[發明專利]對于密集人群進行人臉識別熱度分析生成方法

有效

• 申請號: 201710912520.3
• 申請日: 2017-09-29
• 公開（公告）號: CN107563359B
• 公開（公告）日: 2018-09-11
• 發明（設計）人: 楊曉凡;劉玉蓉
• 申請（專利權）人: 重慶市智權之路科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明提出了一種對于密集人群進行人臉識別熱度分析生成方法，包括：S1，通過圖像采集模塊對密集人群中人體特征圖像和人臉特征圖像分別進行采集，建立初始判篩選斷模型，從而提煉出進入人流密集區域的人員屬性。

技術領域

本發明涉及大數據分析領域，尤其涉及一種對于密集人群進行人臉識別熱度分析生成方法。

背景技術

當今社會人員交流頻繁，在商場、車站、機場等人流密集區域會有大量的視頻監視設備，但是僅用于對密集區域進行單純的圖像采集，沒有對圖像進行后續的歸類以及判別，但是由于社會生活中人流密集復雜，需要對出入人流密集區域的人員和場所進行合理規劃，采取相應的管理和配置，從而使人流密集區域的餐飲、接駁交通以及出入口能夠合理配置，當獲取大量圖像特征信息之后，現有技術無法對其進行歸類或者歸類不準確，造成后期進行人流密集區域劃分時，無法提供數據樣本參考，這就亟需本領域技術人員解決相應的技術問題。

發明內容

本發明旨在至少解決現有技術中存在的技術問題，特別創新地提出了一種對于密集人群進行人臉識別熱度分析生成方法。

為了實現本發明的上述目的，本發明提供了一種對于密集人群進行人臉識別熱度分析生成方法，包括：

S1，通過圖像采集模塊對密集人群中人體特征圖像和人臉特征圖像分別進行采集，建立初始判篩選斷模型，從而提煉出進入人流密集區域的人員屬性。

所述的對于密集人群進行人臉識別熱度分析生成方法，優選的，所述S1 包括：

S1-1，假設同一用戶進入人流密集區域都為新用戶，其中如果包括服務人員或者頻繁進出的人員，在這個模型中并不考慮，因為采集足夠多的樣本之后，服務人員或者頻繁進出的人員的數量可以忽略不計，從人流密集區域離開則設定為相應人員認證結束，通過獲取圖像采集模塊的圖像信息對圖像中的人體特征圖像和人臉特征圖像進行判斷，設置圖像數據信息坐標[x,y]進行圖像獲取，將坐標[x,y]作為圖像的基礎點，根據坐標[x,y]為原點分別設置掃描權重

其中p為圖像中的人數獲取因子，對[x,y]坐標的四個方位進行開平方運算，n為正整數，n_valid為獲取的有效人數判定閾值，h(i，j)為一個方位中獲取的人體特征圖像i和人臉特征圖像j的個數，

S1-2，設一個方位中所獲取的人體特征圖像權值向量為 b_i＝A(c-w)×(cw)，A是人體基礎特征c和手帶物品特征w的出現概率值， cw為人體基礎特征和手帶物品特征共同出現的定義值；獲取一個方位人臉特征圖像權值向量為f_j＝B×(C·T)，B是獲取人臉特征概率值，C為人臉表情特征集合，T為人臉識別成功的單位區域的統計系數；其中 C＝{smile,openmouth,downhead,uphead,weeping,halfface}

S1-3，保證獲取信息的穩定性，根據b_i和f_j的向量值選取多區域的樣本進行計算，然后通過初步篩選公式對圖像進行初步篩選，其中，λ₄為圖像中全方位第i個人體特征圖像的第j個人臉表情集合的計算參數，β₄為圖像中全方位第i個人體特征圖像的第j個人臉表情集合的匹配參數，L_i,j為圖像中的人員總體出現次數，Q_i,j為圖像中初步篩選過程中的人流密集區域的條件概率值，σ²(i,j)為人流密集區域人員密集程度的判斷極值參數，P_i,j為人流密集區域的歷史人員統計數值；

S1-4，通過上述初篩判斷之后，對圖像特征進行歸類判斷，將不同人臉表情特征集合C的圖像數據進行模型判斷；提取有效人體特征圖像的直方圖，構造紋理信息，獲取人連表情特征集合中每個屬性值，