一种人脸识别及测温方法、装置、设备及介质

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种人脸识别及测温方法、装置、设备及介质。

背景技术

随着图像处理技术的发展，人脸识别技术广泛应用于社会的各个领域。人脸识别电子设备是基于人脸特征库中保存的特征向量，与待识别图像的特征向量进行匹配，将匹配成功的特征向量对应的人脸图像作为识别到的目标图像。

另外，因为一些特殊的原因，对人脸进行温度测量的需求也越来越高，电子设备对接测温相机进行人脸识别和测温时，现有技术方案是：电子设备接收到测温相机发送的包含人脸的待识别图像和包含人脸的红外图像后，提取出待识别图像的特征向量，基于该特征向量确定人脸库对应的目标图像，最终显示目标图像和该红外图像对应的温度信息，完成人脸识别和测温。

现有技术在进行人脸识别和测温时，采用的是测温相机发送的待识别图像，若该待识别图像的图像质量不高，将直接影响识别的准确率。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种人脸识别及测温方法、装置、设备及介质，用以解决现有对接测温相机进行人脸识别和测温时，识别准确率低的问题。

第一方面，本发明提供了一种人脸识别及测温方法，所述方法包括：

在接收到的测温相机采集的视频流中基于跟踪到的人脸获取包含所述人脸的目标人脸图像，并获取所述目标人脸图像中人脸对应的第一特征向量；

将所述第一特征向量及人脸特征库中保存的每个第二特征向量进行匹配，确定匹配成功的第二特征向量对应的第一目标图像；

确定所述第一特征向量与当前缓存中保存的测温相机采集的每张人脸图像的第三特征向量的相似度；

输出所述第一目标图像及当前缓存中保存的将满足相似度要求的第三特征向量对应的温度信息作为所述第一目标图像对应的温度信息。

进一步的，所述确定满足相似度要求的第三特征向量对应的温度值作为所述目标图像对应的温度值包括：

判断是否存在与所述第一特征向量的大于相似度大于设定阈值的第三特征向量；

若是，将相似度最大值对应的第三特征向量作为满足相似度要求的第三特征向量。

进一步的，若不存在与所述第一特征向量的相似度大于设定阈值的第三特征向量，所述方法还包括：

输出未采集到温度信息的提示信息。

进一步的，所述方法还包括：

在当前缓存中删除所述满足相似度要求的第三特征向量及其对应的温度信息。

进一步的，所述在接收到的测温相机采集的视频流中基于跟踪到的人脸获取包含所述人脸的目标人脸图像包括：

在接收到的测温相机采集的视频流中进行人脸跟踪，获取包含被跟踪的所述人脸的图像，并获取包含所述人脸的人脸图像；

将图像质量满足要求的人脸图像作为目标人脸图像。

进一步的，所述方法还包括：

针对当前缓存的每张人脸图像的第三特征向量，若该第三特征向量被缓存的时长达到设定的时长阈值，将该第三特征向量及人脸特征库中保存的每个第二特征向量进行匹配，确定匹配成功的第二特征向量对应的第二目标图像；输出所述第二目标图像及该第三特征向量对应的温度信息。

第二方面，本发明还提供了一种人脸识别及测温装置，所述装置包括：

获取模块，用于在接收到的测温相机采集的视频流中基于跟踪到的人脸获取包含所述人脸的目标人脸图像，并获取所述目标人脸图像对应的第一特征向量；

第一确定模块，用于将所述第一特征向量及人脸特征库中保存的每个第二特征向量进行匹配，确定匹配成功的第二特征向量对应的第一目标图像；

第二确定模块，用于确定所述第一特征向量与当前缓存中保存的测温相机采集的每张人脸图像的第三特征向量的相似度；

输出模块，用于输出所述第一目标图像及当前缓存中保存的满足相似度要求的第三特征向量对应的温度信息。

进一步的，所述输出模块，具体用于判断是否存在与所述第一特征向量的相似度大于设定阈值的第三特征向量；若是，将相似度最大值对应的第三特征向量作为满足相似度要求的第三特征向量。

