關(guān)聯(lián)圖像數(shù)據(jù)中，三類處理數(shù)據(jù)的對(duì)應(yīng)關(guān)系，如利用行為數(shù)據(jù)，追蹤針對(duì)該拍攝對(duì)象的上一幀圖像，從而通過(guò)對(duì)追蹤到的圖像進(jìn)行人臉識(shí)別，確定該拍攝對(duì)象的身份標(biāo)識(shí)。

需要說(shuō)明的是，本申請(qǐng)將對(duì)獲得的每一幀圖像進(jìn)行三種算法的同步處理后，都可以將所得三種處理結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)存儲(chǔ)，這樣，若對(duì)當(dāng)前幀圖像進(jìn)行人臉識(shí)別，不能準(zhǔn)確得知其包含的拍攝對(duì)象的身份標(biāo)識(shí)，利用建立的對(duì)應(yīng)關(guān)系，保證追蹤得到的上一幀圖像是針對(duì)該拍攝對(duì)象上一時(shí)刻的圖像，從而保證了對(duì)追蹤圖像進(jìn)行身份識(shí)別的可靠性。

通常情況下，通過(guò)本實(shí)施例上述方式，所得到的上一幀圖像與當(dāng)前針對(duì)圖像中，拍攝對(duì)象的動(dòng)作是連續(xù)的，往往不會(huì)有特別大的差距，所以，在本實(shí)施例中，可以按照上述方式依次往前追蹤圖像，以便獲得拍攝對(duì)象的身份標(biāo)識(shí)。

之后，本申請(qǐng)可以建立該身份標(biāo)識(shí)與上述獲得的關(guān)聯(lián)圖像數(shù)據(jù)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，今后就可以按照用戶的身份標(biāo)識(shí)，直接獲取與其對(duì)應(yīng)的相關(guān)數(shù)據(jù)，而且，可以將該身份標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的關(guān)聯(lián)圖像數(shù)據(jù)作為后續(xù)驗(yàn)證用戶身份的標(biāo)準(zhǔn)等，本申請(qǐng)對(duì)其實(shí)現(xiàn)過(guò)程不作限定。

綜上所述，在本實(shí)施例中，在獲得圖像信息后，本申請(qǐng)將利用人臉識(shí)別算法、人臉追蹤算法以及行人識(shí)別算法這三種算法，對(duì)該圖像信息進(jìn)行同步處理，并利用得到的包含三方便處理結(jié)果數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)圖像數(shù)據(jù)，來(lái)確定拍攝對(duì)象的身份標(biāo)識(shí)，大大提高了識(shí)別用戶身份的準(zhǔn)確性以及效率。

參照?qǐng)D2，為本申請(qǐng)實(shí)施例提供的另一種信息處理方法的流程圖，該方法可以包括：

步驟s21，獲取圖像信息；

步驟s22，判斷從該圖像信息中是否檢測(cè)到人臉圖像和行人圖像，如果是，執(zhí)行步驟s24；如果僅檢測(cè)到行人圖像，進(jìn)入步驟s23；

在本實(shí)施例中，關(guān)于對(duì)圖像信息的人臉檢測(cè)和行人檢測(cè)過(guò)程可以同步進(jìn)行，本申請(qǐng)對(duì)兩者的實(shí)現(xiàn)順序不作限定。

其中，本申請(qǐng)可以利用人臉檢測(cè)算法對(duì)圖像信息進(jìn)行分析，從而根據(jù)分析結(jié)果，來(lái)判斷該圖像信息中是否包含人臉圖像；同樣，可以利用行人識(shí)別算法檢測(cè)該圖像信息中行人，并對(duì)其進(jìn)行跟蹤，本申請(qǐng)對(duì)人臉檢測(cè)和行人檢測(cè)的具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程不作限定。

