[發(fā)明專利]一種基于圖像的大數(shù)據(jù)處理方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810067481.6
• 申請日: 2018-01-24
• 公開（公告）號: CN108268850B
• 公開（公告）日: 2022-04-12
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 肖會
• 申請（專利權(quán)）人: 貴州華泰智遠大數(shù)據(jù)服務有限公司
• 主分類號: G06V40/16
• 分類號: G06V40/16;G06V10/771;G06V10/30;G06K9/62
• 代理公司: 成都魚爪智云知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 51308
• 代理人: 梁悅敏

一種基于圖像的大數(shù)據(jù)處理方法，包括：設(shè)置圖像采集模塊的參數(shù)；采集目標區(qū)域的圖像；確定目標區(qū)域的圖像參數(shù)，確定調(diào)節(jié)，人臉區(qū)域檢測與分割；在分割的圖像中提取人臉信息；對提取的人臉信息進行預處理；對預處理的結(jié)果進行特征提取；將特征提取的結(jié)果在大數(shù)據(jù)平臺上進行特征匹配；如果符合匹配要求，提取下一個人臉信息，并以此執(zhí)行之后的操作，直到完成所有分割的圖像中的所有人臉信息，通過音頻或視頻的方式提醒或顯示嫌疑對象的個人信息以及在目標區(qū)域中的位置。該方法可以全面、準確捕獲目標區(qū)域和待分析對象，顯著提高圖像捕獲能力，改善人臉識別及其處理效率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，并且更具體而言，涉及一種基于圖像的大數(shù)據(jù)處理方法。

背景技術(shù)

近幾年以來，隨著社會的不斷發(fā)展，為了更好地保障人民的生命和財產(chǎn)安全以及國家安全，需要在公共場所有效地識別嫌疑人物。例如在城市廣場、劇院、車站、地鐵、醫(yī)院等人員密度較大的場所，需要對環(huán)境中的任務進行有效地監(jiān)控，以便于快速掌握特殊事件的實時信息，從而為特殊事件的處理提供保障，例如在公共場所，需要掌握有作案能力、動機、預謀的人的信息，既包括安全檢查等手段，也包括隱蔽的危害公共安全的其它手段。另外，一些嫌疑人物在作案后，往往通過公共交通站出逃，例如火車站、飛機場，此時需要對環(huán)境中的洶涌人流進行分辨，以利于篩選和實時捕獲相關(guān)人員的信息。

這些信息的獲取需要使用圖像捕獲技術(shù)和人臉識別技術(shù)，特別地，人臉識別技術(shù)是跨圖像處理、模式識別等多學科的技術(shù)，通過利用計算機對人臉圖像進行處理和分析，獲取有效特征信息，進行身份識別。相比其它生物識別技術(shù)，人臉識別具有采集的非接觸性、非強制性、操作簡單、結(jié)果直觀、隱蔽性好等特點，更為人們所接受。自從上世紀60年代被提出以來，一直是研究熱點，尤其是近年來隨著公安圖像聯(lián)網(wǎng)、智能監(jiān)控和公安圖像云計算等技術(shù)的快速推進，在嫌疑人員的確認、在逃人員通緝、重點場所布控、特殊人群身份確認、戶籍管理等方面將有較大的市場和應用空間。

然而，現(xiàn)有技術(shù)中存在一些問題。首先，圖像捕獲設(shè)備往往是固定設(shè)置在特定位置，不利于實時調(diào)節(jié)目標區(qū)域的范圍。盡管存在一些自動調(diào)焦的圖像捕獲設(shè)備，然而本領(lǐng)域中公知的是，對于小范圍的捕獲，在調(diào)焦后圖像固然變大，但是以犧牲分辨率作為代價，所以雖然獲得了較好的圖像，但是并未顯著提高圖像捕獲能力。另外，雖然人臉識別技術(shù)已經(jīng)取得了很好的成績，但目前的多數(shù)人臉識別技術(shù)在算法設(shè)計和模型訓練方面都往往只針對圖像質(zhì)量好的情況，而對于智能監(jiān)控、嫌疑人員圖像比對等實際應用方面，由于人臉圖像來源不一，有些圖像的質(zhì)量非常差，比如模糊、高噪聲、分辨率低等，都增加了圖像識別的難度，所以在實際應用場景中，人臉識別及其處理存在較大的改善空間。

基于此，有必要發(fā)明一種能夠解決以上問題的基于圖像的大數(shù)據(jù)處理方法。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的之一是提供一種基于圖像的大數(shù)據(jù)處理方法，其能夠全面、準確捕獲目標區(qū)域和待分析對象，顯著提高圖像捕獲能力，改善人臉識別及其處理效率。

本發(fā)明為解決上述技術(shù)問題而采取的技術(shù)方案為：一種基于圖像的大數(shù)據(jù)處理方法，包括：采集圖像，對圖像進行處理，提取人臉及其特征，匹配人臉特征，匹配時輸出結(jié)果，顯示結(jié)果。

在一個實施例中，該方法具體包括：步驟S1，設(shè)置圖像采集模塊的參數(shù)；步驟S2，采集目標區(qū)域的圖像；步驟S3，確定目標區(qū)域的圖像參數(shù)，判斷該圖像參數(shù)是否滿足要求，如果滿足則繼續(xù)執(zhí)行步驟S4，否則確定需要調(diào)節(jié)的圖像參數(shù)的類型和數(shù)值，并返回步驟S1進行圖像采集模塊的參數(shù)的設(shè)置；步驟S4，將采集的目標區(qū)域的圖像進行人臉區(qū)域檢測與分割；步驟S5，在分割的圖像中提取人臉信息；步驟S6，對提取的人臉信息進行預處理；步驟S7：對預處理的結(jié)果進行特征提取；步驟S8：將特征提取的結(jié)果在大數(shù)據(jù)平臺上進行特征匹配；步驟S9，如果符合匹配要求，則進入步驟S10；否則返回步驟S5，提取下一個人臉信息，并以此執(zhí)行之后的操作，直到完成所有分割的圖像中的所有人臉信息；步驟S10：通過音頻或視頻的方式提醒或顯示嫌疑對象的個人信息以及在目標區(qū)域中的位置。