本發(fā)明涉及人臉識別領(lǐng)域，特別涉及一種人臉識別方法及裝置。

背景技術(shù)：

隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展及人民生活水平的提高，觀看視頻節(jié)目已經(jīng)成為人們工作、學(xué)習(xí)、社交以及休閑娛樂不可替代的重要方式。隨著用戶使用頻率的增多，用戶會想要對視頻中出現(xiàn)的特定人群(比如明星)提升識別率；而人臉識別是基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識別的一種生物識別技術(shù)，通過人臉識別可以幫助用戶對視頻節(jié)目中出現(xiàn)的特定人群比如明星進(jìn)行臉部識別，但當(dāng)前缺少一種準(zhǔn)確率高且識別效率也高的人臉識別方法，來滿足用戶對于視頻節(jié)目中出現(xiàn)的明星臉的識別需求。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明提供一種人臉識別方法及裝置，基于算法設(shè)計(jì)高效準(zhǔn)確的人臉識別方案，滿足了用戶對于視頻節(jié)目中出現(xiàn)的特定人群的識別需求，提升了用戶體驗(yàn)。

根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的第一方面，提供一種人臉識別方法，包括：

獲取視頻節(jié)目中的人臉，并在所述人臉中提取預(yù)設(shè)數(shù)量和預(yù)設(shè)位置的人臉特征點(diǎn)；其中，所述特征點(diǎn)包括所述人臉的左、右眼中心所在的特征點(diǎn)；

以所述人臉的左、右眼中心所在的特征點(diǎn)為基準(zhǔn)位置對所述圖像中獲取的人臉進(jìn)行對齊處理；

提取所有所述特征點(diǎn)的小波特征，并將所述小波特征與預(yù)先存儲在特定人群數(shù)據(jù)庫中的人臉的小波特征進(jìn)行對比，并判斷所述人臉是否為特定人群的人臉。

在一個實(shí)施例中，所述獲取視頻節(jié)目中的人臉，并在所述人臉中提取預(yù)設(shè)數(shù)量和預(yù)設(shè)位置的人臉特征點(diǎn)，包括：

獲取視頻節(jié)目中的圖像，并根據(jù)預(yù)設(shè)的asm算法檢測所述圖像中是否存在人臉；

在檢測到所述圖像中存在人臉之后，根據(jù)所述asm算法在所述人臉中提取預(yù)設(shè)數(shù)量和預(yù)設(shè)位置的人臉特征點(diǎn)。

在一個實(shí)施例中，所述提取所有所述特征點(diǎn)的小波特征，并將所述小波特征與預(yù)先存儲在特定人群數(shù)據(jù)庫中的人臉的小波特征進(jìn)行對比，并判斷所述人臉是否為特定人群的人臉，包括：

提取各所述特征點(diǎn)的預(yù)設(shè)數(shù)量的維度的小波特征，并獲取提取的所有所述特征點(diǎn)的小波特征；

將獲取的所述小波特征與預(yù)先存儲在特定人群數(shù)據(jù)庫中的人臉的小波特征進(jìn)行對比，并根據(jù)距離匹配算法判斷所述人臉是否為特定人群數(shù)據(jù)庫中的人臉；

在判斷所述人臉為特定人群數(shù)據(jù)庫中的人臉時，將所述圖像存儲到所述特定人群數(shù)據(jù)庫中與所述圖像中的人臉對應(yīng)的文件夾中。

在一個實(shí)施例中，所述將獲取的所述小波特征與預(yù)先存儲在特定人群數(shù)據(jù)庫中的人臉的小波特征進(jìn)行對比，并根據(jù)距離匹配算法判斷所述人臉是否為特定人群數(shù)據(jù)庫中的人臉之后，還包括：