进一步的，所述输出模块，还用于若确定不存在与所述第一特征向量的相似度大于设定阈值的第三特征向量，输出未采集到温度信息的提示信息。

进一步的，所述装置还包括：

删除模块，用于在当前缓存中删除所述满足相似度要求的第三特征向量及其对应的温度信息。

进一步的，所述获取模块，具体用于在接收到的测温相机采集的视频流中进行人脸跟踪，获取包含被跟踪的所述人脸的图像，获取包含所述人脸的人脸图像；将图像质量满足要求的人脸图像作为目标人脸图像。

进一步的，所述输出模块，还用于针对当前缓存的每张人脸图像的第三特征向量，若该第三特征向量被缓存的时长达到设定的时长阈值，将该第三特征向量及人脸特征库中保存的每个第二特征向量进行匹配，确定匹配成功的第二特征向量对应的第二目标图像；输出所述第二目标图像及该第三特征向量对应的温度信息。

第三方面，本发明还提供了一种电子设备，所述电子设备包括处理器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现如上述任一所述人脸识别及测温方法的步骤。

第四方面，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一所述人脸识别及测温方法的步骤。

由于本发明实施例的电子设备的缓存中保存有测温相机采集的每张人脸图像的第三特征向量及温度信息，当电子设备通过接收到的测温相机采集的视频流中基于跟踪到的人脸获取包含该人脸的目标人脸图像，获得第一特征向量，基于该第一特征向量，确定第一目标图像及温度信息，并输出第一目标图像和对应的温度信息。因此电子设备是基于测温相机采集的视频流获取目标人脸图像，并与缓存中保存的测温相机采集的每张人脸图像的第三特征向量的相似度确定温度信息，因此即使在测温相机采集的可见光人脸图像质量不高时，结合了测温相机发送的视频流，也能较准确的完成人脸识别和测温。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中:

图1为本发明实施例提供的一种人脸识别及测温过程示意图；

图2为本发明实施例提供的一种视频流人脸识别及测温的过程示意图；

图3为本发明实施例提供一种人脸识别及测温的另一实施过程示意图；

图4为本发明实施例提供的一种人脸识别及测温装置结构示意图；

图5为本发明实施例提供的一种电子设备结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

为了提高识别准确率，本发明实施例提供了一种人脸识别及测温方法、装置、设备及介质。

实施例1：

图1为本发明实施例提供的一种人脸识别及测温的过程示意图，该过程包括以下步骤：

S101：接收到的测温相机采集的视频流中基于跟踪到的人脸获取包含所述人脸的目标人脸图像，并获取所述目标人脸图像对应的第一特征向量。

本发明实施例提供的人脸识别及测温方法应用于电子设备，该电子设备可以是PC、服务器等能够进行图像处理的设备。

电子设备从对接的测温相机处拉取视频流，在视频流中进行人脸跟踪，根据跟踪到的人脸，获取包含该人脸的人脸图像，获取的人脸图像的数量可以是1张，也可以是多张。电子设备获取到人脸图像后，对该人脸图像进行抠图，得到目标人脸图像，基于该目标人脸图像得到对应的第一特征向量。

其中，基于图像，获取第一特征向量的过程为现有技术，在此不再赘述。

S102：将所述第一特征向量及人脸特征库中保存的每个第二特征向量进行匹配，确定匹配成功的第二特征向量对应的第一目标图像。

人脸特征库中保存有白名单中用户的人脸图像及该人脸图像对应的特征向量，为了与第一特征向量进行区别，将人脸特征库中包含的特征向量称为第二特征向量，基于图像获取第二特征向量的过程与获取第一特征向量的过程相同。

当电子设备获取到该目标人脸图像的第一特征向量后，将该第一特征向量与人脸特征库中保存的每个第二特征向量进行匹配，从而确定是否存在与该第一特征向量匹配成功的第二特征向量。

