(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 202211101913.3 (22)申请日 2022.09.09 (71)申请人 湖南智警 公共安全技 术研究院有限 公司 地址 410000 湖南省长 沙市长沙县星沙街 道天华北路16 3号办公楼 202-1室 (72)发明人 高辉　陈明晖　彭祖怡　谭玉珍　 刘鉴　张小莉　赵勇　 (74)专利代理 机构 广州专理知识产权代理事务 所(普通合伙) 44493 专利代理师 曲超 (51)Int.Cl. G06V 40/50(2022.01) G06V 40/16(2022.01) G06V 10/26(2022.01)G06V 10/74(2022.01) G06F 16/51(2019.01) (54)发明名称 一种防分裂的人脸档案数据归并处理方法 及系统 (57)摘要 本公开提供了一种防分裂的人脸档案数据 归并处理方法及系统， 获取多个不同的图像， 分 别把每个图像进行分割成若干个分割块， 并将所 有图像得到的分割块组成的集合作为分割块集 合， 通过将分割块集合进行缩合得到若干个缩合 块， 输入图像， 使用缩合块对图像进行归并处理， 实现了减少图像存 储数据冗余的有益效果。 权利要求书3页 说明书8页 附图2页 CN 115439938 A 2022.12.06 CN 115439938 A 1.一种防分裂的人脸档案数据归并处 理方法， 其特 征在于， 所述方法包括以下步骤： S100， 获取多个不同的图像； S200， 分别把每 个图像进行分割成若干个分割块； S300， 将所有图像得到的分割块组成的集 合作为分割块 集合； S400， 将分割块 集合进行缩合， 得到若干个缩合 块； S500， 输入图像， 使用缩合 块， 对图像进行归并处 理。 2.根据权利要求1所述的一种防分裂的人脸档案数据归并处理方法， 其特征在于， 在 S100中， 获取多个不同的图像的方法为： 通过输入设备获取多个图像矩阵， 或者通过数据库 获取多个图像矩阵， 图像矩阵为人脸的图像。 3.根据权利要求1所述的一种防分裂的人脸档案数据归并处理方法， 其特征在于， 在 S200中， 分别把每个图像进行分割成若干个分割块的方法为： 对每一个图像的图像矩阵进 行归一化和灰度化的处理， 将每个图像矩阵的大小统一， 将图像矩阵中每个像素点的像素 值皆转化为属于[0,255]的数值， 再将属于[0,255]的数值通过归一化算法转化为属于[0, 1]的数值； 为每个图像矩阵加上其对应的唯一标识的序号； 再对每个图像矩阵使用人脸五官图像分割算法， 将每个图像矩阵分割成若干个子图像 矩阵， 把得到的所有的子图像矩使用归一化算法处理成相同的形状和大小后， 一个子图像 矩阵即为 一个分割块。 4.根据权利要求3所述的一种防分裂的人脸档案数据归并处理方法， 其特征在于， 在 S300中， 将所有图像得到的分割块组成的集 合作为分割块 集合的方法为： 记所有的图像的数量为n， 记所有的图像组成的集合为P set， 并记其中的图像的序号为 i， i∈[1,n]， Pset中序号 为i的元素为P(i)； 各P(i)的图像矩阵的大小皆为hn行ln列， P(i)的图像矩阵中行的序号为hi， P(i)的图 像矩阵中列的序号为li， li∈[1,ln ]， hi∈[1,hn]， P(i)的图像矩阵中行序号为hi列序号为 li的元素的像素值 为P(i,hi,l i)； 记从P(i)得到 的分割块的数量为t， 从P(i)得到的分割块中分割块的序号为d， d∈[1,   t]， P(i)得到的分割块中序号 为d的分割块记作P(i,d)； 分割块P(i,d)为hm行lm列的图像矩阵， P(i,d)的图像矩阵中行的序号为hj， P(i,d)的 图像矩阵中列的序号为lj， lj∈[1,l m]， hj∈[1,hm]， P(i,d)中行序号为hj列序号为lj的元 素的像素值 为P(i,d,hj,lj)； 将所有的图像分割得到的各分割块P(i,d)组成的集 合作为分割块 集合。 5.