步驟s23，利用該行人圖像，追蹤上一幀圖像信息，并從追蹤到的圖像信息中檢測(cè)人臉圖像；

在實(shí)際應(yīng)用中，結(jié)合上述分析，可能會(huì)因拍攝對(duì)象的姿態(tài)，或者是電子設(shè)備的拍攝鏡頭與拍攝對(duì)象的距離，或者是電子設(shè)備的拍攝精度等問(wèn)題，導(dǎo)致電子設(shè)備從獲得的圖像信息中，能夠分析得到行人圖像，但無(wú)法的得到相應(yīng)的人臉圖像，如圖3所示，這種情況下，可以采用提示框的方式，確定所得到的行人圖像，但并不局限于這一種提示方式。

其中，在進(jìn)行行人圖像檢測(cè)過(guò)程中，通常會(huì)利用行人追蹤技術(shù)，對(duì)檢測(cè)到的行人圖像進(jìn)行跟蹤，這樣，隨著拍攝對(duì)象在拍攝范圍內(nèi)移動(dòng)，可以實(shí)時(shí)檢測(cè)行人圖像，并利用跟隨移動(dòng)的提示框直觀告知當(dāng)前行人的位置。

舉例說(shuō)明，若拍攝對(duì)象背對(duì)或側(cè)對(duì)鏡頭，或者是拍攝對(duì)象僅有身體部分進(jìn)入拍攝范圍等情況下，電子設(shè)備獲取的圖像信息中并不存在人臉圖像，這種情況下，可以從中獲取行人圖像，之后，可以按照上述追蹤到與該行人圖像關(guān)聯(lián)的，具有用戶人臉圖像的圖像信息。若按照上述追蹤方式，仍無(wú)法得到拍攝對(duì)象的人臉圖像，可以直接進(jìn)入下面步驟s26。

步驟s24，提取該人臉圖像中的面部特征信息，以及行人圖像中的行人特征信息；

結(jié)合圖3和圖4，檢測(cè)到人臉圖像后，也可以采用提示框的方式，確定該人臉圖像的位置，即使人臉圖像呈現(xiàn)在該提示框中，其他圖像位于該提示框之外，本申請(qǐng)對(duì)該提示框的輸出方式不作限定。

步驟s25，判斷是否確定出與該面部特征信息匹配的身份標(biāo)識(shí)，如果是，執(zhí)行步驟s27，如果否，進(jìn)入步驟s26；

本實(shí)施例中，可以通過(guò)將提取得到的面部特征信息與預(yù)存的各身份標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)面部特征進(jìn)行對(duì)比，以便根據(jù)比對(duì)結(jié)果，來(lái)確定具有該面部特征的用戶的身份標(biāo)識(shí)，但不局限于這一種實(shí)現(xiàn)方式。

步驟s26，判斷是否確定出與該行人特征信息匹配的身份標(biāo)識(shí)，如果是，進(jìn)入步驟s27，如果否，執(zhí)行步驟s29；

其中，關(guān)于行人特征信息匹配的身份標(biāo)識(shí)的確定，也可以通過(guò)將其與預(yù)存的各行人特征信息進(jìn)行比對(duì)確定，但并不局限于這一種實(shí)現(xiàn)方式。

在實(shí)際應(yīng)用中，為了提高用戶身份識(shí)別效率以及可靠性，在某些固定的場(chǎng)所，如企業(yè)或工廠等場(chǎng)所，可以預(yù)設(shè)采集員工的人臉圖像以及各部分各角度的身體圖像等，不作今后驗(yàn)證其身份的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)。

可選的，在本申請(qǐng)中，若利用人臉識(shí)別算法和人臉追蹤算法對(duì)圖像信息的處理結(jié)果，無(wú)法判斷出該圖像信息中拍攝對(duì)象的身份標(biāo)識(shí)，可以利用行人識(shí)別算法對(duì)該圖像信息進(jìn)行處理，并將得到的數(shù)據(jù)作為目標(biāo)行人數(shù)據(jù)，之后，利用預(yù)存的具有身份標(biāo)識(shí)的行人數(shù)據(jù)，獲得與該目標(biāo)行人數(shù)據(jù)相匹配的身份標(biāo)識(shí)，即為拍攝對(duì)象的身份標(biāo)識(shí)。