在将第一特征向量与第二特征向量进行匹配时，因为第一特征向量和第二特征向量的维度相同，因此可以计算第一特征向量和第二特征向量的欧氏距离，将该欧氏距离作为第一特征向量和第二特征向量的相似度，或者可以计算第一特征向量和第二特征向量的余弦值，根据该余弦值确定相似度。

为了确定第一特征向量和第二特征向量是否匹配成功，预先设定有相似度阈值，当相似度大于相似度阈值时，确定第一特征向量和第二特征向量匹配，即该第二特征向量为与第一特征向量匹配成功的第二特征向量。

确定匹配成功的第二特征向量后，根据人脸特征库中保存的第二特征向量和人脸图像的对应关系，确定匹配成功的第二特征向量对应的人脸图像，将该人脸图像作为第一目标图像。

S103：确定所述第一特征向量与当前缓存中保存的测温相机采集的每张人脸图像的第三特征向量的相似度，输出所述第一目标图像及当前缓存中保存的满足相似度要求的第三特征向量对应的温度信息。

电子设备对接测温相机时，测温相机也可以进行人脸跟踪，跟踪到人脸后测温相机采用人脸抓拍功能，可以采集包含人脸的红外图像和可见光图像，测温相机可以直接将抓拍到的包含人脸的红外图像和可见光图像发送给电子设备。电子设备对测温相机发送的包含人脸的可见光图像进行抠图处理，获取其中的人脸图像，基于该人脸图像进行特征提取获取第三特征向量。另外，电子设备还基于测温相机发送的包含人脸的红外图像进行处理，获取被跟踪到的人脸的温度信息，然后将温度信息和第三特征向量对应保存到缓存中。

如果缓存空间足够大，还可以在缓存中针对每个第三特征向量，保存该第三特征向量对应的人脸图像。

为了减轻电子设备的压力，电子设备缓存中保存的第三特征向量和温度信息，可以是测温相机获取并发送的，测温相机获取到包含人脸的红外图像和可见光图像后，对可见光图像进行抠图处理，获取其中的人脸图像，基于该人脸图像进行特征提取，获取第三特征向量，并且测温相机还可以对采集到的红外图像进行处理，获取红外图像中人脸区域的温度信息。当测温相机获取到第三特征向量及温度信息后，将该第三特征向量和温度信息的对应关系发送给电子设备，电子设备在本地缓存中保存该第三特征向量和温度信息的对应关系。

测温相机不仅可以给电子设备发送第三特征向量和对应的温度信息，或者包含人脸的可见光图像及红外图像，此时可以称测温相机发送了图片流，另外测温相机还可以向电子设备发送视频流，电子设备通过两个通道分别接收测温相机发送的图片流和视频流。

电子设备获取到第一特征向量后，确定第一特征向量与当前缓存中保存的测温相机采集的每张人脸图像的第三特征向量的相似度，相似度计算过程与上述过程相同，在此不再赘述。

获得满足相似度要求的第三特征向量对应的温度信息，确定为第一目标图像对应的温度信息，输出该第一目标图像及该温度信息。其中，获取满足相似度要求的第三特征向量，可以是获取相似度最大值对应的第三特征向量。

由于本发明实施例的电子设备的缓存中保存有测温相机采集的每张人脸图像的第三特征向量及温度信息，当电子设备通过接收到的测温相机采集的视频流中基于跟踪到的人脸获取包含该人脸的目标人脸图像，获得第一特征向量，基于该第一特征向量，确定第一目标图像及温度信息，并输出第一目标图像和对应的温度信息。因此电子设备是基于测温相机采集的视频流获取目标人脸图像，并与缓存中保存的测温相机采集的每张人脸图像的第三特征向量的相似度确定温度信息，因此即使从而在测温相机采集的可见光人脸图像质量不高时，结合了测温相机发送的视频流，也能较准确的电子设备完成人脸识别和测温的同时提高了识别的准确率。

