[發(fā)明專利]遠(yuǎn)距離人臉采集方法

無(wú)效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201210146028.7
• 申請(qǐng)日: 2012-05-11
• 公開（公告）號(hào): CN102708361A
• 公開（公告）日: 2012-10-03
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 吳立坤;董岳;高會(huì)軍;梅江元
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 哈爾濱工業(yè)大學(xué)
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 哈爾濱市松花江專利商標(biāo)事務(wù)所 23109
• 代理人: 張果瑞

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及遠(yuǎn)距離人臉采集方法，屬于圖像處理領(lǐng)域。

背景技術(shù)

隨著社會(huì)的發(fā)展，各個(gè)方面對(duì)快速有效地自動(dòng)身份驗(yàn)證的要求日益迫切。由于生物特征是人的內(nèi)在屬性，具有很強(qiáng)的自身穩(wěn)定性和個(gè)體差異性，因此是身份驗(yàn)證的最理想依據(jù)。這其中，利用人臉特征進(jìn)行身份驗(yàn)證又是最自然最直接的手段，相比其它人體生物特征它具有直接、有好、方便的特點(diǎn)，易于為用戶所接受。

人臉識(shí)別的研究涉及模式識(shí)別、圖像處理、生理學(xué)、心理學(xué)、認(rèn)知科學(xué)，與基于其它生物特征的身份鑒別方法以及計(jì)算機(jī)人機(jī)感知交互領(lǐng)域都有密切的聯(lián)系。人臉識(shí)別是當(dāng)前應(yīng)用很廣泛的一種生物特征識(shí)別技術(shù)，因?yàn)槠渥陨硖厥獾膬?yōu)勢(shì)，所以人臉識(shí)別在生物識(shí)別中占有重要的地位。(1)非侵?jǐn)_性。無(wú)需干擾人們的正常行為即可實(shí)現(xiàn)識(shí)別效果。(2)采集設(shè)備簡(jiǎn)單。一般只需要一臺(tái)攝像頭即可實(shí)現(xiàn)人臉圖片的采集，而且采集時(shí)間也可以很短。

人臉識(shí)別系統(tǒng)包括兩個(gè)技術(shù)環(huán)節(jié)：首先是人臉檢測(cè)與定位，即從輸入圖像中找到人臉及人臉存在的位置，并將人臉從背景中分割出來(lái)，然后才是對(duì)歸一化的人臉圖像進(jìn)行識(shí)別。這兩個(gè)環(huán)節(jié)中，人臉檢測(cè)與定位有著極為關(guān)鍵的作用，只有獲得質(zhì)量高的人臉圖像，人臉的身份識(shí)別才有可能實(shí)現(xiàn)。當(dāng)前的人臉采集技術(shù)存在著瓶頸：(1)人臉采集的距離不夠遠(yuǎn)，采集過(guò)程的友好性不夠；(2)無(wú)法檢測(cè)到多姿態(tài)的人臉，例如在仰頭、俯頭、側(cè)身、背身以及跳躍的情況下無(wú)法采集人臉；(3)采集的人臉圖像清晰度與采集距離形成一對(duì)矛盾，二者無(wú)法兼顧。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明目的是為了解決現(xiàn)有人臉采集技術(shù)存在的人臉采集的距離不夠遠(yuǎn)，采集過(guò)程的友好性不夠；無(wú)法檢測(cè)到多姿態(tài)的人臉，例如在仰頭、俯頭、側(cè)身、背身以及跳躍的情況下無(wú)法采集人臉；采集的人臉圖像清晰度與采集距離形成一對(duì)矛盾，二者無(wú)法兼顧的問題，提供了一種遠(yuǎn)距離人臉采集方法。

本發(fā)明所述遠(yuǎn)距離人臉采集方法，該方法所涉及的人臉采集設(shè)備包括PC機(jī)、雙目攝像頭、二自由度旋轉(zhuǎn)云臺(tái)和長(zhǎng)焦攝像機(jī)，長(zhǎng)焦攝像機(jī)設(shè)置在二自由度旋轉(zhuǎn)云臺(tái)上，所述遠(yuǎn)距離人臉采集方法包括以下步驟：

步驟一、雙目攝像頭采集目標(biāo)人臉確定目標(biāo)人臉的三維坐標(biāo)，并反饋給PC機(jī)；

步驟二、PC機(jī)根據(jù)目標(biāo)人臉的三維坐標(biāo)輸出命令調(diào)整二自由度旋轉(zhuǎn)云臺(tái)，使得二自由度旋轉(zhuǎn)云臺(tái)帶動(dòng)長(zhǎng)焦攝像機(jī)對(duì)準(zhǔn)目標(biāo)人臉的方向；

步驟三、長(zhǎng)焦攝像機(jī)跟蹤并采集目標(biāo)人臉的視頻信息；

步驟四、采用基于Adaboosting算法訓(xùn)練的Haar-like特征級(jí)聯(lián)分類器方法逐幀檢測(cè)目標(biāo)人臉的視頻信息，判斷所述視頻信息是否為目標(biāo)人臉的正臉，判斷結(jié)果是正臉，執(zhí)行步驟七；否則，執(zhí)行步驟五，

步驟五、采用基于condensation算法跟蹤目標(biāo)人臉，更新目標(biāo)人臉在視頻中的二維像素坐標(biāo)，然后執(zhí)行步驟六；

步驟六、調(diào)整二自由度旋轉(zhuǎn)云臺(tái)根據(jù)步驟五獲取的二維像素坐標(biāo)跟蹤目標(biāo)人臉，獲取目標(biāo)人臉的視頻信息，然后，返回執(zhí)行步驟四

步驟七、判斷目標(biāo)人臉是否在所述視頻當(dāng)前幀圖像的中心區(qū)域，

如果在中心區(qū)域，執(zhí)行步驟九；如果不在中心區(qū)域，執(zhí)行步驟八；

步驟八、調(diào)整二自由度旋轉(zhuǎn)云臺(tái)，使目標(biāo)人臉向視頻的中心區(qū)域移動(dòng)，然后再執(zhí)行步驟七，

步驟九、判斷目標(biāo)人臉面積占視頻當(dāng)前幀圖像總面積的比例是否大于人臉尺寸閾值T，T＝0.4～0.5，

判斷結(jié)果為是，則執(zhí)行步驟十一；判斷結(jié)果為否，則執(zhí)行步驟十；

步驟十、調(diào)整長(zhǎng)焦攝像機(jī)的變倍參數(shù)，以調(diào)整目標(biāo)人臉面積大小占視頻當(dāng)前幀圖像總面積的比例變大，然后返回執(zhí)行步驟九；

步驟十一、長(zhǎng)焦攝像機(jī)采集目標(biāo)人臉圖像，并判斷目標(biāo)人臉圖像的清晰度E是否大于清晰度閾值T_E，T_E＝5500～10000，

若判斷所述目標(biāo)人臉圖像不清晰，則執(zhí)行步驟十二；若判斷所述目標(biāo)人臉圖像清晰，則保存該目標(biāo)人臉圖像信息，完成采集人臉；

步驟十二、調(diào)整長(zhǎng)焦攝像機(jī)的聚焦參數(shù)，以調(diào)整目標(biāo)人臉圖像的清晰度，然后返回執(zhí)行步驟十一。

本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)：