在判斷所述人臉并不是特定人群數(shù)據(jù)庫中的人臉時，則人為判斷所述人臉是否也屬于所述特定人群；

在判斷所述人臉屬于所述特定人群時，在所述特定人群數(shù)據(jù)庫中新建文件夾，并將所述圖像存儲至新建的所述文件夾中。

在一個實(shí)施例中，所述在判斷所述人臉并不是特定人群數(shù)據(jù)庫中的人臉時，則人為判斷所述人臉是否也屬于所述特定人群之后，還包括：

在判斷所述人臉并不屬于所述特定人群時，丟棄所述圖像或?qū)⑺鰣D像放置入預(yù)設(shè)文件夾中。

根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的第二方面，還提供一種人臉識別裝置，包括：

獲取模塊，用于獲取視頻節(jié)目中的人臉，并在所述人臉中提取預(yù)設(shè)數(shù)量和預(yù)設(shè)位置的人臉特征點(diǎn)；其中，所述特征點(diǎn)包括所述人臉的左、右眼中心所在的特征點(diǎn)；

提取模塊，用于以所述人臉的左、右眼中心所在的特征點(diǎn)為基準(zhǔn)位置對所述圖像中獲取的人臉進(jìn)行對齊處理；

對比模塊，用于提取所有所述特征點(diǎn)的小波特征，并將所述小波特征與預(yù)先存儲在特定人群數(shù)據(jù)庫中的人臉的小波特征進(jìn)行對比，并判斷所述人臉是否為特定人群的人臉。

在一個實(shí)施例中，所述獲取模塊包括：

獲取子模塊，用于獲取視頻節(jié)目中的圖像，并根據(jù)預(yù)設(shè)的asm算法檢測所述圖像中是否存在人臉；

第一提取子模塊，用于在檢測到所述圖像中存在人臉之后，根據(jù)所述asm算法在所述人臉中提取預(yù)設(shè)數(shù)量和預(yù)設(shè)位置的人臉特征點(diǎn)。

在一個實(shí)施例中，所述對比模塊包括：

第二提取子模塊，用于提取各所述特征點(diǎn)的預(yù)設(shè)數(shù)量的維度的小波特征，并獲取提取的所有所述特征點(diǎn)的小波特征；

對比子模塊，用于將獲取的所述小波特征與預(yù)先存儲在特定人群數(shù)據(jù)庫中的人臉的小波特征進(jìn)行對比，并根據(jù)距離匹配算法判斷所述人臉是否為特定人群數(shù)據(jù)庫中的人臉；

存儲子模塊，用于在判斷所述人臉為特定人群數(shù)據(jù)庫中的人臉時，將所述圖像存儲到所述特定人群數(shù)據(jù)庫中與所述圖像中的人臉對應(yīng)的文件夾中。

在一個實(shí)施例中，所述對比模塊還包括：

判斷子模塊，用于在判斷所述人臉并不是特定人群數(shù)據(jù)庫中的人臉時，則人為判斷所述人臉是否也屬于所述特定人群；

第一處理子模塊，用于在判斷所述人臉屬于所述特定人群時，在所述特定人群數(shù)據(jù)庫中新建文件夾，并將所述圖像存儲至新建的所述文件夾中。

在一個實(shí)施例中，所述對比模塊還包括：

第二處理子模塊，用于在判斷所述人臉并不屬于所述特定人群時，丟棄所述圖像或?qū)⑺鰣D像放置入預(yù)設(shè)文件夾中。

本發(fā)明實(shí)施例提供的技術(shù)方案可產(chǎn)生以下有益效果：獲取視頻節(jié)目中的人臉，并在所述人臉中提取預(yù)設(shè)數(shù)量和預(yù)設(shè)位置的人臉特征點(diǎn)；其中，所述特征點(diǎn)包括所述人臉的左、右眼中心所在的特征點(diǎn)；以所述人臉的左、右眼中心所在的特征點(diǎn)為基準(zhǔn)位置對所述圖像中獲取的人臉進(jìn)行對齊處理；提取所有所述特征點(diǎn)的小波特征，并將所述小波特征與預(yù)先存儲在特定人群數(shù)據(jù)庫中的人臉的小波特征進(jìn)行對比，并判斷所述人臉是否為特定人群的人臉。該方案基于算法設(shè)計(jì)高效準(zhǔn)確的人臉識別方案，滿足了用戶對于視頻節(jié)目中出現(xiàn)的特定人群的識別需求，提升了用戶體驗(yàn)。

