用于K12教育阶段基于人脸识别的视频中检索人员方法
专利汇可以提供用于K12教育阶段基于人脸识别的视频中检索人员方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种用于K12教育阶段基于 人脸识别 的视频中检索人员方法，通过视频拍摄设备，获取 视频流 数据，把视频数据传输到原始数据储存模 块 中，通过分布式文件系统对原始视频流数据进行切分，把切分处理后原始视频流数据储存到分布式 数据库 中,对每一片原始视频流数据的 帧 进行映射到MapReduce模型中，然后分别提取视频物体的脸部特征和动作特征，最终提取出视频中运动的物体；再通过 深度学习 方法，筛选出运动的物体为人员的视频,然后通过CNN 卷积神经网络 深度学习方法反复对比，提取人员的外貌特征；将识别到的体貌特征信息保存到 云 服务数据库中，由相似度高低排序，将要搜索的视频跟需要搜索的人员信息进行一一对应，最终从视频中识别检索到相应的人员。，下面是用于K12教育阶段基于人脸识别的视频中检索人员方法专利的具体信息内容。
1.用于K12教育阶段基于人脸识别的视频中检索人员方法，其特征在于,包括以下步骤：
通过视频拍摄设备，获取视频流数据，把视频数据传输到原始数据储存模块中；
调取储存模块中的原始视频流数据,通过分布式文件系统对原始视频流数据进行切分，把切分处理后原始视频流数据储存到分布式数据库中；
调取分布式数据库中的每一片原始视频流数据的帧，把每一片原始视频流数据的帧防射变换映射到MapReduce模型中；
从映射后的每一帧视频流数据中分别提取视频物体的脸部特征和动作特征，最终提取出视频中运动的物体；
提取出视频中运动的物体后，通过训练好的CNN卷积神经网络学习的识别算法反复处理人的外貌特征，筛选出运动物体为人员的视频；
从筛选出运动物体为人员的视频中, 筛选出的人员视频采用多个卷积核描绘出一幅图像，通过卷积层的卷积核提取每针图片中人员面部的局部特征，并通过提取到的新人员面部特征进行记录和学习，然后经过池化层和全连接层对视频中的人像进行反复对比，提取人员的外貌特征；
将提取人员的外貌特征保存到云服务数据库中，按相似度高低排序，将所要搜索的视频跟需要检索的人员信息进行一一对应，最终从视频中识别检索到相应的人员。
2.根据权利要求1所述用于K12教育阶段基于人脸识别的视频中检索人员方法，其特征在于, 从映射后的每一帧原始视频流数据中分别提取视频物体的脸部特征为通过深度神经网络从映射后的每一帧原始视频流数据提取人脸特征。
3.根据权利要求1-2任一项所述用于K12教育阶段基于人脸识别的视频中检索人员方法，其特征在于, 从映射后的每一帧原始视频流数据中分别提取视频物体的动作特征为利用物体点面检测方法从映射后的每一帧原始视频流数据提取动作特征。
4.根据权利要求1所述用于K12教育阶段基于人脸识别的视频中检索人员方法，其特征在于, 提取出视频中运动的物体后，通过深度学习方法，筛选出运动物体为人员的视频是利用点面算法、Vibe、帧差法或光流法，检测出运动物体，最终筛选出运动物体为人员的视频。
用于K12教育阶段基于人脸识别的视频中检索人员方法
技术领域
背景技术
发明内容
调取储存模块中的原始视频流数据,通过分布式文件系统对原始视频流数据进行切分，把切分处理后原始视频流数据储存到分布式数据库中；
调取分布式数据库中的每一片原始视频流数据的帧，把每一片原始视频流数据的帧防射变换映射到MapReduce模型中;
从映射后的每一帧视频流数据中分别提取视频物体的脸部特征和动作特征，最终提取出视频中运动的物体；
提取出视频中运动的物体后，通过训练好的CNN卷积神经网络学习的识别算法，反复处理人的外貌特征，筛选出运动物体为人员的视频；
从筛选出运动物体为人员的视频中, 筛选出人员的视频采用多个卷积核描绘出一幅图像，通过卷积层的卷积核提取每针图片中人员面部的局部特征，并通过提取到的新人员面部特征进行记录和学习，然后经过池化层和全连接层对视频中的人像进行反复对比，提取人员的外貌特征；
将提取人员的外貌特征保存到云服务数据库中，按相似度高低排序，将所要搜索的视频跟需要检索的人员信息进行一一对应，最终从视频中识别检索到相应的人员。
具体实施方式
调取储存模块中的原始视频流数据,通过分布式文件系统对原始视频流数据进行切分，把切分处理后原始视频流数据储存到分布式数据库中；
调取分布式数据库中的每一片原始视频流数据的帧，把每一片原始视频流数据的帧防射变换映射到MapReduce模型中;
从映射后的每一帧视频流数据中分别提取视频物体的脸部特征和动作特征，最终提取出视频中运动的物体；
提取出视频中运动的物体后，通过训练好的CNN卷积神经网络学习的识别算法反复处理人的外貌特征，筛选出运动物体为人员的视频；
从筛选出运动的物体为人员的视频中, 筛选出人员的视频采用多个卷积核描绘出一幅图像，通过卷积层的卷积核提取每针图片中人员面部的局部特征，并通过提取到的新人员面部特征进行记录和学习，然后经过池化层和全连接层对视频中的人像进行反复对比，提取人员的外貌特征；
将提取人员的外貌特征保存到云服务数据库中，按相似度高低排序，将所要搜索的视频跟需要检索的人员信息进行一一对应，最终从视频中识别检索到相应的人员。
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