步驟s27，將得到的身份標(biāo)識(shí)與人臉圖像以及行人圖像進(jìn)行關(guān)聯(lián)；

參照?qǐng)D3和4，確定拍攝對(duì)象的身份標(biāo)識(shí)后，可以將其確定的人臉圖像和行人圖像進(jìn)行關(guān)聯(lián)，此時(shí)，可以直接將該身份標(biāo)識(shí)的用戶數(shù)據(jù)呈現(xiàn)在相應(yīng)的人臉圖像和行人圖像旁邊，以便用戶觀看該圖像的相關(guān)信息。

其中，拍攝對(duì)象的身份標(biāo)識(shí)可以包括用戶的id、名稱等內(nèi)容，申請(qǐng)對(duì)此不作限定，需要說(shuō)明的是，用戶id通常是唯一的，可以通過(guò)用戶id區(qū)分個(gè)用戶。

另外，關(guān)于識(shí)別出的身份標(biāo)識(shí)的輸出方式及內(nèi)容，并不局限于圖3和4示出的方式，可以根據(jù)實(shí)際需要進(jìn)行設(shè)定，本申請(qǐng)?jiān)诖瞬辉僭斒觥?/p>

步驟s28，根據(jù)在線學(xué)習(xí)算法，利用得到的身份標(biāo)識(shí)以及與其關(guān)聯(lián)的人臉圖像和行人圖像，更新預(yù)存的與該身份標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的關(guān)聯(lián)圖像數(shù)據(jù)；

在實(shí)際應(yīng)用中，由于根據(jù)本次得到的圖像信息的人臉圖像以及行人圖像，往往會(huì)與之前得到的同一身份標(biāo)識(shí)的人臉圖像和行人圖像重復(fù)，所以，本申請(qǐng)可以將重復(fù)數(shù)據(jù)刪除，或者在確定之前的某圖像包含本次得到的圖像內(nèi)容，可以將本次得到的圖像刪除等，從而減少冗余數(shù)據(jù)，提高查詢效率。

可選的，若經(jīng)過(guò)對(duì)比，確定本次得到的圖像是新的圖像，即之前并不存在與該身份標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的該圖像，將該圖像補(bǔ)充到該身份標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的關(guān)聯(lián)圖像數(shù)據(jù)中?？傊?，本申請(qǐng)可以通過(guò)在線學(xué)習(xí)的方式，使各身份標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的關(guān)聯(lián)圖像數(shù)據(jù)包含的具有該身份標(biāo)識(shí)用戶的內(nèi)容更加全面完整，本申請(qǐng)?jiān)撛诰€學(xué)習(xí)的具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程不作限定。

需要說(shuō)明的是，上述與身份標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)存儲(chǔ)的關(guān)聯(lián)圖像數(shù)據(jù)，通常是存儲(chǔ)在電子設(shè)備的緩存中，若重啟電子設(shè)備，其存儲(chǔ)的這些關(guān)聯(lián)圖像數(shù)據(jù)通常會(huì)被清除，之后，可以按照上述方式重新存儲(chǔ)各用戶的關(guān)聯(lián)圖像數(shù)據(jù)。

步驟s29，利用預(yù)存的具有身份標(biāo)識(shí)的行人圖像信息，獲得該行人特征信息匹配的身份標(biāo)識(shí)，并將其作為圖像信息中拍攝對(duì)象的身份標(biāo)識(shí)。

綜上所述，本申請(qǐng)利用人臉識(shí)別、人臉追蹤以及行人識(shí)別這三種算法，對(duì)獲得的圖像信息進(jìn)行處理，并利用得到的這三方面的處理數(shù)據(jù)，綜合判斷圖像信息中拍攝對(duì)象的身份標(biāo)識(shí)，克服了現(xiàn)有技術(shù)中，僅通過(guò)人臉識(shí)別算法獲得拍攝對(duì)象的身份標(biāo)識(shí)方案中，容易受拍攝對(duì)象臉部姿態(tài)、拍攝對(duì)象與鏡頭距離以及電子設(shè)備精度等因素影響，導(dǎo)致無(wú)法準(zhǔn)確獲得拍攝對(duì)象的身份標(biāo)識(shí)的缺陷，大大提高了身份識(shí)別效率以及準(zhǔn)確性。

