一种人脸采集识别方法和实现该方法的系统技术方案

本发明专利技术公开了一种人脸采集识别方法和系统。方法包括以下步骤：采集人员的七张照片信息；步骤2：将照片信息录入一数据库中；步骤3：第一采集模块实时的获取目标人物的头像照片；步骤4：比对模块实时的将步骤3中所获取的头像照片与数据库内任意一个索引模板中的作为辅助标签的侧脸照片进行相似度比对，判断是否存在预设的第一阀值的头像照片，若存在，即判断该目标人物的头像照片与已有头像照片为同一人，所述调取模块调取与作为辅助标签的侧脸照片相对应的作为主标签的正脸照片，若不存在，则单独建立一个新的索引模板。本发明专利技术采用七张照片作为索引模板，可以使非正脸的人脸也能有一个匹配的角度，从而可以提高人脸的比对正确率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及人脸识别
，更具体地说，特别涉及一种人脸采集识别方法和实现该方法的系统。
技术介绍
人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术，是对生物体(一般特指人)本身的生物特征来区分生物体个体。生物特征识别技术所研究的生物特征包括脸、指纹、手掌纹、虹膜、视网膜、声音(语音)、体形等。这其中，只有人脸特征是最直观、最可靠、最准确的，利用人脸特征进行身份验证是最自然、最直接的手段。相比其它人体生物特征识别，人脸特征识别不需对象行为的配合就能方便有效地核查对象的身份，不易被察觉，因而具有优良的防伪、防欺诈、直接、友好、方便等特点。经过几十年的研究，人脸识别技术已广泛的应用在安防、门禁、考勤等领域。人脸识别主要包括人脸的定位、图片预处理、人脸的特征点的识别、人脸的特征点的特征值的提取、特征值比对等，其中，人脸定位可以实现的方法很多，比如基于知识的方法(Knowledge-based)、特征不变量方法(Feature invariant)，其中较为经典的为adaboost方法、模板匹配的方法(Template matching)等。图片预处理包括人脸的角度调整，对于垂直于照片平面区域的倾斜角度校正通常通过以下几种理论进行：1)基于Garbor小波变换的方法(文献1：Y.Li and X.Y.Lin,“Face hallucination with pose variation”in Pro.6th IEEE Int.Conf.Automatic Face and Gesture Recognition,2004，pp.723–728)；2)基于张量分解的方法(文献2：K.Jia and S.G.Gong,“Multi-modal tensor face for simultaneoussuper-resolution and recognition,”in Proc.IEEE Int.Conf.ComputerVision,2005,pp.1683-1690；文献3：K.Jia and S.G.Gong,“Generalizedfacesuper-resolution,”IEEETrans.ImageProcessing,vol.17,no.6,pp.873886,Jun.2008)；3)改进的点对应算法和线性物体类的原理构造正脸合成的方法(文献4：陈家大、赖剑煌、冯国灿，“一种人脸姿势判别与正脸合成的新方法”，计算机研究与发展，2006)，通过上述任一种方法即可达到对照片倾斜角度的调整；人脸特征点的识别和提取如中国专利申请CN201310746593.1中，提出了一种新的人脸特征值提取的算法。中国专利申请CN2008100003131.1公开了一种人脸检测和追踪的方法，上述的技术发展使人脸识别技术发展迅速，应用前景广泛。据不完全统计，中国正进入流动时代。2011年，全国流动人口达到2.3亿人，占总人口的17％，即每6名中国人中就有1人是流动人口。未来20年，还将有3亿农村人口进入城镇。随着流动人口大量增加，面临着流动人口结构复杂、人员信息不透明，流动人口数量庞大，流动人员管理困难等局面，尤其是在流动人员中夹杂着刑嫌人员，流窜逃逸，伺机作案，更有部分人员犯罪后“漂白身份”潜入异地继续生活，如何能够有效的抑制和发现混淆在庞大的流动人口中的重点人员，成为目前面临的重要课题，给社会综合管理带来挑战，使得公安机关等部门作为社会公安安全管理的主力军，身上的责任和义务更加沉重。