CN106815575A - 人脸检测结果集的优选系统及其方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种人脸检测结果集的优选系统及其方法，主要是将从各该摄像设备中提取视频流通过跟踪检测模块、特征分析模块以及优选处理模块前期的优选处理，得到一包含最佳的人脸数据的集合的优质人脸队列，然后，再通过人脸上传模块将该优质人脸队列通过该网络通讯传送至服务器中，以供后续的人脸比对处理。相对于现有技术中采用直接从监控软件中获取的原始人像作为后续的人脸比对处理，应用本发明所提供的优质人脸队列，不但在人脸数据的数量上得到精简，在质量上也得到了大大的提高，如此，即可大大降低通过网络上传的网络流量，也会避免大量比对错误报警的情况发生，大大提高了比对效果，而且CPU的资源消耗也得到了降低。

Description

人脸检测结果集的优选系统及其方法

技术领域

本发明涉及一种视频图像计算技术领域，特别是涉及一种人脸检测结果集的优选方法以及系统。

背景技术

通常视频监控软件所采集到的原始人像都是通过对实时流媒体协议(Real TimeStreaming Protocol；RTSP)网络视频流进行解码得到的，然后，将采集到的原始人像不经过处理即通过网络上传提供给后台应用程序做比对。

而现有的网络高清摄像头在拍摄视频时，基本以25帧/秒的速度采集，监控目标只要在采集区域停留1秒钟就会有25个人脸，若目标停逗留1分钟，有1500张人脸计算，将会产生海量的待比对识别数据，这些海量的人脸偏转角有大有小，照片质量也参差不齐，全部都用来做识别比对，CPU资源消耗是非常大的，而且，将上述海量的数据都通过网络上传提供给后台做比对使用的话，也会消耗很多的网络流量；此外，Rtsp摄像头采集到的照片会因姿态、光线、天气等各种因素影响而导致照片质量差，若将采集到的这些人像都用来进行比对，会出现大量的错误报警。

因此，有必要提出一种可降低网络流量、CPU资源消耗、提高比对效果等的人脸检测结果集的优选系统及其方法，以切实有效地克服现有技术的种种缺失。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种人脸检测结果集的优选系统及其方法，以降低网络流量、CPU资源消耗，并提高比对效果。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种人脸检测结果集的优选系统，其应用于基于网络通讯的前置处理单元与服务器中，其中，所述前置处理单元连接至少一摄像设备，其特征在于，所述人脸检测结果集的优选系统包括：跟踪检测模块，设置于所述前置处理单元中，是用以实时从该等摄像设备中提取视频流，并进行解码处理，以产生帧数据，并对所产生的帧数据执行人脸跟踪检测处理，以得到一人脸数据，并将该等人脸数据中属于同一个人的进行分类归集，且将属于同一个人的所有人脸数据分配一唯一标识符；特征分析模块，设置于所述前置处理单元中，是用以对所述跟踪检测模块所得到的该等人脸数据执行面部特征分析，以得到对应每一个人脸数据的评价参数，其中，所述评价参数包括眼距阈值、偏转角阈值、以及图像清晰度；优选处理模块，设置于所述前置处理单元中，是用以预设一定时时间，并自所述特征分析模块中提取一已得到评价参数的人脸数据，且依据一第一优选规则，判断所提取的人脸数据是否满足所述第一优选规则，若是，则将所提取的人脸数据定位到一低偏转角优选队列中，若否，则将所提取的人脸数据定位到一高清晰度优选队列中，并依据一第二优选规则，在低偏转角优选队列中存储有对应至少一唯一标识符的低偏转角优选队列，且对应每一个唯一标识符的低偏转角优选队列中的该等人脸数据均属于低偏转角范围的，且依据一第三优选规则，在高清晰度优选队列中存储有对应至少一唯一标识符的高清晰度优选队列，且对应每一个唯一标识符的高清晰度优选队列中的该等人脸数据均属于高清晰度范围的，并在判断所预设的定时时间达到时，复位所述定时时间，并重新开始计时，且从对应每一个唯一标识符的低偏转角优选队列中分别提取出一图像清晰度最高的人脸数据，并将所提取的图像清晰度最高的人脸数据存储至一优质人脸队列中，且从对应每一个唯一标识符的高清晰度优选队列中分别提取出一偏转角最低的人脸数据，并将所提取的偏转角最低的人脸数据存储至所述优质人脸队列中；以及人脸上传模块，设置于所述前置处理单元中，是用以将所述优选处理模块所存储的优质人脸队列通过所述网络通讯传送至所述服务器中，以供后续的人脸比对处理。更详而言之，所述特征分析模块进一步包括：通过对该等人脸数据执行面部特征分析，以取得该等人脸数据的人脸位置值以及眼嘴位置值，并依据所取得的人脸位置值以及眼嘴位置值，计算出该等人脸数据的眼距阈值。