而且，本實(shí)施例在確定拍攝對(duì)象的身份標(biāo)識(shí)后，還可以利用在線學(xué)習(xí)算法，對(duì)存儲(chǔ)的與該身份標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的關(guān)聯(lián)圖像數(shù)據(jù)更新，為后續(xù)采集到的圖像信息無(wú)法識(shí)別出身份標(biāo)識(shí)的情況下，直接利用存儲(chǔ)的行人數(shù)據(jù)對(duì)提取的行人特征數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，得到圖像信息中拍攝對(duì)象的身份標(biāo)識(shí)，從而進(jìn)一步提高了用戶身份識(shí)別的可靠性。

參照?qǐng)D5，為本申請(qǐng)實(shí)施例提供的又一種信息處理方法的流程圖，該方法主要對(duì)在線學(xué)習(xí)的實(shí)現(xiàn)過(guò)程進(jìn)行說(shuō)明，關(guān)于本實(shí)施例中實(shí)現(xiàn)該信息處理方案的其他步驟，可以參照上述實(shí)施例相應(yīng)部分的描述，本實(shí)施例在此不再贅述，則該方法可以包括：

步驟s51，確定關(guān)聯(lián)圖像數(shù)據(jù)中的行人圖像，并獲得該行人圖像的正相關(guān)圖像以及負(fù)相關(guān)圖像；

可選的，行人圖像的正相關(guān)圖像可以是指包含行人特征信息的圖像，如圖3的提示框內(nèi)的圖像；負(fù)相關(guān)圖像可以是與該正相關(guān)圖像相鄰，不包含行人特征信息的圖像，如圖3中緊鄰提示框的背景圖像，但并不局限于此。

步驟s52，利用預(yù)設(shè)顏色空間算法對(duì)正相關(guān)圖像以及負(fù)相關(guān)圖像進(jìn)行預(yù)處理，從預(yù)處理后的圖像中提取顏色相關(guān)圖特征；

其中，預(yù)設(shè)顏色空間算法可以包括hsv(hue,saturation,value)算法，但并不局限于此。在hsv算法中，顏色參數(shù)h表示色調(diào)，s表示飽和度，v表示明亮程度。本實(shí)施例可以提取圖像信息中的v參數(shù)，并進(jìn)行直方圖歸一化處理，以便提取自動(dòng)顏色相關(guān)圖特征。

其中，圖像的預(yù)處理可以包括：圖像前景分割處理，以便提取前景圖像，得到正相關(guān)圖像，當(dāng)然還可以包括其他常規(guī)圖像預(yù)處理操作，本實(shí)施例在此不再一一詳述。

顏色相關(guān)圖是圖像顏色分布的一種表達(dá)方式，其刻畫出了某一種顏色的像素?cái)?shù)量占整個(gè)圖像的比例，還反映了不同顏色對(duì)之間的空間相關(guān)性，以便更快速地檢索所需圖像。而顏色自動(dòng)相關(guān)圖則是顏色相關(guān)圖的一種簡(jiǎn)化的變種，其可以用來(lái)觀察具有相同顏色的像素間的空間關(guān)系。本申請(qǐng)對(duì)如何獲得顏色相關(guān)圖的方式不作限定。

步驟s53，計(jì)算該顏色相關(guān)圖特征與身份標(biāo)識(shí)關(guān)聯(lián)存儲(chǔ)的顏色相關(guān)圖特征的相似度；

本實(shí)施例可以利用相似度算法如knn算法，但并不局限于此，來(lái)計(jì)算針對(duì)采集到的圖像信息的顏色相關(guān)圖特征，與已存儲(chǔ)的同一身份標(biāo)識(shí)的顏色相關(guān)圖特征之間的相似度，具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程本申請(qǐng)不作詳述。

