使用面部识别从视频内容中获取艺术家图像的制作方法

技术特征：
1.一种方法，包括：将在计算设备上实现的自动面部检测程序应用于与特定tv节目相关联的第一多个训练数字图像，以识别第一子多个训练数字图像，所述第一子多个训练数字图像中的每个包含与所述特定tv节目相关联的第一特定人的单个面部；基于针对所述第一子多个训练数字图像确定的第一组特征向量，训练计算机实现的面部识别程序的第一计算模型，以用于识别任何给定数字图像中的第一特定人；将所述面部识别程序与所述第一计算模型一起应用于与所述特定tv节目相关联的运行时数字图像，以从所述运行时数字图像中连同相应的几何坐标一起检测到的一个或更多个面部中识别所述运行时数字图像中的第一特定人；以及将所述运行时数字图像与识别所识别的第一特定人的信息和所识别的第一特定人在所述运行时数字图像中的对应几何坐标一起存储在非暂时性计算机可读存储器中。2.根据权利要求1所述的方法，还包括：将所述自动面部检测程序应用于与所述特定tv节目相关联的第二多个训练数字图像，以识别第二子多个训练数字图像，所述第二子多个训练数字图像中的每个包含与所述特定tv节目相关联的第二特定人的单个面部，其中，所述第二特定人不同于所述第一特定人；基于针对所述第二子多个训练数字图像确定的第二组特征向量，训练面部识别程序的第二计算模型，以用于识别任何给定数字图像中的第二特定人；将所述面部识别程序与所述第二计算模型一起应用于与所述特定tv节目相关联的另外的运行时数字图像，以从所述另外的运行时数字图像中连同相应的几何坐标一起检测到的一个或更多个面部中识别所述另外的运行时数字图像中的第二特定人；以及将所述另外的运行时数字图像与识别所识别的第二特定人的信息和所识别的第二特定人在所述另外的运行时数字图像中的对应几何坐标一起存储在所述非暂时性计算机可读存储器中。3.根据权利要求2所述的方法，其中所述第一多个训练数字图像和所述第二多个训练数字图像至少部分重叠。4.根据权利要求2所述的方法，其中所述运行时数字图像和所述另外的运行时数字图像是相同的公共运行时数字图像，并且其中，(i)识别所识别的第一特定人的信息和所识别的第一特定人在所述运行时数字图像中的对应几何坐标以及(ii)识别所识别的第二特定人的信息和所识别的第二特定人在所述另外的运行时数字图像中的对应几何坐标均与公共运行时数字图像一起存储。5.根据权利要求1所述的方法，还包括确定所述第一组特征向量，其中所述第一组特征向量中的每个特征向量对应于所述第一子多个训练数字图像中的相应一个。6.根据权利要求1所述的方法，还包括将第一计算模型连同所述特定tv节目的标识符和所述第一特定人的标识符一起存储在面部识别程序的计算模型的数据库中。7.根据权利要求1所述的方法，其中将所述面部识别程序连同第一计算模型一起应用于与所述特定tv节目相关联的运行时数字图像，以从所述运行时数字图像中连同相应的几何坐标一起检测到的一个或更多个面部中识别所述运行时数字图像中的第一特定人包括：确定运行时特征向量，所述运行时特征向量对应于在所述运行时数字图像中连同相应的几何坐标一起检测到的所述一个或更多个面部中的至少一个；
将面部识别程序连同包括第一计算模型的与所述特定tv节目相关联的一个或更多个存储的计算模型一起应用于所述运行时特征向量；以及确定将面部识别程序连同第一计算模型一起应用于所述运行时特征向量产生的概率超过阈值并且大于将面部识别程序连同与所述特定tv节目相关联的任何其它一个或更多个存储的计算模型一起应用而产生的概率。8.根据权利要求1所述的方法，其中所述计算机实现的面部识别程序在以下之一上实现：与所述自动面部检测程序相同的计算设备、或与所述自动面部检测程序不同的计算设备。9.根据权利要求1所述的方法，其中所述第一特定人是所述特定tv节目的演艺成员。10.