[發明專利]一種多角度多人臉識別考勤方法及系統

在審

• 申請號: 202010565170.X
• 申請日: 2020-06-19
• 公開（公告）號: CN112001219A
• 公開（公告）日: 2020-11-27
• 發明（設計）人: 房冉;趙衍恒;王乃玉;王文明;安豐彩;張凱;石展;石文華;宋春曉;柳廣鵬;王明霞;于航
• 申請（專利權）人: 國家電網有限公司技術學院分公司;山東電力高等專科學校;國家電網有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06F16/583;G06Q10/10;G06Q50/20;G06N3/04;G07C1/10
• 代理公司: 濟南圣達知識產權代理有限公司 37221
• 代理人: 張慶騫

本發明屬于人臉識別考勤領域，提供了一種多角度多人臉識別考勤方法及系統。其中，多角度多人臉識別考勤方法包括：接收多個人臉圖像，其中每個人臉至少從兩個角度拍攝；使用FaceBoxes人臉檢測器檢測多人臉圖像，得到相應人臉框圖像；在特征點附近隨機選擇點學習人臉框圖像中的LBP特征和DAISY特征，將兩特征進行融合后，輸入至基于cascade級聯的隨機森林模型作全局線性回歸，檢測出人臉關鍵點并給出相應特征描述；將人臉關鍵點的特征描述與考勤數據庫中的人臉匹配，選取歐式距離計算的最小值作為識別結果，完成相應人臉的考勤簽到。

技術領域

本發明屬于人臉識別考勤領域，尤其涉及一種多角度多人臉識別考勤方法及系統。

背景技術

本部分的陳述僅僅是提供了與本發明相關的背景技術信息，不必然構成在先技術。

傳統的考勤主要是由人力完成，比如課堂考勤，無論是教師點名還是紙質版簽到，不僅無法對學生起到良好的監督作用，而且占用過多的課堂時間，一定程度上影響課堂秩序。發明人發現，在復雜背景下，由于距離不同，對人臉進行多尺度檢測時存在檢測框的密度不一致的問題，會因為圖像模糊、光照變化或視角旋轉的原因，延長人臉檢測的時間，影響人臉以及非人臉的分類的準確性。

發明內容

為了解決上述問題，本發明提供一種多角度多人臉識別考勤方法及系統，其對使用FaceBoxes人臉檢測器對多角度多人臉圖像進行檢測，并且基于cascade級聯的隨機森林模型對LBP與DAISY融合的特征作全局線性回歸，能夠同時縮短人臉檢測時間以及提供人臉識別準確性。

為了實現上述目的，本發明采用如下技術方案：

本發明的第一個方面提供一種多角度多人臉識別考勤方法。

一種多角度多人臉識別考勤方法，包括：

接收多個人臉圖像，其中每個人臉至少從兩個角度拍攝；

使用FaceBoxes人臉檢測器檢測多人臉圖像，得到相應人臉框圖像；

在特征點附近隨機選擇點來學習人臉框圖像中的LBP特征和DAISY特征，進行融合后輸入至基于cascade級聯的隨機森林模型作全局線性回歸，檢測出人臉關鍵點并給出相應特征描述；

將人臉關鍵點的特征描述與考勤數據庫中的人臉匹配，選取歐式距離計算的最小值作為識別結果，完成相應人臉的考勤簽到。

本發明的第二個方面提供一種多角度多人臉識別考勤系統。

本發明提供的一種多角度多人臉識別考勤系統，包括：

圖像接收模塊，其用于接收多個人臉圖像，其中每個人臉至少從兩個角度拍攝；

人臉框檢測模塊，其用于使用FaceBoxes人臉檢測器檢測多人臉圖像，得到相應人臉框圖像；

關鍵點檢測模塊，將學習到的人臉框圖像中的LBP特征和DAISY特征，進行融合后，輸入至基于cascade級聯的隨機森林模型作全局線性回歸，檢測出人臉關鍵點并給出相應特征描述；

識別考勤模塊，其用于將人臉關鍵點的特征描述與考勤數據庫中的人臉匹配，選取歐式距離計算的最小值作為識別結果，完成相應人臉的考勤簽到。

本發明提供的另一種多角度多人臉識別考勤系統，其包括：

圖像采集裝置，其被配置為采集多個人臉圖像，其中每個人臉至少從兩個角度拍攝；

人臉識別考勤服務器，其被配置為：

接收多個人臉圖像，其中每個人臉至少從兩個角度拍攝；

使用FaceBoxes人臉檢測器檢測多人臉圖像，得到相應人臉框圖像；