步驟s54，判斷該相似度是否大于第一閾值，如果是，進(jìn)入步驟s55；如果否，執(zhí)行步驟s56，

其中，第一閾值可以表示判斷兩個(gè)顏色相關(guān)圖特征對(duì)應(yīng)同一身份標(biāo)識(shí)的臨界值，本申請(qǐng)對(duì)其具體數(shù)值不作限定。

步驟s55，利用提取的顏色相關(guān)圖特征替換身份標(biāo)識(shí)關(guān)聯(lián)存儲(chǔ)的顏色相關(guān)圖特征；

步驟s56，將提取的顏色相關(guān)圖特征與身份標(biāo)識(shí)關(guān)聯(lián)存儲(chǔ)。

在本實(shí)施例中，通過(guò)上述比較判斷，確定對(duì)應(yīng)本次采集到的圖像信息的顏色相關(guān)圖特征并不存在，可以將其與該圖像信息的拍攝對(duì)象的身份標(biāo)識(shí)關(guān)聯(lián)存儲(chǔ)，作為后續(xù)判斷其他圖像信息的顏色相關(guān)圖特征的標(biāo)準(zhǔn)。

可選的，對(duì)于通過(guò)在線學(xué)習(xí)方式得到的各身份標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的關(guān)聯(lián)圖像數(shù)據(jù)，通常并不是永久存儲(chǔ)的，當(dāng)檢測(cè)到針對(duì)電子設(shè)備的關(guān)機(jī)指令或內(nèi)存清理指令時(shí)，可以刪除內(nèi)存中存儲(chǔ)的這些關(guān)聯(lián)圖像數(shù)據(jù)。

綜上，本申請(qǐng)采用在線學(xué)習(xí)的方式，實(shí)現(xiàn)了對(duì)預(yù)存的各關(guān)聯(lián)圖像數(shù)據(jù)的更新，保證其與當(dāng)前用戶的特征最匹配，從而提高了據(jù)此判斷行人特征信息的身份標(biāo)識(shí)的準(zhǔn)確性。

參照?qǐng)D6，為本申請(qǐng)實(shí)施例提供的一種信息處理裝置的結(jié)構(gòu)框圖，該裝置可以包括：

圖像獲取模塊61，用于獲取圖像信息；

圖像處理模塊62，用于利用人臉識(shí)別算法、人臉追蹤算法以及行人識(shí)別算法，對(duì)所述圖像信息進(jìn)行同步處理，并將處理得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，得到關(guān)聯(lián)圖像數(shù)據(jù)；

可選的，如圖7所示，該圖像處理模塊62可以包括：

第一判斷單元621，用于判斷從所述圖像信息中是否檢測(cè)到人臉圖像和行人圖像；

第一提取單元622，用于當(dāng)從所述圖像信息中檢測(cè)到所述人臉圖像和所述行人圖像，提取所述人臉圖像中的面部特征信息，以及所述行人圖像中的行人特征信息；

第二提取單元623，用于當(dāng)從所述圖像信息中僅檢測(cè)到所述行人圖像，提取所述行人圖像中的行人特征信息；

追蹤單元624，用于利用所述行人圖像，追蹤上一幀圖像信息；

第三提取單元625，用于從追蹤到的圖像信息中檢測(cè)人臉圖像，并提取所述人臉圖像中的面部特征信息。

信息關(guān)聯(lián)模塊63，用于利用所述關(guān)聯(lián)圖像數(shù)據(jù)，確定所述圖像信息中拍攝對(duì)象的身份標(biāo)識(shí)，并建立所述身份標(biāo)識(shí)與所述關(guān)聯(lián)圖像數(shù)據(jù)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。

可選的，如圖8所示，該信息關(guān)聯(lián)模塊63可以包括：

第二判斷單元631，用于利用所述人臉識(shí)別算法以及所述人臉追蹤算法對(duì)所述圖像信息的處理結(jié)果，判斷是否確定出所述圖像信息中拍攝對(duì)象的身份標(biāo)識(shí)；

