脱机人脸识别电梯门禁控制方法、设备及其系统技术方案

本发明专利技术属于人脸识别技术领域，具体涉及脱机人脸识别电梯门禁控制方法、设备及其系统，所述方法执行以下步骤：步骤1：获取乘坐电梯的用户的面部图像；步骤2：在联网状态下，将获取的面部图像发送至云服务器，云服务器将受到的面部图像进行识别，在识别通过的情况下，建立该面部图像对应的识别链，将识别链发送至本地；在脱机状态下，将获取的面部图像，基于本地的识别链，进行识别；步骤3：根据识别结果进行判断，确定所述用户是否为授权用户；若所述用户为授权用户，则控制所述电梯在到达所述用户对应的楼层时开启；其分别基于人脸和虹膜的水平视场角和垂直视场角进行识别，具有识别准确率高和识别效率高的优点。

【技术实现步骤摘要】
脱机人脸识别电梯门禁控制方法、设备及其系统
本专利技术属于人脸识别
，具体涉及脱机人脸识别电梯门禁控制方法、设备及其系统。
技术介绍
人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。。传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是人们熟悉的识别方式，已有30多年的研发历史。但这种方式有着难以克服的缺陷，尤其在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别，和热成像人脸识别。但这两种技术还远不成熟，识别效果不尽人意。迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。它可以克服光线变化的影响，已经取得了卓越的识别性能，在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。这项技术在近两三年发展迅速，使人脸识别技术逐渐走向实用化。人脸与人体的其它生物特征(指纹、虹膜等)一样与生俱来，它的唯一性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提，与其它类型的生物识别比较人脸识别具有如下特点：非强制性：用户不需要专门配合人脸采集设备，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像，这样的取样方式没有“强制性”；非接触性：用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像；并发性：在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别；除此之外，还符合视觉特性：“以貌识人”的特性，以及操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。出入口门禁安全管理系统是新型现代化安全管理系统，它集微机自动识别技术和现代安全管理措施为一体，它涉及电子，机械，光学，计算机技术，通讯技术，生物技术等诸多新技术。它是解决重要部门出入口实现安全防范管理的有效措施。适用各种机要部门，如银行、宾馆、机房、军械库、机要室、办公间、智能化小区、工厂等。将门禁系统和人脸识别技术结合起来应用于电梯门禁，可以有效提升电梯管理的智能化和提升电梯管理的安全性。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提供脱机人脸识别电梯门禁控制方法、设备及其系统，其通过云服务器构建识别链，实现了脱机状况下的电梯本地人脸识别；在人脸识别过程中，不同于传统的人脸识别，其分别基于人脸和虹膜的水平视场角和垂直视场角进行识别，具有识别准确率高和识别效率高的优点。为达到上述目的，本专利技术的技术方案是这样实现的：脱机人脸识别电梯门禁控制方法，所述方法执行以下步骤：步骤1：获取乘坐电梯的用户的面部图像；步骤2：在联网状态下，将获取的面部图像发送至云服务器，云服务器将受到的面部图像进行识别，在识别通过的情况下，建立该面部图像对应的识别链，将识别链发送至本地；在脱机状态下，将获取的面部图像，基于本地的识别链，进行识别；步骤3：根据识别结果进行判断，确定所述用户是否为授权用户；若所述用户为授权用户，则控制所述电梯在到达所述用户对应的楼层时开启；所述步骤2：在联网状态下，将获取的面部图像发送至云服务器，云服务器将收到的面部图像进行识别，在识别通过的情况下，建立该面部图像对应的识别链，将识别链发送至本地的方法执行以下步骤：步骤2.1：确定获取的面部图像中的人脸位置；步骤2.2：确定面部图像中的人脸识别区域与虹膜识别区域；同时，确定人脸识别区域中的水平视场角与垂直视场角，确定虹膜识别区域中的水平视场角与垂直视场角；步骤2.3：基于获取的人脸识别区域及其对应的水平视场角与垂直视场角进行人脸识别；基于获取的虹膜识别区域及其对应的水平视场角与垂直视场角进行虹膜识别；步骤2.4：基于虹膜识别的结果与人脸识别的结果，进行加权置信，生成最终的识别结果；步骤2.5：建立最终的识别结果与该面部图像中的虹膜识别区域的水平视场角与垂直视场角的识别链；同时建立最终的识别结果与该面部图像中的人脸识别区域的水平视场角与垂直视场角的识别链；将两个识别链发送至本地。