本發(fā)明的其它特征和優(yōu)點(diǎn)將在隨后的說明書中闡述，并且，部分地從說明書中變得顯而易見，或者通過實(shí)施本發(fā)明而了解。本發(fā)明的目的和其他優(yōu)點(diǎn)可通過在所寫的說明書、權(quán)利要求書、以及附圖中所特別指出的結(jié)構(gòu)來實(shí)現(xiàn)和獲得。

下面通過附圖和實(shí)施例，對本發(fā)明的技術(shù)方案做進(jìn)一步的詳細(xì)描述。

附圖說明

附圖用來提供對本發(fā)明的進(jìn)一步理解，并且構(gòu)成說明書的一部分，與本發(fā)明的實(shí)施例一起用于解釋本發(fā)明，并不構(gòu)成對本發(fā)明的限制。

在附圖中：

圖1為本發(fā)明根據(jù)一示例性實(shí)施例示出的一種人臉識別方法的流程圖。

圖2為本發(fā)明根據(jù)一示例性實(shí)施例示出的一種人臉識別方法的步驟S10的流程圖。

圖3為本發(fā)明根據(jù)一示例性實(shí)施例示出的一種人臉識別方法的步驟S30的流程圖。

圖4為本發(fā)明根據(jù)一示例性實(shí)施例示出的另一種人臉識別方法的步驟S30的流程圖。

圖5為本發(fā)明根據(jù)一示例性實(shí)施例示出的又一種人臉識別方法的步驟S30的流程圖。

圖6為本發(fā)明根據(jù)一示例性實(shí)施例示出的一種人臉識別裝置的框圖。

圖7為本發(fā)明根據(jù)一示例性實(shí)施例示出的一種人臉識別裝置的獲取模塊61的框圖。

圖8為本發(fā)明根據(jù)一示例性實(shí)施例示出的一種人臉識別裝置的對比模塊63的框圖。

圖9為本發(fā)明根據(jù)一示例性實(shí)施例示出的另一種人臉識別裝置的對比模塊63的框圖。

圖10為本發(fā)明根據(jù)一示例性實(shí)施例示出的另一種人臉識別裝置的對比模塊63的框圖。

具體實(shí)施方式

以下結(jié)合附圖對本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例進(jìn)行說明，應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的優(yōu)選實(shí)施例僅用于說明和解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。

本公開實(shí)施例提供了一種人臉識別方法，基于算法設(shè)計(jì)高效準(zhǔn)確的人臉識別方案，滿足了用戶對于視頻節(jié)目中出現(xiàn)的特定人群的識別需求，提升了用戶體驗(yàn)。如圖1所示，該方法包括步驟S10-S30：

在步驟S10中，獲取視頻節(jié)目中的人臉，并在所述人臉中提取預(yù)設(shè)數(shù)量和預(yù)設(shè)位置的人臉特征點(diǎn)；其中，所述特征點(diǎn)包括所述人臉的左、右眼中心所在的特征點(diǎn)；其中，所述預(yù)設(shè)數(shù)量及預(yù)設(shè)位置可以根據(jù)需求進(jìn)行設(shè)定，比如選定人臉上的68個位置進(jìn)行特征點(diǎn)的提取。且所述特征點(diǎn)中包括人臉上可以用于作為基準(zhǔn)的左、右眼中心所在的特征點(diǎn)，可理解的，該基準(zhǔn)位置也可以設(shè)定為其他位置，只要方便進(jìn)行定位和對齊的圖像處理過程即可。

在一個實(shí)施例中，如圖2所示，所述步驟S10包括：

步驟S101、獲取視頻節(jié)目中的圖像，并根據(jù)預(yù)設(shè)的asm(active shape models：主動性狀模型)算法檢測所述圖像中是否存在人臉；也即，在本實(shí)施例中，所述獲取視頻節(jié)目中的人臉的過程是通過asm算法來進(jìn)行檢測的，可理解的，也可以通過其他方式來進(jìn)行檢測，只要能達(dá)到從所述視頻節(jié)目的圖像中檢測并獲取到人臉的效果即可。

