身份辅助识别方法、装置、终端设备及可读介质与流程

本申请涉及身份辅助识别，具体涉及一种身份辅助识别方法、装置、终端设备及可读介质。

背景技术：

1、目前身份辅助识别大多集中在面部辅助识别、瞳孔辅助识别、指纹辅助识别等技术，但是当存在多人员步态干扰、声纹干扰时，存在指纹无法获取、面部信息容易伪装等问题，导致无法有效识别人员身份，存在诸多不足。

技术实现思路

1、针对现有技术中当存在多人员步态干扰、声纹干扰时，存在指纹无法获取、面部信息容易伪装等的问题，本申请提供一种身份辅助识别方法、装置、终端设备及可读介质。

2、本申请第一方面实施例提供一种身份辅助识别方法，包括：

3、从待识别视频中提取待识别人员的步态特征和声纹特征，得到待识别人员的步态特征值和声纹特征值；

4、根据待识别人员的步态特征值和声纹特征值，生成步态特征值与声纹特征值的关联关系；

5、根据所述步态特征值与声纹特征值的关联关系，以及待识别人员的对应关系数据库，辅助识别待识别人员的身份；其中，

6、所述对应关系数据库包括人员身份与步态特征值的对应关系，和/或人员身份与声纹特征值的对应关系。

7、在优选的实施例中，根据待识别人员的步态特征值和声纹特征值，生成步态特征值与声纹特征值的关联关系，包括：

8、针对每个视频片段，提取视频片段的所有步态特征和声纹特征，得到至少一个步态特征值和至少一个声纹特征值，所述视频片段是通过对待识别视频切片得到；

9、根据各视频片段内所有步态特征值和声纹特征值，以及每个步态特征值和声纹特征值各自在视频片段中的点位信息，生成视频片段中步态特征值和声纹特征值的关联关系。

10、在优选的实施例中，所述根据各视频片段内所有步态特征值和声纹特征值，以及每个步态特征值和声纹特征值各自在视频片段中的点位信息，生成视频片段中步态特征值和声纹特征值的关联关系，包括：

11、将各个视频片段中相同声纹特征值以及相同声纹特征值对应的至少一个视频片段点位归至一个人员声纹档案；

12、将各个视频片段中相同步态特征值以及相同步态特征值对应的至少一个视频片段点位归至一个人员步态档案；

13、根据所述每个人员声纹档案和每个人员声纹档案，生成步态档案和声纹档案的关联关系。

14、在优选的实施例中，在根据各视频片段内所有步态特征值和声纹特征值，以及每个步态特征值和声纹特征值各自在视频片段中的点位信息，生成视频片段中步态特征值和声纹特征值的关联关系之前，所述方法还包括：

15、统计所有视频片段中每个步态特征值出现的频次，并剔除频次小于第一设定阈值的步态特征值；和/或，统计所有视频片段中每个声纹特征值中出现的频次，并剔除频次小于第二设定阈值的声纹特征值。

16、在优选的实施例中，所述根据所述每个人员声纹档案和每个人员声纹档案，生成步态档案和声纹档案的关联关系，包括：

17、针对每个声纹特征值，结合人员步态档案中各步态特征值的点位，计算每个所述人员步态档案中的步态特征值与每个声纹特征值的相对距离和相对方位角；

18、针对每个声纹特征值，选取所有与该声纹特征点位的相对距离小于设定距离值，且相对方位角小于设定角度的步态特征点位，形成每个声纹特征值与多个步态特征点位的关联关系；

19、结合多个预设的比对条件，根据所述步态特征值和声纹特征值的关联关系确定所述步态特征值对应的步态档案和所述声纹特征值对应声纹档案的关联关系。

20、在优选的实施例中，所述根据所述每个人员声纹档案和每个人员声纹档案，生成步态档案和声纹档案的关联关系，还包括：

21、若存在声纹特征值的点位与所有步态特征点位未处于同一视频片段，以视频片段的开始时间点为原点，以每个视频片段起始点和所述原点的相对位置，计算步态特征点位和声纹特征点位；