随着经济的高速发展以及城镇化进程的加快，城市人口日趋密集，城市人口数量和流动性也大大增加，加强对城市人员信息的管理对社会治安、重点区域防范、维稳等方面意义重大。另外，近年来社会犯罪率呈逐年升高的态势，高科技犯罪以及伪造身份信息犯罪层出不穷，犯罪行为的突发性、不确定性增强，给防范和侦破工作带来极大的困难。最近，恐怖分子实施爆炸、砍刀伤人等恐怖活动频发。反恐部门一直在研究对策，基于目前没有足够的警力进行监控；即使通过人来实时监控，还是无法及时有效地将事件辨识出来。开展反恐怖图像监控智能分析系统研究，将有效防止恐怖事件的发生。开展研究反恐怖图像监控智能分析系统迫在眉睫。在实际的操作过程中，由于动态或静态人脸比对中有些是非完全正脸。因此，有必要设计一种通过侧脸的对比就能找到该人物正脸资料的方法。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种通过侧脸的对比就能找到该人物正脸资料的人脸采集识别方法。本专利技术还提供一种实现上述方法的系统。为了达到上述目的，本专利技术采用的技术方案如下：一种人脸采集识别方法，所述人脸采集识别方法具体包括人员照片信息录入步骤和比对步骤，所述人员照片信息录入步骤包括：步骤1：采用一图像采集模块采集人员的照片信息，所述采集的照片包括一张正面照片、三张左侧脸照片和三张右侧脸照片；步骤2：采用录入模块将采集到的照片信息录入一数据库中，该数据库作为至少一个专用数据平台的子数据库，其与专用数据平台内所存储的人物信息相匹配；其中每个人员的照片信息作为一个索引模块；每个索引模板中的正面照片作为主标签，侧脸照片作为辅助标签；所述对比方法包括以下步骤：步骤3：采用第一采集模块实时的获取目标人物的头像照片；步骤4：采用比对模块实时的将步骤3中所获取的头像照片与数据库内任意一个索引模板中的作为辅助标签的侧脸照片进行相似度比对，判断是否存在预设的第一阀值的头像照片，若存在，即判断该目标人物的头像照片与已有头像照片为同一人，所述调取模块调取与作为辅助标签的侧脸照片相对应的作为主标签的正脸照片，若不存在，则单独建立一个新的索引模板。优选地，所述专用数据平台中的人物信息包括人员编号、人员状态、姓名、身份证号码、指纹编号、性别、出生日期、民族、国家/地区、文化程度、户籍地区划、户籍地址、现住址行政区划、现住址、籍贯、身高、体型；当步骤4中判断存在预设的第一阀值的头像照片时，采用调取模块调取与作为主标签的正脸照片相对应的人物信息。优选地，当步骤4中判断存在预设的第一阀值的头像照片时，调取模块还调取与该头像照片相对应的即时人物信息，该即时人物信息包括第一采集模块所获取的现场人物出现的时间信息和地点信息。优选地，所述步骤1中图像采集模块采集人员的照片信息的方法为：通过第二采集模块对目标人脸进行各个方向建模，具体方法为：目标人脸转向一边刚好露出双眼开始直至人脸转向另外一边露出双眼为止，在该过程中进行六次等分角度建模，以获取目标人脸的正面照片和六张侧面照片，并将正面照片作为主标签，将六张侧面照片作为辅助标签。优选地，所述六张侧面照片包括左侧偏转30°、左侧偏转20°、左侧偏转10°，右侧偏转30°、右侧偏转20°和右侧偏转10°的侧面照片。优选地，所述步骤3中还包括采用一角度判断模块对第一采集模块所获取头像照片的角度与每个索引模板内作为辅助标签的侧脸照片的角度进行比较的步骤，若第一采集模块所获取头像照片的角度与作为辅助标签的侧脸照片的角度相等，则继续步骤4，否则，丢弃该头像照片。优选地，所述步骤1中优先采集违法犯罪嫌疑人、刑嫌人员和监管场所在押人员的照片信息。