具体而言，该第一优选规则是：所述优选处理模块将满足偏转角阈值小于一预定偏转角且眼距阈值大于一预定眼距值的人脸数据定位为低偏转角的人脸数据。其中，在本实施例中，该预定偏转角可例如为15度，该预定眼距值可例如为25像素。该第二优选规则是：所述优选处理模块将定位到所述低偏转角优选队列中的人脸数据，进一步根据所定位的人脸数据在所述跟踪检测模块中所分配到的唯一标识符，判断在所述低偏转角优选队列中是否已存在所述唯一标识符，若否，则依据所述唯一标识符，新建一对应所述唯一标识符的低偏转角优选队列，并将所定位的人脸数据存储至对应所述唯一标识符的低偏转角优选队列中，若是，则进一步判断对应所述唯一标识符的低偏转角优选队列是否已满，若是，则替换掉对应所述唯一标识符的低偏转角优选队列中偏转角最高的人脸数据，若否，则将所提取的人脸数据存储至对应所述唯一标识符的低偏转角优选队列中。该第三优选规则是：所述优选处理模块将定位到所述高清晰度优选队列中的人脸数据，进一步根据所定位的人脸数据在所述跟踪检测模块中所分配到的唯一标识符，判断在所述高清晰度优选队列中是否已存在所述唯一标识符，若否，则依据所述唯一标识符，新建一对应所述唯一标识符的高清晰度优选队列，并将所定位的人脸数据存储至对应所述唯一标识符的高清晰度优选队列中，若是，则进一步判断对应所述唯一标识符的高清晰度优选队列是否已满，若是，则替换掉对应所述唯一标识符的高清晰度优选队列中图像清晰度最低的人脸数据，若否，则将所提取的人脸数据存储至对应所述唯一标识符的高清晰度优选队列中。