步驟S102、在檢測到所述圖像中存在人臉之后，根據(jù)所述asm算法在所述人臉中提取預(yù)設(shè)數(shù)量和預(yù)設(shè)位置的人臉特征點(diǎn)。其中，所述預(yù)設(shè)數(shù)量及預(yù)設(shè)位置可以根據(jù)需求進(jìn)行設(shè)定，比如選定人臉上的68個位置進(jìn)行特征點(diǎn)的提取。且所述特征點(diǎn)中包括人臉上可以用于作為基準(zhǔn)的左、右眼中心所在的特征點(diǎn)，可理解的，該基準(zhǔn)位置也可以設(shè)定為其他位置，只要方便進(jìn)行定位和對齊的圖像處理過程即可?？衫斫獾?，當(dāng)并未檢測到所述圖像中存在人臉時，可以丟棄所述圖像，再繼續(xù)進(jìn)行獲取所述視頻節(jié)目的下一個圖像。

如圖1所示，在步驟S20中，以所述人臉的左、右眼中心所在的特征點(diǎn)為基準(zhǔn)位置對所述圖像中獲取的人臉進(jìn)行對齊處理；也即，該步驟中將人臉以左、右眼中心所在的特征點(diǎn)為基準(zhǔn)，將上述提取的所有特征點(diǎn)進(jìn)行對齊，方便后續(xù)進(jìn)行人臉識別。

在步驟S30中，提取所有所述特征點(diǎn)的小波特征，并將所述小波特征與預(yù)先存儲在特定人群數(shù)據(jù)庫中的人臉的小波特征進(jìn)行對比，并判斷所述人臉是否為特定人群的人臉。其中，提取的所述小波特征的維度的數(shù)量可以根據(jù)需求進(jìn)行設(shè)定。所述特定人群也可以根據(jù)需要進(jìn)行設(shè)定，比如，設(shè)定所述特定人群為娛樂明星，也可以設(shè)定特定人群為運(yùn)動員等。

在一個實(shí)施例中，如圖3所示，所述步驟S30包括：

步驟S301、提取各所述特征點(diǎn)的預(yù)設(shè)數(shù)量的維度的小波特征，并獲取提取的所有所述特征點(diǎn)的小波特征；其中，所述預(yù)設(shè)數(shù)量的維度可以根據(jù)需求進(jìn)行設(shè)定，比如，將每個所述特征點(diǎn)按照預(yù)設(shè)的幅度與角度提取80維度的小波特征，那么，當(dāng)特征點(diǎn)有68個時，獲取的所有所述特征點(diǎn)的小波特征將是5440維度，可以在后續(xù)將提取的5440維度的小波特征與存儲在特定人群數(shù)據(jù)庫中的人臉的小波特征進(jìn)行對比與匹配。

步驟S302、將獲取的所述小波特征與預(yù)先存儲在特定人群數(shù)據(jù)庫中的人臉的小波特征進(jìn)行對比，并根據(jù)距離匹配算法判斷所述人臉是否為特定人群數(shù)據(jù)庫中的人臉；所述特定人群也可以根據(jù)需要進(jìn)行設(shè)定，比如，設(shè)定所述特定人群為明星，此時，特定人群數(shù)據(jù)庫中的人臉存儲為明星臉?？衫斫獾模鼍嚯x匹配算法也可以替換為其他算法，只要能達(dá)到判斷所述人臉是否為特定人群數(shù)據(jù)庫中的人臉的效果即可。

步驟S303、在判斷所述人臉為特定人群數(shù)據(jù)庫中的人臉時，將所述圖像存儲到所述特定人群數(shù)據(jù)庫中與所述圖像中的人臉對應(yīng)的文件夾中。也即，如果所述特定人群為明星，則當(dāng)判斷所述人臉為特定人群數(shù)據(jù)庫中的明星臉時，將所述圖像存儲到所述特定人群數(shù)據(jù)庫中與該明星對應(yīng)的文件夾中。