优选地，所述步骤4中比对模块将步骤3中所获取的头像照片与数据库内任意一个索引模板中的作为辅助本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种人脸采集识别方法，其特征在于：所述人脸采集识别方法具体包括人员照片信息录入步骤和比对步骤，所述人员照片信息录入步骤包括：步骤1：采用一图像采集模块采集人员的照片信息，所述采集的照片包括一张正面照片、三张左侧脸照片和三张右侧脸照片；步骤2：采用录入模块将采集到的照片信息录入一数据库中，该数据库作为至少一个专用数据平台的子数据库，其与专用数据平台内所存储的人物信息相匹配；其中每个人员的照片信息作为一个索引模块；每个索引模板中的正面照片作为主标签，侧脸照片作为辅助标签；所述对比方法包括以下步骤：步骤3：采用第一采集模块实时的获取目标人物的头像照片；步骤4：采用比对模块实时的将步骤3中所获取的头像照片与数据库内任意一个索引模板中的作为辅助标签的侧脸照片进行相似度比对，判断是否存在预设的第一阀值的头像照片，若存在，即判断该目标人物的头像照片与已有头像照片为同一人，所述调取模块调取与作为辅助标签的侧脸照片相对应的作为主标签的正脸照片，若不存在，则单独建立一个新的索引模板。

【技术特征摘要】
1.一种人脸采集识别方法，其特征在于：所述人脸采集识别方法具体包括人员照片信息录入步骤和比对步骤，所述人员照片信息录入步骤包括：步骤1：采用一图像采集模块采集人员的照片信息，所述采集的照片包括一张正面照片、三张左侧脸照片和三张右侧脸照片；步骤2：采用录入模块将采集到的照片信息录入一数据库中，该数据库作为至少一个专用数据平台的子数据库，其与专用数据平台内所存储的人物信息相匹配；其中每个人员的照片信息作为一个索引模块；每个索引模板中的正面照片作为主标签，侧脸照片作为辅助标签；所述对比方法包括以下步骤：步骤3：采用第一采集模块实时的获取目标人物的头像照片；步骤4：采用比对模块实时的将步骤3中所获取的头像照片与数据库内任意一个索引模板中的作为辅助标签的侧脸照片进行相似度比对，判断是否存在预设的第一阀值的头像照片，若存在，即判断该目标人物的头像照片与已有头像照片为同一人，所述调取模块调取与作为辅助标签的侧脸照片相对应的作为主标签的正脸照片，若不存在，则单独建立一个新的索引模板。2.根据权利要求1所述的人脸采集识别方法，其特征在于：所述专用数据平台中的人物信息包括人员编号、人员状态、姓名、身份证号码、指纹编号、性别、出生日期、民族、国家/地区、文化程度、户籍地区划、户籍地址、现住址行政区划、现住址、籍贯、身高、体型；当步骤4中判断存在预设的第一阀值的头像照片时，采用调取模块调取与作为主标签的正脸照片相对应的人物信息。3.根据权利要求1所述的人脸采集识别方法，其特征在于：当步骤4中判断存在预设的第一阀值的头像照片时，调取模块还调取与该头像照片相对应的即时人物信息，该即时人物信息包括第一采集模块所获取的现场人物出现的时间信息和地点信息。4.根据权利要求1所述的人脸采集识别方法，其特征在于：所述步骤1中图像采集模块采集人员的照片信息的方法为：通过第二采集模块对目标人脸进行各个方向建模，具体方法为：目标人脸转向一边刚好露出双眼开始直至人脸转向另外一边露出双眼为止，在该过程中进行六次等分角度建模，以获取目标人脸的正面照片和六张侧面照片，并将正面照片作为主标签，将六张侧面照片作为辅助标签。5.根据权利要求4所述的人脸采集识别方法，其特征在于：所述六张侧面照片包括左侧偏转30°、左侧偏转20°、左侧偏转10°，右侧偏转30°、右侧偏转20°和右侧偏转10°的侧面照片。6.根据权利要求1所述的人脸采集识别方法，其特征在于：所述步骤3中还包括采用一角度判断模块对第一采集模块所获取头像照片的角度与每个索引模板内作为辅助标签的侧脸照片的角度进行比较的步骤，若第一采集模块所获取头像照片的角度与作为辅助标签的侧脸照片的角度相等，则继续步骤4，否则，丢弃该头像照片。7.根据权利要求1所述的人脸采集识别方法，其特征在于：所述步骤1中优先采集违法犯罪嫌疑人、刑嫌人员和监管场所在押人员的照片信息。8.根据权利要求1所述的人脸采集识别方法，其特征在于：所述步骤4中比对模块将步骤3中所获取的头像照片与数据库内任意一个索引模板中的作为辅助标签的侧脸照片进行相似度比对的具体包括以下子步骤：子步骤40：...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴建忠，
申请(专利权)人：广东金杭科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44