此外，本发明还提供一种人脸检测结果集的优选方法，其应用于基于网络通讯的前置处理单元与服务器中，其中，所述前置处理单元连接至少一摄像设备，其特征在于，所述人脸检测结果集的优选方法包括：1)实时从所述摄像设备中提取视频流，并进行解码处理，以产生帧数据；2)对所产生的帧数据执行人脸跟踪检测处理，以得到一人脸数据，并将该等人脸数据中属于同一个人的进行分类归集，且将属于同一个人的所有人脸数据分配一唯一标识符；3)分别对该等人脸数据执行面部特征分析，以得到对应每一个人脸数据的评价参数，其中，所述评价参数包括眼距阈值、偏转角阈值、以及图像清晰度；4)提取一已得到评价参数的人脸数据，并判断所提取的人脸数据的偏转角阈值是否小于一预定偏转角，若是，则进至步骤5)，若否，则进至步骤10)；5)判断所提取的人脸数据的眼距阈值是否大于一预定眼距值，若是，则进至步骤6)，若否，则进至步骤10)；6)将所提取的人脸数据定位到一低偏转角优选队列中，并根据所提取的人脸数据的唯一标识符，判断在所述低偏转角优选队列中是否已存在所述唯一标识符，若是，则进入步骤7)，若否，则依据所述唯一标识符，新建一对应所述唯一标识符的低偏转角优选队列，并将所提取的人脸数据存储至对应所述唯一标识符的低偏转角优选队列中，接着进至下一步骤8)；7)判断对应所述唯一标识符的低偏转角优选队列是否已满，若是，则替换掉对应所述唯一标识符的低偏转角优选队列中偏转角最高的人脸数据，接着进至下一步骤8)，若否，则将所提取的人脸数据存储至对应所述唯一标识符的低偏转角优选队列中，接着进至下一步骤8)；8)预设一定时时间，判断所预设的定时时间是否达到，若是，则复位所述定时时间，重新开始计时，并进至步骤9)，若否，则返回步骤4)；9)从对应每一个唯一标识符的低偏转角优选队列中分别提取出一图像清晰度最高的人脸数据，并将所提取的图像清晰度最高的人脸数据存储至一优质人脸队列中，且将所述优质人脸队列通过所述网络通讯上传至所述服务器中，接着，进至步骤14)；10)将所提取的人脸数据定位到一高清晰度优选队列中，并根据所提取的人脸数据的唯一标识符，判断在所述高清晰度优选队列中是否已存在所述唯一标识符，若是，则进入步骤11)，若否，则依据所述唯一标识符，新建一对应所述唯一标识符的高清晰度优选队列，并将所提取的人脸数据存储至对应所述唯一标识符的高清晰度优选队列中，接着进至下一步骤12)；11)判断对应所述唯一标识符的高清晰度优选队列是否已满，若是，则替换掉对应所述唯一标识符的高清晰度优选队列中图像清晰度最低的人脸数据，接着进至下一步骤12)，若否，则将所提取的人脸数据存储至对应所述唯一标识符的高清晰度优选队列中，接着进至下一步骤12)；12)判断所预设的定时时间是否达到，若是，则复位所述定时时间，重新开始计时，并进至步骤13)，若否，则返回步骤4)；13)从对应每一个唯一标识符的高清晰度优选队列中分别提取出一偏转角最低的人脸数据，并将所提取的偏转角最低的人脸数据存储至一优质人脸队列中，且将所述优质人脸队列通过所述网络通讯上传至所述服务器中，接着，进至步骤14)；以及14)判断是否收到一优选结束指令，若否，则返回步骤4)，若是，则结束本次优选操作。更详而言之，上述步骤3)进一步包括：通过对该等人脸数据执行面部特征分析，以取得该等人脸数据的人脸位置值以及眼嘴位置值，并依据所取得的人脸位置值以及眼嘴位置值，计算出该等人脸数据的眼距阈值。其中，在本实施例中，该预定偏转角可例如为15度，该预定眼距值可例如为25像素。此外，上述步骤1)至步骤14)均是在所述前置处理单元中实现的操作步骤。

如上所述，本发明提出一种人脸检测结果集的优选系统及其方法，主要是将从各该摄像设备中提取视频流通过跟踪检测模块、特征分析模块以及优选处理模块前期的优选处理，得到一包含最佳的人脸数据的集合的优质人脸队列，然后，再通过人脸上传模块将该优质人脸队列通过该网络通讯传送至服务器中，以供后续的人脸比对处理。相对于现有技术中采用直接从监控软件中获取的原始人像作为后续的人脸比对处理，应用本发明所提供的优质人脸队列，不但在人脸数据的数量上得到精简，在质量上也得到了大大的提高，如此，精简的数量会大大降低通过网络上传的网络流量，人脸数据质量上的提高，也会避免大量比对错误报警的情况发生，大大提高了比对效果，而且CPU的资源消耗也会得到降低。

附图说明

图1显示为本发明的人脸检测结果集的优选系统的方块示意图。

图2显示为本发明的人脸检测结果集的优选方法的操作流程示意图。

元件标号说明

1 前置处理单元

100 人脸检测结果集的优选系统

101 跟踪检测模块

102 特征分析模块

103 优选处理模块

104 人脸上传模块

2 服务器

3 摄像设备

S100～S119 步骤

具体实施方式

以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。

需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。

请参阅图1，本发明提供一种人脸检测结果集的优选系统，其应用于基于网络通讯的前置处理单元1与服务器2中，其中，该前置处理单元(IS_PreProcessUnit的简称)1连接有至少一个摄像设备3，是一个可进行多路视频流同时监控的设备，如图1所示，本发明的人脸检测结果集的优选系统100包括跟踪检测模块101、特征分析模块102、优选处理模块103以及人脸上传模块104。以下即对本发明的人脸检测结果集的优选系统进行详细说明。

