[發明專利]一種基于嵌入式人臉識別管理系統

在審

• 申請號: 201810748826.4
• 申請日: 2018-07-10
• 公開（公告）號: CN108898125A
• 公開（公告）日: 2018-11-27
• 發明（設計）人: 孫成智;羅同貴
• 申請（專利權）人: 深圳市巨龍創視科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06N3/04
• 代理公司: 深圳力拓知識產權代理有限公司 44313
• 代理人: 龔健

1.一種基于嵌入式人臉識別管理系統，其特征在于，包含以下步驟：

A、從圖像或視頻中檢測人臉信息，判斷是否存在人臉；

B、獲取圖像或者視頻流中的人臉特征坐標以及其外觀信息并對其做預處理；

C、對定位出的人臉特征進行人臉歸一化處理，得到處理后的圖像；

D、獲取處理后的圖像中的人臉屬性，得到每個人臉屬性的分數；

E、提取人臉128維特征信息；

F、提取的人臉特征信息與人臉庫中進行比對，通過查看相似度得到人臉相應的輸出結果。

2.根據權利要求1所述的一種基于嵌入式人臉識別管理系統，其特征在于，所述步驟A具體包括：

A-1、將圖像灰度化，去噪處理；

A-2、從這張處理后的圖像中對人臉進行定位，每個人臉位置用一個框，檢測是否存在人臉；

A-3、人臉跟蹤檢測模塊中可對圖像進行去噪、圖像增強、銳化、縮放、裁剪、鏡頭校正、視頻遮擋與疊加等處理，定位每個人臉位置，每個人臉用一個框去標記，檢測是否存在人臉，需注意從視頻中裁剪出來的人臉圖長寬至少是原圖的1.5倍；

A-4、人臉定位需要對人臉樣本和非人臉樣本進行大量的訓練，得到圖像間的輕微差異，同時對人臉圖像的特征點進行標記；

A-5、若存在人臉，裁剪出來對其進行直方圖規定劃操作，獲得人臉圖像，同時采用跟蹤+檢測的策略，來加速視頻中人臉檢測的速度，可以標示出當前幀的框和上一幀的框的關聯關系，用于持續跟蹤視頻中的某個人臉，用人臉跟蹤ID標識依次出現的人臉。

3.根據權利要求1所述的一種基于嵌入式人臉識別管理系統，其特征在于，所述步驟B具體包括：

B-1、對檢測到的人臉進行人臉扶正處理，同時同一個人臉跟蹤ID對應的人臉只保存質量最高的那一楨；

B-2、檢測確定人臉的位置和外觀，盡量詳細地描述出人臉的整體特征和細節特征，主要包括眼睛和鼻子這兩個最為重要的器官特征；

B-3、根據這兩個主要特征區域信息，考慮嘴巴、耳朵、毛發等觀測區域的特征信息，同時還要考慮到特征的提取要對光線、表情、視角等干擾因素有比較好的健壯性；

B-4、最后通過卷積神經網絡定位人臉的特征點。

4.根據權利要求1所述的一種基于嵌入式人臉識別管理系統，其特征在于，所述步驟B-4中卷積神經網絡定位具體包括：

B-41、裁剪輸入的人臉圖片，保證人臉特征點包含在其中；

B-42、采用本層次網絡CNN模型，預測定位出來的特征點；

B-43、以預測的點為中心裁剪更小的矩形區域，進一步縮小搜索范圍；

B-44、每個特征點有兩個CNN訓練預測，進行平均，得到人臉特征點精定位位置。

5.根據權利要求1所述的一種基于嵌入式人臉識別管理系統，其特征在于，所述步驟C具體包括：

C-1、利用檢測出來的特征點，對不同的人臉進行幾何歸一化處理，即解決人臉尺度變化和人臉旋轉問題；

C-2、將人臉校正到同一水平標準，進行灰度歸一化處理，用來對不同光強、光源方向下得到的人臉圖像進行補償，以減弱單純由于光照變化造成的圖像信號的變化。

6.根據權利要求1所述的一種基于嵌入式人臉識別管理系統，其特征在于，所述步驟D具體包括：

D-1、調用人臉屬性接口分析連續多幀人臉特征點；

D-2、人臉屬性支持性別，年齡，微笑，人種(白、黑、黃)，太陽鏡，眼鏡，口罩，魅力值，睜眼，張嘴，胡子，10種表情(生氣，平靜，厭惡，高興，悲傷，害怕，吃驚,困惑,瞇眼,尖叫)；

D-3、輸出10種表情中分數最高的那種表情，其它的屬性則是與對應標簽比較，通過屬性分數判斷性別、眼鏡的戴與否、嘴巴的張開與閉合和有無胡子等；

D-4、得到人臉屬性。