人脸识别点位处理方法、系统、装置及存储介质与流程

本申请涉及数据处理，尤其涉及一种人脸识别点位处理方法、系统、电子装置及计算机可读存储介质。

背景技术：

1、在某些场景中，需要对视频的特效渲染效果进行自动化验证，以确定渲染软件在不同版本、平台或机器中的效果差异。

2、以卷积神经网络(convolutional neural networks，cnn)为基础的人脸识别模型，通常存在一个随机层，在每次前向传播过程中都会随机丢弃一部分神经元，从而导致对于同一个人脸输入，可能有不同的点位坐标输出。

3、特效渲染一般有三种输入数据，分别为视频帧、素材、人脸识别点位。基于这三种输入数据通过一系列转化流程，输出渲染结果视频帧。这三种输入数据中，视频帧和素材可以保证每次输入时完全一致。但是，人脸识别模型具有随机性，导致识别出的点位存在随机性的差异，进而引起渲染效果的差异。如果不对人脸识别点位的随机性进行处理，渲染效果差异会导致自动化验证技术出现结果偏差，进而降低其准确性。

技术实现思路

1、本申请的主要目的在于提出一种人脸识别点位处理方法、系统、电子装置及计算机可读存储介质，旨在解决如何处理人脸识别点位的随机性的问题。

2、为实现上述目的，本申请实施例提供了一种人脸识别点位处理方法，所述方法包括：

3、获取视频文件，解码得到每一个视频帧数据；

4、对每一个视频帧进行人脸识别，得到人脸点位数据；

5、将所述人脸点位数据保存至持久化文件中；

6、在每次对所述视频文件进行特效渲染时，从所述持久化文件中解码得到所述人脸点位数据。

7、可选地，所述将所述人脸点位数据保存至持久化文件中包括：

8、针对每一个视频帧对应的所述人脸点位数据分别进行序列化，将序列化结果写入一个文件中；

9、将所述视频文件对应的所有序列化文件进行压缩，生成一个持久化文件。

10、可选地，所述将所述人脸点位数据保存至持久化文件中还包括：

11、将所述持久化文件保存至指定存储设备。

12、可选地，所述针对每一个视频帧对应的所述人脸点位数据分别进行序列化包括：

13、通过protobuf协议将所述人脸点位数据序列化为二进制编码。

14、可选地，所述从所述持久化文件中解码得到所述人脸点位数据包括：

15、从所述指定存储设备中读取所述持久化文件；

16、对所述持久化文件进行解压缩，得到每一个视频帧对应的序列化文件；

17、对所述序列化文件进行反序列化处理，得到每一个视频帧对应的所述人脸点位数据。

18、可选地，所述方法还包括：

19、对所述视频文件的多次特效渲染效果进行自动化验证。

20、可选地，所述对所述视频文件的多次特效渲染效果进行自动化验证包括：

21、基于从所述持久化文件中解码得到所述人脸点位数据，对所述视频文件进行多次同样的特效渲染；

22、获取多次特效渲染结果视频帧；

23、将每一个视频帧的多次特效渲染结果进行对比，得到渲染效果差异值；

24、根据所述差异值确定是否验证通过。

25、此外，为实现上述目的，本申请实施例还提供一种人脸识别点位处理系统，所述系统包括：

26、获取模块，用于获取视频文件，解码得到每一个视频帧数据；

27、识别模块，用于对每一个视频帧进行人脸识别，得到人脸点位数据；

28、保存模块，用于将所述人脸点位数据保存至持久化文件中；

29、解码模块，用于在每次对所述视频文件进行特效渲染时，从所述持久化文件中解码得到所述人脸点位数据。

30、为实现上述目的，本申请实施例还提供一种电子装置，所述电子装置包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的人脸识别点位处理程序，所述人脸识别点位处理程序被所述处理器执行时实现如上述的人脸识别点位处理方法。

31、为实现上述目的，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有人脸识别点位处理程序，所述人脸识别点位处理程序被处理器执行时实现如上述的人脸识别点位处理方法。

32、本申请实施例提出的人脸识别点位处理方法、系统、电子装置及计算机可读存储介质，能够将视频文件的人脸识别点位数据另外进行持久化保存，后续每次对所述视频文件进行特效渲染时就可以直接读取持久化文件中保存的固定的所述人脸识别点位数据，摆脱人脸识别点位的随机性，使后续对所述视频文件的特效渲染效果不受人脸识别点位的影响，特效渲染效果更加稳定。

技术特征：

1.一种人脸识别点位处理方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的人脸识别点位处理方法，其特征在于，所述将所述人脸点位数据保存至持久化文件中包括：

3.根据权利要求2所述的人脸识别点位处理方法，其特征在于，所述将所述人脸点位数据保存至持久化文件中还包括：

4.根据权利要求2所述的人脸识别点位处理方法，其特征在于，所述针对每一个视频帧对应的所述人脸点位数据分别进行序列化包括：

5.根据权利要求3所述的人脸识别点位处理方法，其特征在于，所述从所述持久化文件中解码得到所述人脸点位数据包括：

6.根据权利要求1所述的人脸识别点位处理方法，其特征在于，所述方法还包括：

7.根据权利要求6所述的人脸识别点位处理方法，其特征在于，所述对所述视频文件的多次特效渲染效果进行自动化验证包括：

8.一种人脸识别点位处理系统，其特征在于，所述系统包括：

9.一种电子装置，其特征在于，所述电子装置包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的人脸识别点位处理程序，所述人脸识别点位处理程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的人脸识别点位处理方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有人脸识别点位处理程序，所述人脸识别点位处理程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的人脸识别点位处理方法。

技术总结
本申请公开了一种人脸识别点位处理方法，该方法包括：获取视频文件，解码得到每一个视频帧数据；对每一个视频帧进行人脸识别，得到人脸点位数据；将所述人脸点位数据保存至持久化文件中；在每次对所述视频文件进行特效渲染时，从所述持久化文件中解码得到所述人脸点位数据。本申请还公开了一种人脸识别点位处理系统、电子装置和计算机可读存储介质。由此，能够摆脱人脸识别点位的随机性，使后续对所述视频文件的特效渲染效果不受人脸识别点位的影响。

技术研发人员：潘强,王永荣
受保护的技术使用者：上海哔哩哔哩科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/3/27