根据权利要求1所述的方法，还包括：将面部识别程序与第一计算模型一起应用于与所述特定tv节目相关联的附加运行时数字图像，以从所述附加运行时数字图像中连同相应的几何坐标一起检测到的一个或更多个面部中再次识别所述附加运行时数字图像中的所述第一特定人；以及将所述附加运行时数字图像与识别再次识别的第一特定人的信息和再次识别的第一特定人在所述附加运行时数字图像中的对应几何坐标一起存储在所述非暂时性计算机可读存储器中。11.根据权利要求1所述的方法，还包括：将所述自动面部检测程序应用于与另外的特定tv节目相关联的第三多个训练数字图像，以识别第三子多个训练数字图像，所述第三子多个训练数字图像中的每个包含与所述另外的特定tv节目相关联的第三特定人的单个面部；基于针对所述第三子多个训练数字图像确定的第三组特征向量，训练面部识别程序的第三计算模型，以用于识别任何给定数字图像中的第三特定人；将所述面部识别程序与所述第三计算模型一起应用于与所述另外的特定tv节目相关联的另外的运行时数字图像，以从所述另外的运行时数字图像中连同相应的几何坐标一起检测到的一个或更多个面部中识别所述另外的运行时数字图像中的第三特定人；以及将所述另外的运行时数字图像与识别所识别的第三特定人的信息和所识别的第三特定人在所述另外的运行时数字图像中的对应几何坐标一起存储在所述非暂时性计算机可读存储器中。12.一种系统，其包括：一个或更多个处理器；以及存储指令的存储器，所述指令当由所述一个或更多个处理器执行时使所述系统执行如下操作，所述操作包括：将自动面部检测算法应用于与特定tv节目相关联的第一多个训练数字图像，以识别第一子多个训练数字图像，所述第一子多个训练数字图像中的每个包含与所述特定tv节目相关联的第一特定人的单个面部；基于针对所述第一子多个训练数字图像确定的第一组特征向量，训练自动面部识别算法的第一计算模型，以用于识别任何给定数字图像中的第一特定人；将所述自动面部识别算法与所述第一计算模型一起应用于与所述特定tv节目相关联的运行时数字图像，以从所述运行时数字图像中连同相应的几何坐标一起检测到的一个或
更多个面部中识别所述运行时数字图像中的第一特定人；以及将所述运行时数字图像与识别所识别的第一特定人的信息和所识别的第一特定人在所述运行时数字图像中的对应几何坐标一起存储在非暂时性计算机可读存储器中。13.根据权利要求12所述的系统，其中所述操作还包括：将自动面部检测程序应用于与所述特定tv节目相关联的第二多个训练数字图像，以识别第二子多个训练数字图像，所述第二子多个训练数字图像中的每个包含与所述特定tv节目相关联的第二特定人的单个面部，其中，所述第二特定人不同于所述第一特定人；基于针对所述第二子多个训练数字图像确定的第二组特征向量，训练面部识别程序的第二计算模型，以用于识别任何给定数字图像中的第二特定人；将所述面部识别程序与所述第二计算模型一起应用于与所述特定tv节目相关联的另外的运行时数字图像，以从所述另外的运行时数字图像中连同相应的几何坐标一起检测的一个或更多个面部中识别所述另外的运行时数字图像中的第二特定人；以及将所述另外的运行时数字图像与识别所识别的第二特定人的信息和所识别的第二特定人在所述另外的运行时数字图像中的对应几何坐标一起存储在所述非暂时性计算机可读存储器中。14.根据权利要求13所述的系统，其中所述运行时数字图像和所述另外的运行时数字图像是相同的公共运行时数字图像，并且其中，(i)识别所识别的第一特定人的信息和所识别的第一特定人在所述运行时数字图像中的对应几何坐标以及(ii)识别所识别的第二特定人的信息和所识别的第二特定人在所述另外的运行时数字图像中的对应几何坐标均与公共运行时数字图像一起存储。15.