在一個實(shí)施例中，如圖4所示，所述步驟S302之后還包括：

步驟S304、在判斷所述人臉并不是特定人群數(shù)據(jù)庫中的人臉時，則人為判斷所述人臉是否也屬于所述特定人群；也即，如果所述特定人群為明星，則當(dāng)判斷所述人臉不是特定人群數(shù)據(jù)庫中的明星臉時，則通過人主動判斷所述人臉是否也屬于明星臉，并當(dāng)人為判斷所述人臉是明星臉時，在所述特定人群數(shù)據(jù)庫中新建文件夾(判斷出的該明星的專屬文件夾)，并將所述圖像存儲至新建的所述文件夾中。

步驟S305、在判斷所述人臉屬于所述特定人群時，在所述特定人群數(shù)據(jù)庫中新建文件夾，并將所述圖像存儲至新建的所述文件夾中。

在一個實(shí)施例中，如圖5所示，所述步驟S304之后還包括：

步驟S306、在判斷所述人臉并不屬于所述特定人群時，丟棄所述圖像或?qū)⑺鰣D像放置入預(yù)設(shè)文件夾中。也即，上述判斷中，如果人為判斷所述人臉不是明星臉時，則丟棄所述圖像或?qū)⑺鰣D像放置入預(yù)設(shè)文件夾中。

本發(fā)明實(shí)施例提供的上述方法，獲取視頻節(jié)目中的人臉，并在所述人臉中提取預(yù)設(shè)數(shù)量和預(yù)設(shè)位置的人臉特征點(diǎn)；其中，所述特征點(diǎn)包括所述人臉的左、右眼中心所在的特征點(diǎn)；以所述人臉的左、右眼中心所在的特征點(diǎn)為基準(zhǔn)位置對所述圖像中獲取的人臉進(jìn)行對齊處理；提取所有所述特征點(diǎn)的小波特征，并將所述小波特征與預(yù)先存儲在特定人群數(shù)據(jù)庫中的人臉的小波特征進(jìn)行對比，并判斷所述人臉是否為特定人群的人臉。該方案基于算法設(shè)計(jì)高效準(zhǔn)確的人臉識別方案，滿足了用戶對于視頻節(jié)目中出現(xiàn)的特定人群的識別需求，提升了用戶體驗(yàn)。

對應(yīng)本發(fā)明實(shí)施例提供的人臉識別方法，本發(fā)明還提供人臉識別裝置，如圖6所示，該裝置可包括：

獲取模塊61，用于獲取視頻節(jié)目中的人臉，并在所述人臉中提取預(yù)設(shè)數(shù)量和預(yù)設(shè)位置的人臉特征點(diǎn)；其中，所述特征點(diǎn)包括所述人臉的左、右眼中心所在的特征點(diǎn)；其中，所述特征點(diǎn)包括所述人臉的左、右眼中心所在的特征點(diǎn)；其中，所述預(yù)設(shè)數(shù)量及預(yù)設(shè)位置可以根據(jù)需求進(jìn)行設(shè)定，比如選定人臉上的68個位置進(jìn)行特征點(diǎn)的提取。且所述特征點(diǎn)中包括人臉上可以用于作為基準(zhǔn)的左、右眼中心所在的特征點(diǎn)，可理解的，該基準(zhǔn)位置也可以設(shè)定為其他位置，只要方便進(jìn)行定位和對齊的圖像處理過程即可。

提取模塊62，用于以所述人臉的左、右眼中心所在的特征點(diǎn)為基準(zhǔn)位置對所述圖像中獲取的人臉進(jìn)行對齊處理；也即，將人臉以左、右眼中心所在的特征點(diǎn)為基準(zhǔn)，將上述提取的所有特征點(diǎn)進(jìn)行對齊，方便后續(xù)進(jìn)行人臉識別。

