[發明專利]人臉面部識別方法

有效

• 申請號: 201610793466.0
• 申請日: 2016-08-31
• 公開（公告）號: CN106407906B
• 公開（公告）日: 2018-03-23
• 發明（設計）人: 蔡勇
• 申請（專利權）人: 南京度房網絡科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 北京東方盛凡知識產權代理事務所(普通合伙)11562
• 代理人: 宋平

技術領域

本發明涉及人臉識別領域，尤其涉及一種人臉面部識別方法。

背景技術

人臉識別，是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術。用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行臉部的一系列相關技術，通常也叫做人像識別、面部識別。

人臉識別系統的研究始于20世紀60年代，80年代后隨著計算機技術和光學成像技術的發展得到提高，而真正進入初級的應用階段則在90年后期，并且以美國、德國和日本的技術實現為主；人臉識別系統成功的關鍵在于是否擁有尖端的核心算法，并使識別結果具有實用化的識別率和識別速度；“人臉識別系統”集成了人工智能、機器識別、機器學習、模型理論、專家系統、視頻圖像處理等多種專業技術，同時需結合中間值處理的理論與實現，是生物特征識別的最新應用，其核心技術的實現，展現了弱人工智能向強人工智能的轉化。

人臉與人體的其它生物特征(指紋、虹膜等)一樣與生俱來，他的唯一性和不易被復制的良好特性為身份鑒別提供了必要的前提，與其它類型的生物識別比較人臉識別具有如下特點：非強制性：用戶不需要專門配合人臉采集設備，幾乎可以在無意識的狀態下就可獲取人臉圖像，這樣的取樣方式沒有“強制性”；非接觸性：用戶不需要和設備直接接觸就能獲取人臉圖像；并發性：在實際應用場景下可以進行多個人臉的分揀、判斷及識別；除此之外，還符合視覺特性：“以貌識人”的特性，以及操作簡單、結果直觀、隱蔽性好等特點。

然而，現有技術中的人臉面部識別方案精度不高，可靠性不高，這直接影響了其的應用領域。

發明內容

為了解決上述問題，本發明提供了一種人臉面部識別方法，改造現有技術中人臉面部識別方法，采用高精度的網絡通信模式和面部特征提取匹配模式優化了現有技術中人臉面部識別方法，從而能夠拓寬人臉面部識別方法的應用范圍。

根據本發明的一方面，提供了一種人臉面部識別方法，所述方法包括步驟1)建立人臉面部識別系統，所述人臉面部識別系統包括依次連接的高清攝像頭、臉部圖像分割設備、姿態調整設備、圖像規范設備和面部識別設備；步驟2)啟動人臉面部識別系統執行對人員的人臉面部識別操作，以確定人員的合法性。