第一確定單元632，用于當(dāng)未確定出所述圖像信息中拍攝對(duì)象的身份標(biāo)識(shí)，將利用所述行人識(shí)別算法對(duì)所述圖像信息進(jìn)行處理得到的數(shù)據(jù)作為目標(biāo)行人數(shù)據(jù)；

第二確定單元633，用于利用內(nèi)存存儲(chǔ)的行人數(shù)據(jù)，獲得與所述目標(biāo)行人數(shù)據(jù)相匹配的身份標(biāo)識(shí)，確定為所述圖像信息中拍攝對(duì)象的身份標(biāo)識(shí)。

作為本申請(qǐng)另一實(shí)施例，如圖9所示，該裝置還可以包括：

在線學(xué)習(xí)模塊64，用于根據(jù)在線學(xué)習(xí)算法，對(duì)所述關(guān)聯(lián)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理；

更新模塊65，用于利用處理結(jié)果更新內(nèi)存中與所述身份標(biāo)識(shí)對(duì)應(yīng)的關(guān)聯(lián)圖像數(shù)據(jù)。

具體的，如圖10所示，該在線學(xué)習(xí)模塊可以包括：

第三確定單元641，用于確定所述關(guān)聯(lián)圖像數(shù)據(jù)中的行人圖像，并獲得所述行人圖像的正相關(guān)圖像以及負(fù)相關(guān)圖像；

預(yù)處理單元642，用于利用預(yù)設(shè)顏色空間算法對(duì)所述正相關(guān)圖像以及所述負(fù)相關(guān)圖像進(jìn)行預(yù)處理，從預(yù)處理后的圖像中提取顏色相關(guān)圖特征；

計(jì)算單元643，用于計(jì)算所述顏色相關(guān)圖特征與所述身份標(biāo)識(shí)關(guān)聯(lián)存儲(chǔ)的顏色相關(guān)圖特征的相似度；

替換單元644，用于當(dāng)所述相似度大于第一閾值，利用提取的顏色相關(guān)圖特征替換所述身份標(biāo)識(shí)關(guān)聯(lián)存儲(chǔ)的顏色相關(guān)圖特征；

存儲(chǔ)單元645，用于當(dāng)所述相似度不大于所述第一閾值，將提取的顏色相關(guān)圖特征與所述身份標(biāo)識(shí)關(guān)聯(lián)存儲(chǔ)。

綜上所述，本實(shí)施例在獲得圖像信息后，將利用人臉識(shí)別算法、人臉追蹤算法以及行人識(shí)別算法，對(duì)該圖像信息進(jìn)行同步處理，并將處理得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，得到關(guān)聯(lián)圖像數(shù)據(jù)，從而利用該關(guān)聯(lián)圖像數(shù)據(jù)，確定圖像信息中拍攝對(duì)象的身份標(biāo)識(shí)，大大提高了識(shí)別用戶身份的準(zhǔn)確性，并且，本申請(qǐng)將會(huì)建立該身份標(biāo)識(shí)與關(guān)聯(lián)圖像數(shù)據(jù)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，豐富了該身份標(biāo)識(shí)關(guān)聯(lián)的用戶圖像信息，為今后快速可靠地驗(yàn)證用戶身份奠定了基礎(chǔ)。

下面將從硬件電路的結(jié)構(gòu)，對(duì)實(shí)現(xiàn)上述信息處理方案的電子設(shè)備進(jìn)行說(shuō)明：

如圖11所示，為本申請(qǐng)實(shí)施例提供的一種電子設(shè)備的硬件結(jié)構(gòu)圖，該電子設(shè)備可以包括：

圖像采集器111，用于獲取圖像信息；

處理器112，用于利用人臉識(shí)別算法、人臉追蹤算法以及行人識(shí)別算法，對(duì)所述圖像信息進(jìn)行同步處理，并將處理得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，得到關(guān)聯(lián)圖像數(shù)據(jù)，利用所述關(guān)聯(lián)圖像數(shù)據(jù)，確定所述圖像信息中拍攝對(duì)象的身份標(biāo)識(shí)，并建立所述身份標(biāo)識(shí)與所述關(guān)聯(lián)圖像數(shù)據(jù)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系；