根据权利要求4所述的一种防分裂的人脸档案数据归并处理方法， 其特征在于， 在 S400中， 将分割块 集合进行缩合， 得到若干个缩合 块的方法具体为： S401， 设置集 合Bset作为收集缩合 块的具有互异性的集 合， Bset的初始值 为空集； 从Pset中获取一个图像P(i)， 将Pset中除P(i)外的各图像的序号记为i1， i1∈[1,n]， 以此将Pset中除P(i)外的各图像记为P(i1)； P(i1)的图像矩阵的行和列的序号和数量的表示方法与P(i1)保持一致， 从P(i1)得到 的分割块的数量也为t， 同理， P(i1)得到的分割块中序号为 d的分割块记作P(i1,d)， P(i1) 中分割块的图像矩阵的行和列的序号和数量的表示方法与P(i,d)保持一致， 则P(i1,d)中权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115439938 A 2行序号为hj列序号 为lj的元素的像素值 为P(i1,d,hj,lj)； S402， 从由P(i)得到的各分割块中抽取 出一个分割块P(i,d)； S403， 从由P(i1)得到的各分割块中抽取 出一个分割块P(i1,d)； S404， 根据分割块P(i1,d)， 将分割块P(i,d)中各行各列的元素的像素值进行更新分别 得到其信号闭合值： 用r表 示P(i,d,hj,lj)更新后的信号闭合值， 以exp表示以自然数e的平 方根为底的指数函数， 以L og表示以自然数 e的平方根 为底的对数函数； 计算P(i,d)中行序号 为hj的行的指总数 F(i,d,hj)， F(i,d,hj)的数值 等于：  ; 计算P(i,d)中列序号 为lj的列的指总数 F(i,d,lj)， F(i,d,lj)的数值 等于：  ; 计算P(i1,d)中行序号 为hj的行的指总数 F(i1,d,hj)， F(i1,d,hj)的数值 等于：  ; 计算P(i1,d)中列序号 为lj的列的指总数 F(i1,d,lj)， F(i1,d,lj)的数值 等于：  ; 进而得到r的数值的计算公式为: r=Log(exp(P(i,d,hj,lj))/exp(P(i1,d,hj,lj)))*|exp(P(i,d,hj,lj))/(F(i,d, lj)*F(i,d,hj) )‑exp(P(i1,d,hj,lj) )/(F(i1,d,lj)*  F(i1,d,hj) )| ; 由此使用r的数值作为P(i,d,hj,lj)更新后的信号闭合值， 即更新后P(i,d,hj,lj)的 信号闭合 值为r； 将P(i,d)更新后的分割块， 称为P(i,d)与P(i1,d)的更新后分割块； S405， 根据S403至S404的步骤， 分别计算所述分割块P(i,d)与P(i1)中各分割块的更新 后分割块， 再计算各个更新后分割块的哈达 玛积作为P(i,d)的基准分割块； 使用包括平均哈希算法或感知哈希算法的图像相似度算法， 计算各个更新后分割块与 所述基准分割块的相似度， 再以其中相似度最小的更新后分割 块作为P(i,d)对应P(i1)的 迭代分割块； S406， 分别得到P(i)中 的分割块P(i,d)对应各个P(i1)的迭代分割块， 计算各个迭代分 割块的缩合 程度， 再选出缩合 程度数值 最小的迭代分割块 放入Bset中； 其中， 迭代分割块的缩合程度的计算方法为： 获取所述迭代分割块中元素的总数为 itn， 获取所述迭代分割块中数值 非零的元素的数量为un， 计算得到所述迭代分割块中数值 非零的元素的数值的累加和作为unos， 记所述迭代分割块的缩合程度为C， 缩合程度的计算 公式即为  ； S407， 遍历Pset中各个图像P(i)， 对各个图像P(i)进行S402至S406的操作分别选出缩 合程度数值 最小的迭代分割块 放入Bset中， 然后输出Bset； 将输出的Bset中的各个迭代分割块作为将分割块 集合进行缩合得到缩合 块。 6.根据权利要求5所述的一种防分裂的人脸档案数据归并处理方法， 其特征在于， 在 S500中， 输入图像， 使用缩合 块， 对图像进行归并处 理的方法为：权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115439938 A 3