如图1所示，该跟踪检测模块101是设置于该前置处理单元1中，是用以实时从各该摄像设备3中提取视频流，并进行解码处理，以产生帧数据，并对所产生的帧数据执行人脸跟踪检测处理，以得到一人脸数据，并将该等人脸数据中属于同一个人的进行分类归集，且将属于同一个人的所有人脸数据分配一唯一标识符。

该特征分析模块102是设置于该前置处理单元1中，是用以对该跟踪检测模块101所得到的各该人脸数据执行面部特征分析，以得到对应每一个人脸数据的评价参数，其中，该评价参数包括眼距阈值、偏转角阈值以及图像清晰度。具体而言，该特征分析模块102是通过对各该人脸数据执行面部特征分析，以取得各该人脸数据的人脸位置值以及眼嘴位置值，并依据所取得的人脸位置值以及眼嘴位置值，计算出各该人脸数据的眼距阈值。

该优选处理模块103是设置于该前置处理单元1中，是用以预设一定时时间，并自该特征分析模块102中提取一已得到评价参数的人脸数据，且依据一第一优选规则，判断所提取的人脸数据是否满足该第一优选规则，若是，则将所提取的人脸数据定位到一低偏转角优选队列中，若否，则将所提取的人脸数据定位到一高清晰度优选队列中，并依据一第二优选规则，在低偏转角优选队列中存储有对应至少一唯一标识符的低偏转角优选队列，且对应每一个唯一标识符的低偏转角优选队列中的各该人脸数据均属于低偏转角范围的，且依据一第三优选规则，在高清晰度优选队列中存储有对应至少一唯一标识符的高清晰度优选队列，且对应每一个唯一标识符的高清晰度优选队列中的各该人脸数据均属于高清晰度范围的，并在判断所预设的定时时间达到时，复位该定时时间，并重新开始计时，且从对应每一个唯一标识符的低偏转角优选队列中分别提取出一图像清晰度最高的人脸数据，并将所提取的图像清晰度最高的人脸数据存储至一优质人脸队列中，且从对应每一个唯一标识符的高清晰度优选队列中分别提取出一偏转角最低的人脸数据，并将所提取的偏转角最低的人脸数据存储至该优质人脸队列中。更详而言之，通过该优选处理模块103所预设的定时时间，即可对通过该跟踪检测模块101所获取的实时人脸数据进行定时轮询，以保证每间隔该定时时间，即可有新的人脸数据更新至该优质人脸队列中，进而确保人脸数据的实时性。

具体而言，该第一优选规则是：该优选处理模块103将满足偏转角阈值小于一预定偏转角且眼距阈值大于一预定眼距值的人脸数据定位为低偏转角的人脸数据。换而言之，则不满足该第一优选规则的人脸数据则定位为高清晰度的人脸数据。此外，在本实施例中，该预定偏转角可例如为15度，该预定眼距值可例如为25像素，但不以此为限。

而该第二优选规则是：该优选处理模块103将定位到该低偏转角优选队列中的人脸数据，进一步根据所定位的人脸数据在该跟踪检测模块101中所分配到的唯一标识符，判断在该低偏转角优选队列中是否已存在该唯一标识符，若否，则依据该唯一标识符，新建一对应该唯一标识符的低偏转角优选队列，并将所定位的人脸数据存储至对应该唯一标识符的低偏转角优选队列中，若是，则进一步判断对应该唯一标识符的低偏转角优选队列是否已满，若是，则替换掉对应该唯一标识符的低偏转角优选队列中偏转角最高的人脸数据，若否，则将所提取的人脸数据存储至对应该唯一标识符的低偏转角优选队列中。