其中，關(guān)于處理器112實(shí)現(xiàn)上述功能的具體過(guò)程可以參照上述方法實(shí)施例的描述，本實(shí)施例在此不再贅述。

內(nèi)存113，用于存儲(chǔ)所述身份標(biāo)識(shí)與所述關(guān)聯(lián)圖像數(shù)據(jù)之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。

可選的，該電子設(shè)備還可以包括：顯示器114、通信接口115以及通信總線116等等，本申請(qǐng)?jiān)诖瞬辉僖灰涣信e。

在實(shí)際應(yīng)用中，參照?qǐng)D3和圖4，可以通過(guò)顯示器來(lái)呈現(xiàn)得到的圖像信息，以及身份標(biāo)識(shí)等數(shù)據(jù)，具體可以根據(jù)實(shí)際需要確定。

由此可見(jiàn)，本申請(qǐng)?zhí)峁┑碾娮釉O(shè)備克服了人臉識(shí)別姿態(tài)受限的問(wèn)題，且即便用戶臉部角度變化較大，也可以得到對(duì)應(yīng)的身份標(biāo)識(shí)；而且，由于本申請(qǐng)結(jié)合了行人識(shí)別算法，不受距離的限制，近距離時(shí)可以通過(guò)人臉識(shí)別得到拍攝對(duì)象的身份標(biāo)識(shí)，遠(yuǎn)距離時(shí)可以結(jié)合人臉跟蹤算法，得到相應(yīng)的身份標(biāo)識(shí)，若無(wú)法檢測(cè)到人臉，還可以通過(guò)行人識(shí)別算法得到更遠(yuǎn)距離的拍攝對(duì)象的身份標(biāo)識(shí)，大大提高了用戶身份識(shí)別的可靠性。

最后，需要說(shuō)明的是，關(guān)于上述各實(shí)施例中，諸如第一、第二等之類的關(guān)系術(shù)語(yǔ)僅僅用來(lái)將一個(gè)操作、單元或模塊與另一個(gè)操作、單元或模塊區(qū)分開(kāi)來(lái)，而不一定要求或者暗示這些單元、操作或模塊之間存在任何這種實(shí)際的關(guān)系或者順序。而且，術(shù)語(yǔ)“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(guò)程、方法或者系統(tǒng)不僅包括那些要素，而且還包括沒(méi)有明確列出的其他要素，或者是還包括為這種過(guò)程、方法或者系統(tǒng)所固有的要素。在沒(méi)有更多限制的情況下，由語(yǔ)句“包括一個(gè)……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的過(guò)程、方法或者系統(tǒng)中還存在另外的相同要素。

本說(shuō)明書(shū)中各個(gè)實(shí)施例采用遞進(jìn)的方式描述，每個(gè)實(shí)施例重點(diǎn)說(shuō)明的都是與其他實(shí)施例的不同之處，各個(gè)實(shí)施例之間相同相似部分互相參見(jiàn)即可。對(duì)于實(shí)施例公開(kāi)的裝置和電子設(shè)備而言，由于其與實(shí)施例公開(kāi)的方法對(duì)應(yīng)，所以描述的比較簡(jiǎn)單，相關(guān)之處參見(jiàn)方法部分說(shuō)明即可。

對(duì)所公開(kāi)的實(shí)施例的上述說(shuō)明，使本領(lǐng)域?qū)I(yè)技術(shù)人員能夠?qū)崿F(xiàn)或使用本申請(qǐng)。對(duì)這些實(shí)施例的多種修改對(duì)本領(lǐng)域的專業(yè)技術(shù)人員來(lái)說(shuō)將是顯而易見(jiàn)的，本文中所定義的一般原理可以在不脫離本申請(qǐng)的精神或范圍的情況下，在其它實(shí)施例中實(shí)現(xiàn)。因此，本申請(qǐng)將不會(huì)被限制于本文所示的這些實(shí)施例，而是要符合與本文所公開(kāi)的原理和新穎特點(diǎn)相一致的最寬的范圍。