实施例2：

为了进一步提高识别准确率，在上述实施例的基础上，在本发明实施例中，确定满足相似度要求的第三特征向量，包括：

判断是否存在与所述第一特征向量的相似度大于设定阈值的第三特征向量；

若是，将相似度最大值对应的第三特征向量作为满足相似度要求的第三特征向量。

在本发明实施例中电子设备对接测温相机，测温相机具有红外扫描功能，红外扫描功能开启后，测温相机可以识别扫描范围内是否存在行人，若存在，则测温相机开启图像采集功能，采集包含有人脸的红外图像和可见光图像，当获取到可见光图像后，测温相机可以对该可见光图像进行抠图处理，获取人脸图像，测温相机还可以直接将该人脸图像发送给电子设备，由电子设备获取该人脸图像的第三特征向量；测温相机也可以自身对该人脸图像进行处理，获取该人脸图像的第三特征向量。

另外，测温相机可以针对该红外图像进行处理，获取人脸区域的温度信息，将该温度信息发送给电子设备，或者测温相机对该红外图像进行抠图处理，得到红外人脸图像，将该红外人脸图像发送给电子设备，由电子设备根据该红外人脸图像，获取人脸的温度信息。

也就是说测温相机可以进行人脸跟踪，从而获取每个行人的包含人脸的红外图像和可见光图像，并基于上述方法使电子设备获取到每个人脸图像的第三特征向量和温度信息。电子设备获取到每个人脸图像的第三特征向量和温度信息后，针对每个第三特征向量和温度信息对应保存。

电子设备基于测温相机采集的视频流获取到第一特征向量后，为了获取到该第一特征向量对应的人脸的温度信息，电子设备确定该第一特征向量与当前缓存中包含的测温相机采集的每张人脸图像的第三特征向量的相似度，从而确定相似度满足要求的第三特征向量。

为了进一步提高识别准确率，该满足相似度要求的第三特征向量可以是与第一特征向量的相似度大于设定阈值的第三特征向量中的任意一个，但为了进一步提高识别准确率，可以在存在相似度大于设定阈值的第三特征向量时，将相似度最大值对应的第三特征向量作为满足相似度要求的第三特征向量。

该设定阈值可以根据需要进行灵活设置，如果想要进一步提高识别准确率，可以将该阈值设置的大一些，如果想保证每次都能确定出满足相似度要求的第三特征向量，可以将该阈值设置的小一些。

实施例3：

为了进一步提高识别准确率，在上述各实施例的基础上，在上述各实施例的基础上在本发明实施例中，若不存在与所述第一特征向量的相似度大于设定阈值的第三特征向量，所述方法还包括：

输出未采集到温度信息的提示信息。

在本发明实施例中，电子设备基于测温相机采集的视频流获取到第一特征向量后，为了获取到该第一特征向量对应的人脸的温度信息，电子设备确定该第一特征向量与当前缓存中包含的测温相机采集的每张人脸图像的第三特征向量的相似度，从而确定相似度满足要求的第三特征向量。

判断相似度是否满足要求，可以预先设定一个阈值，将相似度与设定阈值进行比较，若不存在满足相似度要求的第三特征向量，即不存在与第一特征向量的相似度大于设定阈值的第三特征向量，说明当前缓存中没有保存与该第一特征向量对应的人脸图像相似的人脸图像，此时也就无法获取到该第一特征向量对应的温度信息。为了保证能够获取到该第一特征向量对应的用户人脸的温度信息，此时电子设备输出未采集到温度信息的提示信息，以提示用户重新进入采集区域，从而方便测温相机重新进行图像和视频流的采集，保证获取到用户人脸的温度信息。