进一步的，所述步骤2.2：确定面部图像中虹膜识别区域的方法执行以下步骤：读入图像；分析该图像，获得一个候选虹膜识别区域列表；从所述列表中选取一个未经核实的候选虹膜识别区域；为所选中的候选虹膜识别区域确定一个邻接域，该邻接域为包含所述候选虹膜识别区域的多边形；计算该邻接域中所包含的像素数，记为：S；处理该邻接域，获得暗域，所述暗域指每一个像素在处理后的灰度级大于预定的第二阈值的像素区；对所述暗域的个数计数，所得数目记为N；将比值N/S与预定的第一阈值进行比较，如果该比值N/S小于所述第一阈值，则将相应的候选虹膜识别区域判定为真虹膜识别区域，保留在所述列表中，否则将该候选虹膜识别区域判定为假虹膜识别区域，从所述列表中删除；重复执行上述步骤，直到所述列表中不再有未经核实的候选虹膜识别区域；以及输出所述列表，用于所述图像的后续处理。进一步的，所述步骤2.2：确定面部图像中人脸识别区域的方法执行以下步骤：获取多帧面部图像中每相邻两帧人脸图像之间人脸区域的重合度，得到多个重合度；根据所述多个重合度，从所述多帧人脸图像中筛选出重合度最高所对应的人脸区域，得到待识别的人脸区域。进一步的，所述人脸识别区域的水平视场角与垂直视场角的确定方法执行以下步骤：基于确定的人脸识别区域，使用如下公式确定人脸识别区域的水平视场角与垂直视场角：其中，Mi(vj)为人脸识别区域的水平视场角，T(Mi(vj))为人脸识别区域的垂直视场角；Ri和Δti为变换矩阵；xj和yj为人脸识别区域的横纵坐标最大值，x′j和y′j为变换后的横纵坐标最大值；Δxi、Δyi、ki和θi为配准参数。，所述虹膜识别区域的水平视场角与垂直视场角的确定方法执行以下步骤：基于确定的虹膜识别区域，使用如下公式确定虹膜识别区域的水平视场角与垂直视场角：其中，Si(vj)为虹膜识别区域的水平视场角，T(Si(vj))为虹膜识别区域的垂直视场角；Ri和Δti为变换矩阵；xj和yj为虹膜识别区域的横纵坐标最大值，x′j和y′j为变换后的横纵坐标最大值；Δxi、Δyi、ki和θi为配准参数。进一步的，所述步骤2.3：基于获取的人脸识别区域及其对应的水平视场角与垂直视场角进行人脸识别；基于获取的虹膜识别区域及其对应的水平视场角与垂直视场角进行虹膜识别的方法执行以下步骤：基于获取的虹膜识别区域，找出待识别的虹膜图像的虹膜识别区域与预先存储的虹膜模板的虹膜有效区域重合的部分，得到比对有效面积；同时根据虹膜识别区域的水平视角场与垂直视角场与预先存储的虹膜模板的水平视角场与垂直视角场进行比较，得到相似率；根据预先确定的比对有效面积与比对阈值的对应关系，确定出比对阈值；通过确定出的比对阈值与相似率进行虹膜识别；基于获取的人脸识别区域，找出待识别的人脸图像的人脸识别区域与预先存储的人脸模板的人脸有效区域重合的部分，得到比对有效面积；同时根据人脸识别区域的水平视角场与垂直视角场与预先存储的人脸模板的水平视角场与垂直视角场进行比较，得到相似率；根据预先确定的比对有效面积与比对阈值的对应关系，确定出本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.脱机人脸识别电梯门禁控制方法，其特征在于，所述方法执行以下步骤：步骤1：获取乘坐电梯的用户的面部图像；步骤2：在联网状态下，将获取的面部图像发送至云服务器，云服务器将受到的面部图像进行识别，在识别通过的情况下，建立该面部图像对应的识别链，将识别链发送至本地；在脱机状态下，将获取的面部图像，基于本地的识别链，进行识别；步骤3：根据识别结果进行判断，确定所述用户是否为授权用户；若所述用户为授权用户，则控制所述电梯在到达所述用户对应的楼层时开启；所述步骤2：在联网状态下，将获取的面部图像发送至云服务器，云服务器将收到的面部图像进行识别，在识别通过的情况下，建立该面部图像对应的识别链，将识别链发送至本地的方法执行以下步骤：步骤2.1：确定获取的面部图像中的人脸位置；步骤2.2：确定面部图像中的人脸识别区域与虹膜识别区域；同时，确定人脸识别区域中的水平视场角与垂直视场角，确定虹膜识别区域中的水平视场角与垂直视场角；步骤2.3：基于获取的人脸识别区域及其对应的水平视场角与垂直视场角进行人脸识别；基于获取的虹膜识别区域及其对应的水平视场角与垂直视场角进行虹膜识别；步骤2.4：基于虹膜识别的结果与人脸识别的结果，进行加权置信，生成最终的识别结果；步骤2.5：建立最终的识别结果与该面部图像中的虹膜识别区域的水平视场角与垂直视场角的识别链；同时建立最终的识别结果与该面部图像中的人脸识别区域的水平视场角与垂直视场角的识别链；将两个识别链发送至本地。/n...