對比模塊63，用于提取所有所述特征點(diǎn)的小波特征，并將所述小波特征與預(yù)先存儲在特定人群數(shù)據(jù)庫中的人臉的小波特征進(jìn)行對比，并判斷所述人臉是否為特定人群的人臉。其中，提取的所述小波特征的維度的數(shù)量可以根據(jù)需求進(jìn)行設(shè)定。所述特定人群也可以根據(jù)需要進(jìn)行設(shè)定，比如，設(shè)定所述特定人群為娛樂明星，也可以設(shè)定特定人群為運(yùn)動員等。

在一個實(shí)施例中，如圖7所示，所述獲取模塊61包括：

獲取子模塊611，用于獲取視頻節(jié)目中的圖像，并根據(jù)預(yù)設(shè)的asm算法檢測所述圖像中是否存在人臉；也即，在本實(shí)施例中，所述獲取視頻節(jié)目中的人臉的過程是通過asm算法來進(jìn)行檢測的，可理解的，也可以通過其他方式來進(jìn)行檢測，只要能達(dá)到從所述視頻節(jié)目的圖像中檢測并獲取到人臉的效果即可。

第一提取子模塊612，用于在檢測到所述圖像中存在人臉之后，根據(jù)所述asm算法在所述人臉中提取預(yù)設(shè)數(shù)量和預(yù)設(shè)位置的人臉特征點(diǎn)。其中，所述預(yù)設(shè)數(shù)量及預(yù)設(shè)位置可以根據(jù)需求進(jìn)行設(shè)定，比如選定人臉上的68個位置進(jìn)行特征點(diǎn)的提取。且所述特征點(diǎn)中包括人臉上可以用于作為基準(zhǔn)的左、右眼中心所在的特征點(diǎn)，可理解的，該基準(zhǔn)位置也可以設(shè)定為其他位置，只要方便進(jìn)行定位和對齊的圖像處理過程即可?？衫斫獾?，當(dāng)并未檢測到所述圖像中存在人臉時，可以丟棄所述圖像，再繼續(xù)進(jìn)行獲取所述視頻節(jié)目的下一個圖像。

在一個實(shí)施例中，如圖8所示，所述對比模塊63包括：

第二提取子模塊631，用于提取各所述特征點(diǎn)的預(yù)設(shè)數(shù)量的維度的小波特征，并獲取提取的所有所述特征點(diǎn)的小波特征；其中，所述預(yù)設(shè)數(shù)量的維度可以根據(jù)需求進(jìn)行設(shè)定，比如，將每個所述特征點(diǎn)按照預(yù)設(shè)的幅度與角度提取80維度的小波特征，那么，當(dāng)特征點(diǎn)有68個時，獲取的所有所述特征點(diǎn)的小波特征將是5440維度，可以在后續(xù)將提取的5440維度的小波特征與存儲在特定人群數(shù)據(jù)庫中的人臉的小波特征進(jìn)行對比與匹配。

對比子模塊632，用于將獲取的所述小波特征與預(yù)先存儲在特定人群數(shù)據(jù)庫中的人臉的小波特征進(jìn)行對比，并根據(jù)距離匹配算法判斷所述人臉是否為特定人群數(shù)據(jù)庫中的人臉；所述特定人群也可以根據(jù)需要進(jìn)行設(shè)定，比如，設(shè)定所述特定人群為明星，此時，特定人群數(shù)據(jù)庫中的人臉存儲為明星臉?？衫斫獾?，所述距離匹配算法也可以替換為其他算法，只要能達(dá)到判斷所述人臉是否為特定人群數(shù)據(jù)庫中的人臉的效果即可。

存儲子模塊633，用于在判斷所述人臉為特定人群數(shù)據(jù)庫中的人臉時，將所述圖像存儲到所述特定人群數(shù)據(jù)庫中與所述圖像中的人臉對應(yīng)的文件夾中。也即，如果所述特定人群為明星，則當(dāng)判斷所述人臉為特定人群數(shù)據(jù)庫中的明星臉時，將所述圖像存儲到所述特定人群數(shù)據(jù)庫中與該明星對應(yīng)的文件夾中。