实施例4：

为了进一步提高识别准确率，在上述各实施例的基础上，在本发明实施例中，所述方法还包括：

在当前缓存中删除所述满足相似度要求的第三特征向量及其对应的温度信息。

当根据第一特征向量与当前缓存中保存的第三特征向量的相似度，确定了满足相似度要求的第三特征向量后，输出基于该第一特征向量确定的第一目标图像及该满足相似度要求的第三特征向量对应的温度信息后，确定对应的用户识别及测温结束。而缓存空间有限继续保留该用户的特征向量及温度信息将会影响后续用户的识别和测温，因此为了保证能够对后续用户进行识别和测温，在本发明实施例中，当输出基于该第一特征向量确定的第一目标图像及该满足相似度要求的第三特征向量对应的温度信息后，在当前缓存中删除该满足相似度要求的第三特征向量及其对应的温度信息。释放出来的缓存空间可以用于保存其他用户的特征向量及温度信息。

电子设备基于测温相机采集的视频流获取到第一特征向量后，将第一特征向量与人脸特征库中保存的每个第二特征向量进行匹配，确定匹配成功的第二特征向量后，可以从人脸库中获得确定的第二特征向量对应的第一目标图像。

然后，确定第一特征向量和当前缓存中保存的第三特征向量的相似度，将满足相似度要求的第三特征向量对应的温度信息作为上述第一目标图像对应的温度信息。

确定并获取满足相似度要求的第三特征向量对应的温度信息后，将满足相似度要求的第三特征向量及其对应的温度信息从当前缓存中删除，释放缓存空间。

图2为本发明实施例提供的一种人脸识别及测温的过程示意图，该过程包括：

S201：电子设备基于测温相机采集的视频流进行人脸跟踪。

电子设备从对接的测温相机处拉取视频流，基于视频流进行人脸跟踪，得到被跟踪人脸的人脸图像。

S202：根据跟踪到的人脸，获取该人脸的目标人脸图像，基于该目标人脸图像获取第一特征向量。

S203：确定该第一特征向量与当前缓存中保存的每张人脸图像的第三特征向量的相似度。

S204：判断缓存中是否存与该第一特征向量的相似度满足相似度符合要求的第三特征向量，如果存在，则执行，S205，如果不存在，则执行S206。

S205：将该满足相似度要求的第三特征向量对应的温度信息作为采集到人脸的温度信息，将该满足相似度要求的第三特征向量及其对应的温度信息从当前缓存中删除，然后执行S207。

S206：电子设备输出未采集到温度信息的提示信息，以提示用户重新进入采集区域。

S207：将第一特征向量与人脸特征库中保存的每个第二特征向量进行匹配，确定匹配成功的第二特征向量对应的第一目标图像，输出该第一目标图像及该温度信息。

实施例5：

为了进一步提高识别准确率，在上述各实施例的基础上，在本发明实施例中，所述在接收到的测温相机采集的视频流中基于跟踪到的人脸获取包含所述人脸的目标人脸图像包括：

在接收到的测温相机采集的视频流中进行人脸跟踪，获取包含被跟踪的所述人脸的图像，并获取包含所述人脸的人脸图像；

针对包含同一人脸的图像，将图像质量满足要求的人脸图像作为目标人脸图像。

在本发明实施例中，电子设备从对接的测温相机处拉取视频流，在视频流中进行人脸跟踪，针对进行跟踪的人脸，从视频流中获取包含该人脸的图像，从视频流中获取到的包含该人脸的图像可以是1张，也可以是多张，获取到图像后，对该图像进行抠图，获取到视频流中包含该被跟踪的人脸的人脸图像。

从视频流中获取到被跟踪的人脸的人脸图像中，因为拍摄角度、清晰度等问题，会导致每张人脸图像的图像质量不同，在本发明实施例中为了进一步提高识别准确率，在获取到的包含被跟踪的人脸的多张人脸图像中，选择图像质量满足要求的人脸图像，其中图像质量满足要求的人脸图像包括图像质量最高的人脸图像，将该图像质量满足要求的人脸图像作为目标人脸图像，从而获取该目标人脸图像的第一特征向量。