该第三优选规则则是：该优选处理模块103将定位到该高清晰度优选队列中的人脸数据，进一步根据所定位的人脸数据在该跟踪检测模块101中所分配到的唯一标识符，判断在该高清晰度优选队列中是否已存在该唯一标识符，若否，则依据该唯一标识符，新建一对应该唯一标识符的高清晰度优选队列，并将所定位的人脸数据存储至对应该唯一标识符的高清晰度优选队列中，若是，则进一步判断对应该唯一标识符的高清晰度优选队列是否已满，若是，则替换掉对应该唯一标识符的高清晰度优选队列中图像清晰度最低的人脸数据，若否，则将所提取的人脸数据存储至对应该唯一标识符的高清晰度优选队列中。

该人脸上传模块104设置于该前置处理单元1中，是用以将该优选处理模块103所存储的优质人脸队列通过该网络通讯传送至该服务器2中，进而将存储在该优质人脸队列中的所有人脸数据都传送至该服务器2中，以供后续的人脸比对处理。优选地，上述优质人脸队列中的人脸数据是经过该跟踪检测模块101、该特征分析模块102以及该优选处理模块103前期的优选处理的，都是最佳的人脸数据的集合，相对于现有技术中采用直接从监控软件中获取的原始人像作为后续的人脸比对处理，应用本发明所提供的优质人脸队列，不但在人脸数据的数量上得到精简，在质量上也得到了大大的提高，如此，精简的数量会大大降低通过网络上传的网络流量，人脸数据质量上的提高，也会避免大量比对错误报警的情事发生，大大提高了比对效果，而且CPU的资源消耗也会得到降低。

请参阅图2，是显示应用如上所述的人脸检测结果集的优选系统执行人脸检测结果集的优选的操作步骤。

如图2所示，首先，执行步骤S100，实时从至少一摄像设备中提取视频流，并进行解码处理，以产生帧数据。接着，进行步骤S101。

在步骤S101中，对所产生的帧数据执行人脸跟踪检测处理，以得到一人脸数据，并将各该人脸数据中属于同一个人的进行分类归集，且将属于同一个人的所有人脸数据分配一唯一标识符。接着，进行步骤S102。

在步骤S102中，分别对各该人脸数据执行面部特征分析，以得到对应每一个人脸数据的评价参数，其中，该评价参数包括眼距阈值、偏转角阈值、以及图像清晰度。具体而言，是通过对各该人脸数据执行面部特征分析，以取得各该人脸数据的人脸位置值以及眼嘴位置值，并依据所取得的人脸位置值以及眼嘴位置值，计算出各该人脸数据的眼距阈值。接着，进行步骤S103。

在步骤S103中，提取一已得到评价参数的人脸数据，并判断所提取的人脸数据的偏转角阈值是否小于一预定偏转角，若是，则进至步骤S104，若否，则进至步骤S112。在本实施例中，该预定偏转角可例如为15度，但不以此为限。

在步骤S104中，判断所提取的人脸数据的眼距阈值是否大于一预定眼距值，若是，则进至步骤S105，若否，则进至步骤S112。在本实施例中，该预定眼距值为25像素，但不以此为限。

在步骤S105中，将所提取的人脸数据定位到一低偏转角优选队列中，并根据所提取的人脸数据的唯一标识符，判断在该低偏转角优选队列中是否已存在该唯一标识符，若是，则进至步骤S106，若否，则进至步骤S109。

在步骤S106中，判断对应该唯一标识符的低偏转角优选队列是否已满，若是，则进至步骤S107，若否，则进至步骤S108。

在步骤S107中，替换掉对应该唯一标识符的低偏转角优选队列中偏转角最高的人脸数据。接着，进行步骤S110。

在步骤S108中，将所提取的人脸数据存储至对应该唯一标识符的低偏转角优选队列中。接着，进行步骤S110。

在步骤S109中，依据该唯一标识符，新建一对应该唯一标识符的低偏转角优选队列，并将所提取的人脸数据存储至对应该唯一标识符的低偏转角优选队列中。接着，进行步骤S110。

