[發明專利]集群構架下的人臉識別系統及方法

無效

• 申請號: 201310036156.0
• 申請日: 2013-01-30
• 公開（公告）號: CN103186772A
• 公開（公告）日: 2013-07-03
• 發明（設計）人: 孫誠;孫敏;龐溟舟;袁小剛;傅志宏
• 申請（專利權）人: 上海交大高新技術股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06F17/30
• 代理公司: 上海精晟知識產權代理有限公司 31253
• 代理人: 何新平

技術領域

本發明涉及人臉檢測識別及分布式搜索技術領域，特別涉及一種集群構架下的人臉識別系統及方法。

背景技術

隨著社會經濟的快速發展，社會人口流動速度逐年加快，人臉識別作為身份識別的一項重要技術手段對涉及公共安全，企業管理，社會管理等各個領域的重要性逐漸凸顯。近年來，隨著學術界對人臉識別一系列課題研究的逐步深入，提出了多種行之有效的理論依據和實踐方案，目前世界上主流的方法有：模版匹配、示例學習、神經網絡和機遇隱馬爾可夫模型的方法。盡管人臉識別技術有著廣闊的應用前景，但是無論是在識別率，還是在防偽性上，都與指紋，視網膜燈有著較大的差距。呈現檢索效率低，平均延時大，大數據下處理能力低下等問題。特別是應用于海關，城市軌交，鐵路，民航等人口密集或人流量較大的場合下，人臉識別系統很難長時間穩定的運行，面臨著承載能力的瓶頸。

發明內容

針對上述現有技術中存在的缺陷，本發明的目的是：提出一種集群構架下的人臉識別系統及方法，其通過采用分布式計算技術及散列算法簡化后臺搜索過程，同時并行化搜索過程，最終提供高了整個系統的數據吞吐能力，解決了現有的人臉識別系統無法在數據采集量較大的場合長時間使用的問題。

本發明解決其技術問題所采用的技術方案是：集群構架下的人臉識別系統，所述人臉識別系統包括：

用于前端圖像采集、預處理及有效信息提取的前端收集模塊；

根據前端收集模塊提供的圖像信息，用于面部圖像特征選擇、提取的面部特征提取模塊；

根據面部特征提取模塊提供的人臉特征圖像信息，用于搜索并控制搜索過程的索引控制模塊；

若干用于構成所述索引控制模塊的搜索結果的匹配搜索模塊；

根據索引控制模塊提供的搜索結果，用于管理圖像系統及調用圖像文件的圖像服務控制模塊；以及

若干用于完成所述圖像文件，并提供至終端用戶的圖像文件管理模塊。

作為優選方案，所述前端收集模塊進一步包括：

圖像采集模塊，用于前端圖像的采集及存儲；

圖像修正模塊，用于修正圖像內容和提取眼部定位信息及偏轉信息；

圖像預處理模塊；用于定位并抓取人臉圖像信息，并將其分割成若干索引區域；以及

圖像輸出模塊；根據分割成的若干索引區域，用于生成并輸出符合檢索需要人臉圖像集。

作為優選方案，所述面部特征提取模塊進一步包括：

ASM與AAM算法調用子模塊，用于根據人臉外部輪廓以及內部主要器官的表現優勢，構建組合表現模型，并依據組合表現模型對每個樣本提取特征向量；

PCA算法調用子模塊，用于實現隱藏非顯著特征，并降低特征向量的維度；

低維數據集生成模塊；用于根據所述ASM與AAM算法調用子模塊和所述PCA算法調用子模塊最終得到的結果，生成包含若干特征向量的低維度數據集。

作為優選方案，所述索引控制模塊并行控制管理若干所述匹配搜索模塊。

作為優選方案，所述圖像服務控制模塊并行控制管理若干所述圖像文件管理模塊。

集群構架下的人臉識別方法，包括以下步驟：

步驟S1：采集人臉圖像信息，并進行內容修正提取眼部定位信息及偏轉信息；

步驟S2：根據步驟S1中提供的眼部定位信息及偏轉信息，定位人臉所在區域，并將定位后的人臉區域劃分為若干區域，形成一人臉圖像集；

步驟S3：根據人臉外部輪廓以及內部主要器官的表現優勢，調用ASM與AAM算法構建組合表現模型，并依據組合表現模型對每個樣本提取特征向量；

步驟S4：調用PCA算法降低所述特征向量的維度，并生成一低維度數據集；

步驟S5：利用索引控制模塊將所述低維度數據集分批次逐個調用匹配搜索模塊對本地存儲數據進行搜索,并給出返回值；

步驟S6：所述索引控制模塊收集所述返回值，并進行交集篩選，并將篩選結果生成一搜索結果；

步驟S7：利用圖像服務控制模塊調用圖像文件管理模塊來完成所需圖像文件，合并去重后提交終端用戶。

作為優選方案，所述步驟S5具體還包括如下步驟：所述匹配搜索模塊使用本地散列匹配函數檢索自身維護散列表，并提取對應數據桶內的特定圖像數據結構返回。