【技术特征摘要】
1.脱机人脸识别电梯门禁控制方法，其特征在于，所述方法执行以下步骤：步骤1：获取乘坐电梯的用户的面部图像；步骤2：在联网状态下，将获取的面部图像发送至云服务器，云服务器将受到的面部图像进行识别，在识别通过的情况下，建立该面部图像对应的识别链，将识别链发送至本地；在脱机状态下，将获取的面部图像，基于本地的识别链，进行识别；步骤3：根据识别结果进行判断，确定所述用户是否为授权用户；若所述用户为授权用户，则控制所述电梯在到达所述用户对应的楼层时开启；所述步骤2：在联网状态下，将获取的面部图像发送至云服务器，云服务器将收到的面部图像进行识别，在识别通过的情况下，建立该面部图像对应的识别链，将识别链发送至本地的方法执行以下步骤：步骤2.1：确定获取的面部图像中的人脸位置；步骤2.2：确定面部图像中的人脸识别区域与虹膜识别区域；同时，确定人脸识别区域中的水平视场角与垂直视场角，确定虹膜识别区域中的水平视场角与垂直视场角；步骤2.3：基于获取的人脸识别区域及其对应的水平视场角与垂直视场角进行人脸识别；基于获取的虹膜识别区域及其对应的水平视场角与垂直视场角进行虹膜识别；步骤2.4：基于虹膜识别的结果与人脸识别的结果，进行加权置信，生成最终的识别结果；步骤2.5：建立最终的识别结果与该面部图像中的虹膜识别区域的水平视场角与垂直视场角的识别链；同时建立最终的识别结果与该面部图像中的人脸识别区域的水平视场角与垂直视场角的识别链；将两个识别链发送至本地。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤2.2：确定面部图像中虹膜识别区域的方法执行以下步骤：读入图像；分析该图像，获得一个候选虹膜识别区域列表；从所述列表中选取一个未经核实的候选虹膜识别区域；为所选中的候选虹膜识别区域确定一个邻接域，该邻接域为包含所述候选虹膜识别区域的多边形；计算该邻接域中所包含的像素数，记为：S；处理该邻接域，获得暗域，所述暗域指每一个像素在处理后的灰度级大于预定的第二阈值的像素区；对所述暗域的个数计数，所得数目记为N；将比值N/S与预定的第一阈值进行比较，如果该比值N/S小于所述第一阈值，则将相应的候选虹膜识别区域判定为真虹膜识别区域，保留在所述列表中，否则将该候选虹膜识别区域判定为假虹膜识别区域，从所述列表中删除；重复执行上述步骤，直到所述列表中不再有未经核实的候选虹膜识别区域；以及输出所述列表，用于所述图像的后续处理。


3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤2.2：确定面部图像中人脸识别区域的方法执行以下步骤：获取多帧面部图像中每相邻两帧人脸图像之间人脸区域的重合度，得到多个重合度；根据所述多个重合度，从所述多帧人脸图像中筛选出重合度最高所对应的人脸区域，得到待识别的人脸区域。


4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述人脸识别区域的水平视场角与垂直视场角的确定方法执行以下步骤：基于确定的人脸识别区域，使用如下公式确定人脸识别区域的水平视场角与垂直视场角：其中，Mi(vj)为人脸识别区域的水平视场角，T(Mi(vj))为人脸识别区域的垂直视场角；Ri和Δti为变换矩阵；xj和yj为人脸识别区域的横纵坐标最大值，x′j和y′j为变换后的横纵坐标最大值；Δxi、Δyi、ki和θi为配准参数。


5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述虹膜识别区域的水平视场角与垂直视场角的确定方法执行以下步骤：基于确定的虹膜识别区域，使用如下公式确定虹膜识别区域的水平视场角与垂直视场角：

其中，Si(vj)为虹膜识别区域的水平视场角，T(Si(vj))为虹膜识别区域的垂直视场角；Ri和Δti为变换矩阵；x...

【专利技术属性】
技术研发人员：高岩柏，
申请(专利权)人：深圳市铁虎门禁智能技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44