在步骤S110中，预设一定时时间，判断所预设的定时时间是否达到，若是，则进至步骤S111，若否，则返回至步骤S103。

在步骤S111中，复位所预设的定时时间，重新开始计时，并从对应每一个唯一标识符的低偏转角优选队列中分别提取出一图像清晰度最高的人脸数据，并将所提取的图像清晰度最高的人脸数据存储至一优质人脸队列中，且将该优质人脸队列通过网络通讯上传至服务器中。接着，进行步骤S119。

在步骤S112中，将所提取的人脸数据定位到一高清晰度优选队列中，并根据所提取的人脸数据的唯一标识符，判断在该高清晰度优选队列中是否已存在该唯一标识符，若是，则进至步骤S113，若否，则进至步骤S116。

在步骤S113中，判断对应该唯一标识符的高清晰度优选队列是否已满，若是，则进至步骤S114，若否，则进至步骤S115。

在步骤S114中，替换掉对应该唯一标识符的高清晰度优选队列中图像清晰度最低的人脸数据。接着，进行步骤S117。

在步骤S115中，将所提取的人脸数据存储至对应该唯一标识符的高清晰度优选队列中。接着，进行步骤S117。

在步骤S116中，依据该唯一标识符，新建一对应该唯一标识符的高清晰度优选队列，并将所提取的人脸数据存储至对应该唯一标识符的高清晰度优选队列中。接着，进行步骤S117。

在步骤S117中，预设一定时时间，判断所预设的定时时间是否达到，若是，则进至步骤S118，若否，则返回至步骤S103。

在步骤S118中，复位所预设的定时时间，重新开始计时，并从对应每一个唯一标识符的高清晰度优选队列中分别提取出一偏转角最低的人脸数据，并将所提取的偏转角最低的人脸数据存储至一优质人脸队列中，且将该优质人脸队列通过网络通讯上传至服务器中。接着，进行步骤S119。

在步骤S119中，判断是否收到一优选结束指令，若否，则返回至步骤S103，若是，则结束本次优选操作。

此处需予以说明的是，上述步骤S100至步骤S119均是在一前置处理单元中实现的操作步骤。

综上所述，本发明提供一种人脸检测结果集的优选系统及其方法，主要是将从各该摄像设备中提取视频流通过跟踪检测模块、特征分析模块以及优选处理模块前期的优选处理，得到一包含最佳的人脸数据的集合的优质人脸队列，然后，再通过人脸上传模块将该优质人脸队列通过该网络通讯传送至服务器中，以供后续的人脸比对处理。应用本发明，即可将量少质精的人脸数据提供给服务器进行后续的比对处理，进而大大降低通过网络传输所需的流量，而且，也会避免大量比对错误报警的情况发生，大大提高了比对效果，CPU的资源消耗也会得到降低。所以，本发明有效克服了现有技术中的种种缺点而具高度产业利用价值。

上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。

Claims (12)

1.一种人脸检测结果集的优选系统，其应用于基于网络通讯的前置处理单元与服务器中，其中，所述前置处理单元连接至少一摄像设备，其特征在于，所述人脸检测结果集的优选系统包括：

跟踪检测模块，设置于所述前置处理单元中，是用以实时从该等摄像设备中提取视频流，并进行解码处理，以产生帧数据，并对所产生的帧数据执行人脸跟踪检测处理，以得到一人脸数据，并将该等人脸数据中属于同一个人的进行分类归集，且将属于同一个人的所有人脸数据分配一唯一标识符；

特征分析模块，设置于所述前置处理单元中，是用以对所述跟踪检测模块所得到的该等人脸数据执行面部特征分析，以得到对应每一个人脸数据的评价参数，其中，所述评价参数包括眼距阈值、偏转角阈值、以及图像清晰度；