在一個實(shí)施例中，如圖9所示，所述對比模塊63還包括：

判斷子模塊634，用于在判斷所述人臉并不是特定人群數(shù)據(jù)庫中的人臉時，則人為判斷所述人臉是否也屬于所述特定人群；也即，如果所述特定人群為明星，則當(dāng)判斷所述人臉不是特定人群數(shù)據(jù)庫中的明星臉時，則通過人主動判斷所述人臉是否也屬于明星臉，并當(dāng)人為判斷所述人臉是明星臉時，在所述特定人群數(shù)據(jù)庫中新建文件夾(判斷出的該明星的專屬文件夾)，并將所述圖像存儲至新建的所述文件夾中。

第一處理子模塊635，用于在判斷所述人臉屬于所述特定人群時，在所述特定人群數(shù)據(jù)庫中新建文件夾，并將所述圖像存儲至新建的所述文件夾中。

在一個實(shí)施例中，如圖10所示，所述對比模塊63還包括：

第二處理子模塊636，用于在判斷所述人臉并不屬于所述特定人群時，丟棄所述圖像或?qū)⑺鰣D像放置入預(yù)設(shè)文件夾中。也即，上述判斷中，如果人為判斷所述人臉不是明星臉時，則丟棄所述圖像或?qū)⑺鰣D像放置入預(yù)設(shè)文件夾中。

本發(fā)明實(shí)施例提供的上述裝置，基于算法設(shè)計(jì)高效準(zhǔn)確的人臉識別方案，滿足了用戶對于視頻節(jié)目中出現(xiàn)的特定人群的識別需求，提升了用戶體驗(yàn)。

本領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)人員應(yīng)明白，本發(fā)明的實(shí)施例可提供為方法、系統(tǒng)、或計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。因此，本發(fā)明可采用完全硬件實(shí)施例、完全軟件實(shí)施例、或結(jié)合軟件和硬件方面的實(shí)施例的形式。而且，本發(fā)明可采用在一個或多個其中包含有計(jì)算機(jī)可用程序代碼的計(jì)算機(jī)可用存儲介質(zhì)(包括但不限于磁盤存儲器和光學(xué)存儲器等)上實(shí)施的計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品的形式。

本發(fā)明是參照根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的方法、設(shè)備(系統(tǒng))、和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品的流程圖和/或方框圖來描述的。應(yīng)理解可由計(jì)算機(jī)程序請求實(shí)現(xiàn)流程圖和/或方框圖中的每一流程和/或方框、以及流程圖和/或方框圖中的流程和/或方框的結(jié)合。可提供這些計(jì)算機(jī)程序請求到通用計(jì)算機(jī)、專用計(jì)算機(jī)、嵌入式處理機(jī)或其他可編程信息處理設(shè)備的處理器以產(chǎn)生一個機(jī)器，使得通過計(jì)算機(jī)或其他可編程信息處理設(shè)備的處理器執(zhí)行的請求產(chǎn)生用于實(shí)現(xiàn)在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能的裝置。

這些計(jì)算機(jī)程序請求也可存儲在能引導(dǎo)計(jì)算機(jī)或其他可編程信息處理設(shè)備以特定方式工作的計(jì)算機(jī)可讀存儲器中，使得存儲在該計(jì)算機(jī)可讀存儲器中的請求產(chǎn)生包括請求裝置的制造品，該請求裝置實(shí)現(xiàn)在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能。

這些計(jì)算機(jī)程序請求也可裝載到計(jì)算機(jī)或其他可編程信息處理設(shè)備上，使得在計(jì)算機(jī)或其他可編程設(shè)備上執(zhí)行一系列操作步驟以產(chǎn)生計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的處理，從而在計(jì)算機(jī)或其他可編程設(shè)備上執(zhí)行的請求提供用于實(shí)現(xiàn)在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能的步驟。

顯然，本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以對本發(fā)明進(jìn)行各種改動和變型而不脫離本發(fā)明的精神和范圍。這樣，倘若本發(fā)明的這些修改和變型屬于本發(fā)明權(quán)利要求及其等同技術(shù)的范圍之內(nèi)，則本發(fā)明也意圖包含這些改動和變型在內(nèi)。