[發明專利]一種結合序列圖像超分辨率重建的人臉識別系統

在審

• 申請號: 201610384331.9
• 申請日: 2016-06-02
• 公開（公告）號: CN107463864A
• 公開（公告）日: 2017-12-12
• 發明（設計）人: 徐杰;陳訓遜;王博;王東安;包秀國
• 申請（專利權）人: 國家計算機網絡與信息安全管理中心
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06T3/40
• 代理公司: 北京華仲龍騰專利代理事務所(普通合伙)11548
• 代理人: 黃玉玨

技術領域

本發明涉及網絡信息安全、視頻監控技術領域，特別涉及一種結合序列圖像超分辨率重建的人臉識別系統。

背景技術

人臉識別是模式識別、計算機視覺等領域的熱點問題，人臉識別技術良好的前景吸引越來越多的研究者的關注。人臉識別是對人臉圖像的特征信息進行提取后，根據得到的特征信息進行相應的身份識別的生物識別技術。人臉識別相對于虹膜識別、指紋識別以及DNA等生物識別技術具有獨特的優勢，人臉識別是一種自然性的、方便快捷的、非接觸無侵犯的、不易被察覺的友好可交互生物識別技術，被廣泛應用于信息安全、公安監控、金融、企事業門禁系統等諸多領域。

人臉識別技術雖然目前取得重大成果和技術上的突破，但是在視頻監控領域，人臉識別仍舊是一項比較艱巨的任務。人臉圖像經常會遭受復雜環境的影響，例如噪聲、光照、下雨、霧霾等不良天氣原因或成像設備本身的原因(低分辨率)所導致的視頻圖像模糊現象，是造成現有視頻監控系統人臉識別率難以提高的根本原因。直接更換設備則會帶來巨大的開銷,而且即使更換了高清設備，對于圖像中景深較大的人臉相對分辨率較低的問題依然是提高人臉識別效率不可逾越的門檻。因此，在監控視頻人臉識別系統中對圖像進行的超分辨率重建預處理就變得尤為重要。

發明內容

本發明的目的是克服現有技術的不足，提供一種結合序列圖像超分辨率重建的人臉識別系統。

本發明的技術方案是，一種結合序列圖像超分辨率重建的人臉識別系統，該系統包括：

視頻采集模塊，用于連接采集設備，輸入人臉圖像數據，并將輸入的人臉圖像數據輸入圖像預處理模塊；

圖像預處理模塊，接收人臉圖像數據，采用圖像銳化、增強對比度、圖像的灰度轉換以及圖像中值濾波、均值濾波、低通濾波方法對人臉圖像進行預處理，預處理后的結果送入基于L1和L2范數的超高分辨率圖像重建模塊；

基于L1和L2范數的超高分辨率圖像重建模塊，采用L1與L2混合范式的重建方法對預處理后的人臉圖像進行噪聲抑制，結果輸入人臉特征提取模塊；

人臉特征提取模塊，采用基于局部特征SIFT的人臉識別算法進行人臉特征提取，提取結果輸入人臉特征比對識別模塊；

人臉特征比對識別模塊，根據人臉特征提取模塊輸入的人臉特征，與人臉模板數據庫中的人臉進行比對，得到人臉識別結果，并將結果輸出。

本發明的有益效果在于：結合序列圖像超分辨率重建進行監控視頻中的人臉識別，解決了人臉圖像經常會遭受復雜環境的影響，例如噪聲、光照、下雨、霧霾等不良天氣原因或成像設備本身的原因(低分辨率)所導致的視頻圖像模糊現象，人臉識別率低的問題。本方法能夠應用于監控視頻中的人臉識別。

附圖說明

圖1為本發明結合序列圖像超分辨率重建的人臉識別系統示意圖

具體實施方式

下面，結合附圖對于本發明進行如下詳細說明：

如圖1所示，本發明的系統包括：

視頻采集模塊，可連接并操作各種現有的采集設備(如數碼相機、攝像機、掃描儀、存儲設備等)，輸入人臉圖像數據。；

圖像預處理模塊，采用圖像銳化、增強對比度、圖像的灰度轉換以及圖像中值濾波、均值濾波、低通濾波等使用濾波技術對人臉圖像進行預處理；

基于L1和L2范數的超高分辨率圖像重建模塊，雙邊全變分正則化方法有較高的計算效率，正則化變換后也能保持原有邊緣信息。雙邊濾波器的一個顯著特點就是保持信號邊緣信息，其輸出值是由該輸出值的周圍像素信息的加權決定的。BTV正則化函數為式(0.1)所示：

l和m分別表示變化圖像X在橫向和縱向的位移，q是在橫向和縱向能夠達到的最大值。和是平行移動之后得到的矩陣，將雙邊濾波的權重值α調整為[0，1]，α的大小能夠直接決定超分辨率重建后圖像質量的好壞。α趨近0時，圖像銳化效果明顯，同時伴有噪聲現象；α趨近1時，可以有效的抑制噪聲，圖像會變得相對平滑，這樣對α的大小的選取就變得尤為重要。怎樣使得圖像噪聲得到抑制并且又保留圖像中的邊緣信息變成要研究的重要問題。L1范式和L2范式的雙邊全變分(Bilateral total variation，BTV)公式如下：