因为是将图像质量最高的人脸图像作为目标人脸图像，所以该目标人脸图像中包含的人脸和测温相机采集的人脸最为接近，将该目标人脸图像提取的第一特征向量和人脸特征库中每个第二特征向量进行匹配，获取第一目标图像时，能更加准确从人脸库中找到匹配的第一目标图像，从而进一步提高了人脸识别的准确率。另外，将基于该目标人脸图像提取的第一特征向量与缓存中保存的第三特征向量计算相似度时，更能准确的确定缓存中匹配的第三特征向量，从而获取到对应的温度信息，进一步保证了测温的准确性。

从视频流获取到的包含被跟踪的人脸的图像，可以是多张，每张图像的图像质量基本与包含人脸的人脸图像的质量相同，可以基于该多张图像进行图像质量的判断，为了进一步提高准确性，可以对每张图像进行抠图处理，获取对应的人脸图像，基于人脸图像进行图像质量的比较。判断图像质量是否满足要求，可以是根据图像的清晰度、人脸的倾斜角度等来进行判断。例如可以是将清晰度最高的人脸图像作为目标人脸图像，或者将人脸图像中人脸的倾斜角度最小的作为目标人脸图像等等。

实施例6：

为了进一步提高识别准确率，在上述各实施例的基础上，在本发明实施例中，所述方法还包括：

针对当前缓存的每张人脸图像的第三特征向量，若该第三特征向量被缓存的时长达到设定的时长阈值，将该所述第三特征向量及人脸特征库中保存的每个第二特征向量进行匹配，确定匹配成功的第二特征向量对应的第二目标图像；输出所述第二目标图像及并将该第三特征向量对应的温度信息作为所述第二目标图像的温度信息。

当根据第一特征向量与当前缓存中保存的第三特征向量的相似度，确定了满足相似度要求的第三特征向量后，输出基于该第一特征向量确定的第一目标图像及该满足相似度要求的第三特征向量对应的温度信息后，确定对应的用户识别及测温结束，并在当前缓存中删除所述满足相似度要求的第三特征向量及其对应的温度信息。而缓存空间中不满足相似度要求的第三特征向量及其对应的温度信息继续保留，缓存中继续保留的第三特征向量及其温度信息长时间不被处理，则会一直占用缓存空间，会影响后续用户的识别和测温。

因此为了保证能够对后续用户进行识别和测温，在本发明实施例中，针对当前缓存的每张人脸图像的第三特征向量，若该第三特征向量被缓存的时长达到设定的时长阈值，将该第三特征向量与人脸特征库中保存的每个第二特征向量进行匹配，确定匹配成功的第二特征向量对应的第二目标图像；并将该第三特征向量对应的温度信息作为所述第二目标图像的温度信息，输出该第二目标图像及该第三特征向量对应的温度信息。

及时处理缓存空间中长时间保留的信息，可以提高人脸识别的准确率的同时保证测温相机发送过来的图片流不被丢失，释放出来的缓存空间还可以用于存储其他用户的特征向量和温度信息。

图3为本发明实施例提供一种人脸识别及测温的另一实施过程示意图，该过程包括：

S301：电子设备接收测温相机采集的图像和温度信息。

电子设备对接测温相机，获取测温相机采集的包含有行人所在区域的红外图像和可见光图像，然后对该可见光图像进行抠图处理获取人脸图像，对红外图像进行处理，获取人脸区域的温度信息。

S302：电子设备对测温相机采集到的包含人脸的可见光图像进行特征提取提取出第三特征向量。

S303：获取到每个人脸的第三特征向量和温度信息后，针对每个第三特征向量和温度信息对应保存。

S304:定时检查缓存中第三特征向量及其对应的温度信息的缓存时长。

S305:判断缓存中第三特征向量及其对应的温度信息被缓存的时长是否达到设定的时长阈值，若是，则执行S306，若否，则返回S304。

S306:将缓存时长达到设定的时长阈值的第三特征向量和人脸特征库中保存的每个第二特征向量进行匹配，确定匹配成功的第二特征向量对应的第二目标图像；并将该第三特征向量对应的温度信息作为所述第二目标图像的温度信息，输出第二目标图像和盖第三特征向量对应的温度信息。