更具體地，在所述人臉面部識別方法中，包括：步驟1)建立的人臉面部識別系統包括：高清攝像頭，用于對人員進行圖像采集以獲得高清圖像，高清圖像的分辨率為3840×2160；臉部圖像分割設備，與高清攝像頭連接，用于接收高清圖像，并從高清圖像處識別并分割出臉部圖像；姿態調整設備，與臉部圖像分割設備連接，用于接收臉部圖像，并基于臉部圖像獲取臉部圖像中左眼位置、右眼位置、鼻尖位置和嘴部位置，左眼位置與右眼位置形成兩眼連線，鼻尖位置中心和嘴部位置中心形成中軸連線，當兩眼連線和中軸連線構成的T字形狀歪曲時，對臉部圖像進行調整以糾正T字形狀呈現豎直狀態，并將調整后的臉部圖像作為糾正人臉圖像輸出，當兩眼連線和中軸連線構成的T字形狀為豎直狀態時，直接將臉部圖像作為糾正人臉圖像輸出；圖像規范設備，與姿態調整設備連接，用于接收糾正人臉圖像，對糾正人臉圖像進行圖像規范處理以獲得規范人臉圖像，其中，規范人臉圖像中兩眼連線的中心位置位于規范人臉圖像水平方向的中間、垂直方向的從上往下的四分之一處；特征提取設備，與IP解包設備連接，還與圖像規范設備連接以對接收到的規范人臉圖像進行處理；特征提取設備包括復雜度檢測子設備、像素處理子設備、矩陣轉換子設備、特征向量獲取子設備和特征向量比較子設備；復雜度檢測子設備與圖像規范設備連接，用于計算規范人臉圖像的復雜度，基于規范人臉圖像的復雜度選擇像素矩陣的大小，規范人臉圖像的復雜度越高，選擇的像素矩陣越大；像素處理子設備分別與復雜度檢測子設備和圖像規范設備連接，用于接收規范人臉圖像，針對規范人臉圖像的每一個像素作為對象像素執行以下處理：將對象像素作為復雜度檢測子設備確定的像素矩陣的中心像素在規范人臉圖像中獲取對象像素矩陣，對象像素矩陣的大小與復雜度檢測子設備確定的像素矩陣的大小相同，將對象像素矩陣內除了對象像素之外的每一個像素作為參考像素與對象像素進行比較，以獲得二值化矩陣，二值化矩陣的大小與對象像素矩陣的大小相同，二值化矩陣由多個參考像素分別對應的多個二值化像素組成，參考像素大于等于對象像素，則參考像素對應的二值化像素的像素值為1，參考像素小于對象像素，則參考像素對應的二值化像素的像素值為0；矩陣轉換子設備與像素處理子設備連接，用于將每一個對象像素對應的二值化矩陣轉換成目標十進制數，具體轉換操作為：將每一個對象像素對應的二值化矩陣的所有二值化像素值按其在二值化矩陣中的位置以先左后右再先上后下的順序組成一個二進制數作為目標二進制數，再將目標二進制數轉化成十進制數以作為目標十進制數；特征向量獲取子設備分別與圖像規范設備和矩陣轉換子設備連接，用于將規范人臉圖像中每一個對象像素的像素值替換成該對象像素對應的目標十進制數并按照對象像素在規范人臉圖像中的位置將所有對象像素對應的目標十進制數組成一維特征向量，作為目標特征向量輸出；特征向量比較子設備分別與特征向量獲取子設備和IP解包設備連接，用于將目標特征向量分別與各個基準特征向量進行匹配，匹配成功則輸出人臉識別成功信號以及與匹配到的基準特征向量對應的授權用戶名稱，匹配失敗則輸出人臉識別失敗信號；IP解包設備，用于與遠程的數據服務器網絡連接，通過網絡接收來自數據服務器處的IP數據包，并對IP數據包解包以獲得6LowPAN數據包；其中，IP數據包是對6LowPAN數據包進行打IP包后而獲得的數據包，6LowPAN數據包中的負載包括數據服務器處的各個基準特征向量，6LowPAN數據包中的頭部是壓縮數據，解壓后的6LowPAN數據包中的頭部用于對6LowPAN數據包中的負載進行解析；其中，每一個基準特征向量為對相應授權用戶基準面部圖像預先進行與特征提取設備相同操作的特征向量提取而獲得的向量；邊緣傳感設備，與IP解包設備連接，用于接收IP解包設備輸出的6LowPAN數據包，獲得呈現為壓縮數據的6LowPAN數據包的頭部，對6LowPAN數據包的頭部解壓以獲得解壓后的6LowPAN數據包中的頭部；6LowPAN解包設備，與邊緣傳感設備連接，用于接收6LowPAN數據包以獲取6LowPAN數據包中的負載，并基于解壓后的6LowPAN數據包中的頭部對6LowPAN數據包中的負載進行解析，以獲得各個基準特征向量；S3C2440控制芯片，與特征提取設備的特征向量比較子設備連接，用于接收匹配成功時輸出的人臉識別成功信號以及與匹配到的基準特征向量對應的授權用戶名稱，或接收匹配失敗時輸出的人臉識別失敗信號；語音報警設備，與S3C2440控制芯片連接，用于在接收到人臉識別失敗信號時發出語音報警信號；無線通信接口，與S3C2440控制芯片連接，用于無線發送人臉識別成功信號以及與匹配到的基準特征向量對應的授權用戶名稱，或用于無線發送人臉識別失敗信號；其中，S3C2440控制芯片、語音報警設備和無線通信接口被集成在一塊集成電路板上。