根据权利要求12所述的系统，其中所述系统还包括面部识别程序的计算模型的数据库，并且其中，所述操作还包括将第一计算模型连同所述特定tv节目的标识符和所述第一特定人的标识符一起存储在面部识别程序的计算模型的数据库中。16.根据权利要求12所述的系统，其中所述一个或更多个处理器包括在所述系统的两个或更多个计算设备中，并且其中，面部识别程序在以下之一上实现：所述系统的与所述自动面部检测程序相同的计算设备、或所述系统的与所述自动面部检测程序不同的计算设备。17.根据权利要求12所述的系统，其中所述操作还包括：将面部识别程序与第一计算模型一起应用于与所述特定tv节目相关联的附加运行时数字图像，以从所述附加运行时数字图像中连同相应的几何坐标一起检测的一个或更多个面部中再次识别所述附加运行时数字图像中的第一特定人；以及将所述附加运行时数字图像与识别再次识别的第一特定人的信息和再次识别的第一特定人在所述附加运行时数字图像中的对应几何坐标一起存储在所述非暂时性计算机可读存储器中。18.一种非暂时性计算机可读介质，其上存储有指令，所述指令在由系统的一个或更多个处理器执行时使所述系统执行如下操作，所述操作包括：将自动面部检测算法应用于与特定tv节目相关联的第一多个训练数字图像，以识别第一子多个训练数字图像，所述第一子多个训练数字图像中的每个包含与所述特定tv节目相
关联的第一特定人的单个面部；基于针对所述第一子多个训练数字图像确定的第一组特征向量，训练自动面部识别算法的第一计算模型，以用于识别任何给定数字图像中的第一特定人；将所述自动面部识别算法与所述第一计算模型一起应用于与所述特定tv节目相关联的运行时数字图像，以从在所述运行时数字图像中连同相应的几何坐标一起检测到的一个或更多个面部中识别所述运行时数字图像中的第一特定人；以及将所述运行时数字图像与识别所识别的第一特定人的信息和所识别的第一特定人在所述运行时数字图像中的对应几何坐标一起存储在非暂时性计算机可读存储器中。19.根据权利要求18所述的非暂时性计算机可读介质，其中所述操作还包括：将所述自动面部检测程序应用于与所述特定电视节目相关联的第二多个训练数字图像，以识别第二子多个训练数字图像，所述第二子多个训练数字图像中的每个包含与所述特定tv节目相关联的第二特定人的单个面部，其中，所述第二特定人不同于所述第一特定人；基于针对所述第二子多个训练数字图像确定的第二组特征向量，训练面部识别程序的第二计算模型，以用于识别任何给定数字图像中的第二特定人；将所述面部识别程序与所述第二计算模型一起应用于与所述特定tv节目相关联的另外的运行时数字图像，以从所述另外的运行时数字图像中连同相应的几何坐标一起检测到的一个或更多个面部中识别所述另外的运行时数字图像中的第二特定人；以及将所述另外的运行时数字图像与识别所识别的第二特定人的信息和所识别的第二特定人在所述另外的运行时数字图像中的对应几何坐标一起存储在所述非暂时性计算机可读存储器中。20.根据权利要求18所述的非暂时性计算机可读介质，其中所述第一特定人是所述特定tv节目的演艺成员。

技术总结
示例方法可以包括将在计算设备上实现的自动面部检测程序应用于与特定TV节目相关联的多个训练数字图像，以识别各自包含与特定TV节目相关联的特定人的单个面部的子多个训练数字图像。针对子多个训练数字图像确定的一组特征向量可以用来训练面部识别程序的计算模型，以用于识别任何给定数字图像中的特定人。面部识别程序和计算模型可以应用于与特定TV节目相关联的运行时数字图像，以识别运行时数字图像中的特定人以及几何坐标。运行时数字图像可以与识别特定人的信息和该特定人在运行时数字图像中的对应几何坐标一起存储。时数字图像中的对应几何坐标一起存储。时数字图像中的对应几何坐标一起存储。


技术研发人员：杰弗里
受保护的技术使用者：格雷斯诺特公司
技术研发日：2020.09.18
技术公布日：2022/5/10