优选处理模块，设置于所述前置处理单元中，是用以预设一定时时间，并自所述特征分析模块中提取一已得到评价参数的人脸数据，且依据一第一优选规则，判断所提取的人脸数据是否满足所述第一优选规则，若是，则将所提取的人脸数据定位到一低偏转角优选队列中，若否，则将所提取的人脸数据定位到一高清晰度优选队列中，并依据一第二优选规则，在低偏转角优选队列中存储有对应至少一唯一标识符的低偏转角优选队列，且对应每一个唯一标识符的低偏转角优选队列中的该等人脸数据均属于低偏转角范围的，且依据一第三优选规则，在高清晰度优选队列中存储有对应至少一唯一标识符的高清晰度优选队列，且对应每一个唯一标识符的高清晰度优选队列中的该等人脸数据均属于高清晰度范围的，并在判断所预设的定时时间达到时，复位所述定时时间，并重新开始计时，且从对应每一个唯一标识符的低偏转角优选队列中分别提取出一图像清晰度最高的人脸数据，并将所提取的图像清晰度最高的人脸数据存储至一优质人脸队列中，且从对应每一个唯一标识符的高清晰度优选队列中分别提取出一偏转角最低的人脸数据，并将所提取的偏转角最低的人脸数据存储至所述优质人脸队列中；以及

人脸上传模块，设置于所述前置处理单元中，是用以将所述优选处理模块所存储的优质人脸队列通过所述网络通讯传送至所述服务器中，以供后续的人脸比对处理。

2.根据权利要求1所述的人脸检测结果集的优选系统，其特征在于：所述特征分析模块进一步包括：通过对该等人脸数据执行面部特征分析，以取得该等人脸数据的人脸位置值以及眼嘴位置值，并依据所取得的人脸位置值以及眼嘴位置值，计算出该等人脸数据的眼距阈值。

3.根据权利要求1所述的人脸检测结果集的优选系统，其特征在于：所述第一优选规则是：所述优选处理模块将满足偏转角阈值小于一预定偏转角且眼距阈值大于一预定眼距值的人脸数据定位为低偏转角的人脸数据。

4.根据权利要求3所述的人脸检测结果集的优选系统，其特征在于：所述预定偏转角为15度。

5.根据权利要求3所述的人脸检测结果集的优选系统，其特征在于：所述预定眼距值为25像素。

6.根据权利要求1所述的人脸检测结果集的优选系统，其特征在于：所述第二优选规则是：所述优选处理模块将定位到所述低偏转角优选队列中的人脸数据，进一步根据所定位的人脸数据在所述跟踪检测模块中所分配到的唯一标识符，判断在所述低偏转角优选队列中是否已存在所述唯一标识符，若否，则依据所述唯一标识符，新建一对应所述唯一标识符的低偏转角优选队列，并将所定位的人脸数据存储至对应所述唯一标识符的低偏转角优选队列中，若是，则进一步判断对应所述唯一标识符的低偏转角优选队列是否已满，若是，则替换掉对应所述唯一标识符的低偏转角优选队列中偏转角最高的人脸数据，若否，则将所提取的人脸数据存储至对应所述唯一标识符的低偏转角优选队列中。

7.根据权利要求1所述的人脸检测结果集的优选系统，其特征在于：所述第三优选规则是：所述优选处理模块将定位到所述高清晰度优选队列中的人脸数据，进一步根据所定位的人脸数据在所述跟踪检测模块中所分配到的唯一标识符，判断在所述高清晰度优选队列中是否已存在所述唯一标识符，若否，则依据所述唯一标识符，新建一对应所述唯一标识符的高清晰度优选队列，并将所定位的人脸数据存储至对应所述唯一标识符的高清晰度优选队列中，若是，则进一步判断对应所述唯一标识符的高清晰度优选队列是否已满，若是，则替换掉对应所述唯一标识符的高清晰度优选队列中图像清晰度最低的人脸数据，若否，则将所提取的人脸数据存储至对应所述唯一标识符的高清晰度优选队列中。

8.一种人脸检测结果集的优选方法，其应用于基于网络通讯的前置处理单元与服务器中，其中，所述前置处理单元连接至少一摄像设备，其特征在于，所述人脸检测结果集的优选方法包括：