实施例7：

图4为本发明实施例提供的一种人脸识别及测温装置结构示意图，该装置包括：

获取模块401：用于在接收到的测温相机采集的视频流中基于跟踪到的人脸获取包含所述人脸的目标人脸图像，并获取所述目标人脸图像对应的第一特征向量；

第一确定模块402：用于将所述第一特征向量及人脸特征库中保存的每个第二特征向量进行匹配，确定匹配成功的第二特征向量对应的第一目标图像；

第二确定模块403：用于确定所述第一特征向量与当前缓存中保存的测温相机采集的每张人脸图像的第三特征向量的相似度；

输出模块404：用于输出所述第一目标图像及当前缓存中保存的满足相似度要求的第三特征向量对应的温度信息。

在一种可能的实施方式中，所述输出模块404，具体用于判断是否存在与所述第一特征向量的相似度大于设定阈值的第三特征向量；若是，将相似度最大值对应的第三特征向量作为满足相似度要求的第三特征向量。

在一种可能的实施方式中，所述输出模块404，具体用于判断是否存在与所述第一特征向量的相似度大于设定阈值的第三特征向量；若是，将相似度最大值对应的第三特征向量作为满足相似度要求的第三特征向量。在一种可能的实施方式中，所述输出模块404，还用于若确定不存在与所述第一特征向量的相似度大于设定阈值的第三特征向量，输出未采集到温度信息的提示信息。

在一种可能的实施方式中，所述装置还包括：

删除模块，用于在当前缓存中删除所述满足相似度要求的第三特征向量及其对应的温度信息。

在一种可能的实施方式中，所述获取模块401，具体用于在接收到的测温相机采集的视频流中进行人脸跟踪，获取包含被跟踪的所述人脸的图像，获取包含所述人脸的人脸图像；将图像质量满足要求的人脸图像作为目标人脸图像。

在一种可能的方式中，所述输出模块404，还用于针对当前缓存的每张人脸图像的第三特征向量，若该第三特征向量被缓存的时长达到设定的时长阈值，将该第三特征向量及人脸特征库中保存的每个第二特征向量进行匹配，确定匹配成功的第二特征向量对应的第二目标图像；输出所述第二目标图像及该第三特征向量对应的温度信息。

由于电子设备是基于测温相机采集的视频流获取目标人脸图像，并与缓存中保存的测温相机采集的每张人脸图像的第三特征向量的相似度确定温度信息，因此即使从而在测温相机采集的可见光人脸图像质量不高时，结合了测温相机发送的视频流，也能较准确的电子设备完成人脸识别和测温的同时提高了识别的准确率。

实施例8：

在上述各实施例的基础上，本发明实施例还提供了一种电子设备，如图5所示，包括：处理器501、通信接口502、存储器503和通信总线，其中，处理器501，通信接口502，存储器503通过通信总线504完成相互间的通信。

所述存储器503中存储有计算机程序，当所述程序被所述处理器501执行时，使得所述处理器501执行如下步骤：

在接收到的测温相机采集的视频流中基于跟踪到的人脸获取包含所述人脸的目标人脸图像，并获取所述目标人脸图像中人脸对应的第一特征向量；

将所述第一特征向量及人脸特征库中保存的每个第二特征向量进行匹配，确定匹配成功的第二特征向量对应的第一目标图像；

确定所述第一特征向量与当前缓存中保存的测温相机采集的每张人脸图像的第三特征向量的相似度；

输出所述第一目标图像及当前缓存中保存的将满足相似度要求的第三特征向量对应的温度信息作为所述第一目标图像对应的温度信息。

进一步地，所述处理器501，还用于判断是否存在与所述第一特征向量的大于相似度大于设定阈值的第三特征向量；若是，将相似度最大值对应的第三特征向量作为满足相似度要求的第三特征向量。