22、依次将相近时间片段中的步态特征和声纹特征统计计算，将相对距离小于设定距离值，且相对方位角小于设定角度的步态特征点位和声纹特征点位匹配，形成每个声纹特征值与多个步态特征点位的关联关系；

23、结合多个预设的比对条件，根据所述步态特征值和声纹特征值的关联关系确定所述步态特征值对应的步态档案和所述声纹特征值对应声纹档案的关联关系。

24、在优选的实施例中，还包括：

25、对多个预设视频进行切片，得到多个预设视频片段；

26、根据所述多个预设视频片段建立所述对应关系数据库。

27、本申请第二方面实施例提供一种身份辅助识别装置，包括：

28、获取模块，从待识别视频中提取待识别人员的步态特征和声纹特征，得到待识别人员的步态特征值和声纹特征值；

29、关联关系生成模块，根据待识别人员的步态特征值和声纹特征值，生成步态特征值与声纹特征值的关联关系；

30、辅助识别模块，根据所述步态特征值与声纹特征值的关联关系，以及待识别人员的对应关系数据库，辅助识别待识别人员的身份；其中，

31、所述对应关系数据库包括人员身份与步态特征值的对应关系，和/或人员身份与声纹特征值的对应关系。

32、本申请第三方面实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现所述的身份辅助识别方法。

33、本申请第四方面实施例提供一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述的方法。

34、由上述技术方案可知，本申请提供的一种身份辅助识别方法、装置、终端设备及可读介质，通过结合步态特征和声纹特征，将对应的步态特征和声纹特征关联到具体的人体，结合人脸识别等识别方式，可以在身份识别过程中提升对人体身份识别的准确性和抗干扰能力，可以避免因多人员干扰或者伪装干扰等造成的身份识别障碍问题。

技术特征：

1.一种身份辅助识别方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的身份辅助识别方法，其特征在于，根据待识别人员的步态特征值和声纹特征值，生成步态特征值与声纹特征值的关联关系，包括：

3.根据权利要求2所述的身份辅助识别方法，其特征在于，所述根据各视频片段内所有步态特征值和声纹特征值，以及每个步态特征值和声纹特征值各自在视频片段中的点位信息，生成视频片段中步态特征值和声纹特征值的关联关系，包括：

4.根据权利要求1所述的身份辅助识别方法，其特征在于，在根据各视频片段内所有步态特征值和声纹特征值，以及每个步态特征值和声纹特征值各自在视频片段中的点位信息，生成视频片段中步态特征值和声纹特征值的关联关系之前，所述方法还包括：

5.根据权利要求3所述的身份辅助识别方法，其特征在于，所述根据所述每个人员声纹档案和每个人员声纹档案，生成步态档案和声纹档案的关联关系，包括：

6.根据权利要求5所述的身份辅助识别方法，其特征在于，所述根据所述每个人员声纹档案和每个人员声纹档案，生成步态档案和声纹档案的关联关系，还包括：

7.根据权利要求1-6任一项所述的身份辅助识别方法，其特征在于，还包括：

8.一种身份辅助识别装置，其特征在于，包括：

9.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述的方法的步骤。

技术总结本申请提供的一种身份辅助识别方法、装置、终端设备及可读介质，其方法包括：获取视频片段中每个时段内的所有步态特征信息和声纹特征信息；基于多个人脸数据组各自的代表特征向量与所述人脸特征向量的相似度，选取至少一个人脸数据组；基于包括所述对应关系的数据库，辅助识别待识别视频中目标人员的身份通过结合步态特征和声纹特征，将对应的步态特征和声纹特征关联到具体的人体，提升了对人体身份辅助识别的准确性和抗干扰能力，可以避免因多人员干扰或者伪装干扰等造成的身份辅助识别障碍问题。技术研发人员：杨三卫受保护的技术使用者：浙江宇视科技有限公司技术研发日：技术公布日：2024/4/17