1)实时从所述摄像设备中提取视频流，并进行解码处理，以产生帧数据；

2)对所产生的帧数据执行人脸跟踪检测处理，以得到一人脸数据，并将该等人脸数据中属于同一个人的进行分类归集，且将属于同一个人的所有人脸数据分配一唯一标识符；

3)分别对该等人脸数据执行面部特征分析，以得到对应每一个人脸数据的评价参数，其中，所述评价参数包括眼距阈值、偏转角阈值、以及图像清晰度；

4)提取一已得到评价参数的人脸数据，并判断所提取的人脸数据的偏转角阈值是否小于一预定偏转角，若是，则进至步骤5)，若否，则进至步骤10)；

5)判断所提取的人脸数据的眼距阈值是否大于一预定眼距值，若是，则进至步骤6)，若否，则进至步骤10)；

6)将所提取的人脸数据定位到一低偏转角优选队列中，并根据所提取的人脸数据的唯一标识符，判断在所述低偏转角优选队列中是否已存在所述唯一标识符，若是，则进入步骤7)，若否，则依据所述唯一标识符，新建一对应所述唯一标识符的低偏转角优选队列，并将所提取的人脸数据存储至对应所述唯一标识符的低偏转角优选队列中，接着进至下一步骤8)；

7)判断对应所述唯一标识符的低偏转角优选队列是否已满，若是，则替换掉对应所述唯一标识符的低偏转角优选队列中偏转角最高的人脸数据，接着进至下一步骤8)，若否，则将所提取的人脸数据存储至对应所述唯一标识符的低偏转角优选队列中，接着进至下一步骤8)；

8)预设一定时时间，判断所预设的定时时间是否达到，若是，则复位所述定时时间，重新开始计时，并进至步骤9)，若否，则返回步骤4)；

9)从对应每一个唯一标识符的低偏转角优选队列中分别提取出一图像清晰度最高的人脸数据，并将所提取的图像清晰度最高的人脸数据存储至一优质人脸队列中，且将所述优质人脸队列通过所述网络通讯上传至所述服务器中，接着，进至步骤14)；

10)将所提取的人脸数据定位到一高清晰度优选队列中，并根据所提取的人脸数据的唯一标识符，判断在所述高清晰度优选队列中是否已存在所述唯一标识符，若是，则进入步骤11)，若否，则依据所述唯一标识符，新建一对应所述唯一标识符的高清晰度优选队列，并将所提取的人脸数据存储至对应所述唯一标识符的高清晰度优选队列中，接着进至下一步骤12)；

11)判断对应所述唯一标识符的高清晰度优选队列是否已满，若是，则替换掉对应所述唯一标识符的高清晰度优选队列中图像清晰度最低的人脸数据，接着进至下一步骤12)，若否，则将所提取的人脸数据存储至对应所述唯一标识符的高清晰度优选队列中，接着进至下一步骤12)；

12)判断所预设的定时时间是否达到，若是，则复位所述定时时间，重新开始计时，并进至步骤13)，若否，则返回步骤4)；

13)从对应每一个唯一标识符的高清晰度优选队列中分别提取出一偏转角最低的人脸数据，并将所提取的偏转角最低的人脸数据存储至一优质人脸队列中，且将所述优质人脸队列通过所述网络通讯上传至所述服务器中，接着，进至步骤14)；以及

14)判断是否收到一优选结束指令，若否，则返回步骤4)，若是，则结束本次优选操作。

9.根据权利要求8所述的人脸检测结果集的优选方法，其特征在于：上述步骤3)进一步包括：通过对该等人脸数据执行面部特征分析，以取得该等人脸数据的人脸位置值以及眼嘴位置值，并依据所取得的人脸位置值以及眼嘴位置值，计算出该等人脸数据的眼距阈值。

10.根据权利要求8所述的人脸检测结果集的优选方法，其特征在于：所述预定偏转角为15度。

11.根据权利要求8所述的人脸检测结果集的优选方法，其特征在于：所述预定眼距值为25像素。

12.根据权利要求8所述的人脸检测结果集的优选方法，其特征在于：上述步骤1)至步骤14)均是在所述前置处理单元中实现的操作步骤。