进一步地，所述处理器501，还用于输出未采集到温度信息的提示信息。

进一步地，所述处理器501，还用于在当前缓存中删除所述满足相似度要求的第三特征向量及其对应的温度信息。

进一步地，所述处理器501，还用于在接收到的测温相机采集的视频流中进行人脸跟踪，获取包含被跟踪的所述人脸的图像，并获取包含所述人脸的人脸图像；将图像质量满足要求的人脸图像作为目标人脸图像。

进一步地，所述处理器501，还用于针对当前缓存的每张人脸图像的第三特征向量，若该第三特征向量被缓存的时长达到设定的时长阈值，将该第三特征向量及人脸特征库中保存的每个第二特征向量进行匹配，确定匹配成功的第二特征向量对应的第二目标图像；输出所述第二目标图像及该第三特征向量对应的温度信息。

上述服务器提到的通信总线可以是外设部件互连标准(Peripheral ComponentInterconnect，PCI)总线或扩展工业标准结构(Extended Industry StandardArchitecture，EISA)总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

通信接口502用于上述电子设备与其他设备之间的通信。

存储器可以包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，也可以包括非易失性存储器(Non-Volatile Memory，NVM)，例如至少一个磁盘存储器。可选地，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。

上述处理器可以是通用处理器，包括中央处理器、网络处理器(NetworkProcessor，NP)等；还可以是数字指令处理器(Digital Signal Processing，DSP)、专用集成电路、现场可编程门陈列或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。

实施例9：

在上述各实施例的基础上，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有可由电子设备执行的计算机程序，当所述程序在所述电子设备上运行时，使得所述电子设备执行时实现如下步骤：

所述存储器中存储有计算机程序，当所述程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如下步骤：

在接收到的测温相机采集的视频流中基于跟踪到的人脸获取包含所述人脸的目标人脸图像，并获取所述目标人脸图像中人脸对应的第一特征向量；

将所述第一特征向量及人脸特征库中保存的每个第二特征向量进行匹配，确定匹配成功的第二特征向量对应的第一目标图像；

确定所述第一特征向量与当前缓存中保存的测温相机采集的每张人脸图像的第三特征向量的相似度；

输出所述第一目标图像及当前缓存中保存的将满足相似度要求的第三特征向量对应的温度信息作为所述第一目标图像对应的温度信息。

进一步的，所述确定满足相似度要求的第三特征向量对应的温度值作为所述目标图像对应的温度值包括：

判断是否存在与所述第一特征向量的大于相似度大于设定阈值的第三特征向量；若是，将相似度最大值对应的第三特征向量作为满足相似度要求的第三特征向量。

进一步的，若不存在与所述第一特征向量的相似度大于设定阈值的第三特征向量，所述方法还包括：

输出未采集到温度信息的提示信息。

进一步的，所述方法还包括：

在当前缓存中删除所述满足相似度要求的第三特征向量及其对应的温度信息。

进一步的，所述在接收到的测温相机采集的视频流中基于跟踪到的人脸获取包含所述人脸的目标人脸图像包括：

在接收到的测温相机采集的视频流中进行人脸跟踪，获取包含被跟踪的所述人脸的图像，并获取包含所述人脸的人脸图像；

将图像质量满足要求的人脸图像作为目标人脸图像。

进一步的，所述方法还包括：

针对当前缓存的每张人脸图像的第三特征向量，若该第三特征向量被缓存的时长达到设定的时长阈值，将该第三特征向量及人脸特征库中保存的每个第二特征向量进行匹配，确定匹配成功的第二特征向量对应的第二目标图像；输出所述第二目标图像及该第三特征向量对应的温度信息。

由于本发明实施例的电子设备是基于测温相机采集的视频流获取目标人脸图像，并与缓存中保存的测温相机采集的每张人脸图像的第三特征向量的相似度确定温度信息，因此即使在测温相机采集的可见光人脸图像质量不高时，结合了测温相机发送的视频流，也能较准确的完成人脸识别和测温。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。