[發明專利]一種基于人工智能的門禁控制方法及系統

在審

• 申請號: 202011098006.9
• 申請日: 2020-10-14
• 公開（公告）號: CN112150692A
• 公開（公告）日: 2020-12-29
• 發明（設計）人: 吳喜慶
• 申請（專利權）人: 吳喜慶
• 主分類號: G07C9/37
• 分類號: G07C9/37;G06K9/00;G06K9/32;G06K9/62
• 代理公司: 鄭州芝麻知識產權代理事務所(普通合伙) 41173
• 代理人: 趙燕燕

1.一種基于人工智能的門禁控制方法，其特征在于，所述方法包括：

采集第一圖像，所述第一圖像包括RGB圖像和深度圖像；

分割所述RGB圖像獲得包含人臉信息的第二圖像；

對所述第二圖像進行人臉關鍵點檢測，得到2D特征點，將所述2D特征點映射到所述深度圖像上，獲得包含3D特征點的3D特征圖；

將所述RGB圖像通過圖像分類網絡輸出人臉表情類別；

根據所述人臉表情類別和所述3D特征點設置聚類算法的半徑；通過聚類運算獲得人臉面部區域點集；在所述區域點集的數量小于預設的第一經驗閾值時，判斷為遮擋嚴重，不開啟門禁；

在所述區域點集的數量大于所述第一經驗閾值時，判斷為未遮擋，則根據所述區域點集劃分多個感興趣區域，并利用所述感興趣區域對所述RGB圖像裁剪，插值得到第三圖像；

計算所述第三圖像與數據庫中人臉特征的相似度；

對所述人臉表情類別與數據庫的表情類別進行差異分析，構建匹配模型，依照所述匹配模型進行人臉識別；

根據人臉識別結果判斷是否開啟門禁。

2.如權利要求1所述的一種基于人工智能的門禁控制方法，其特征在于，所述設置所述聚類算法的半徑具體包括：

設置d＝x_max-x_min，其中d為人臉在所述3D特征圖中的橫向程度，x_max為人臉關鍵點橫坐標的最大值，x_min為人臉關鍵點橫坐標的最小值；

初始聚類算法的半徑r₁滿足：

其中α為經驗值；

當表情為所述正常表情時，聚類算法的半徑r滿足：

r＝r₁

當表情為所述開心表情或者所述難過表情時，聚類算法的半徑r滿足：

r＝r₁(1+β)

其中β為擴大系數，具體滿足：

β＝kd

其中k為縮放系數，k0。

3.如權利要求1所述的一種基于人工智能的門禁控制方法，其特征在于，所述通過聚類運算獲得人臉面部區域點集具體包括：

設置關鍵點數量的第二經驗閾值m₂，根據所述半徑r遍歷每個人臉關鍵點；

以所述關鍵點為中心，統計在所述聚類半徑為r的圓形區域內的點的數量；以所述數量不小于所述第二經驗閾值m₂的中心為中心點，其他為離群點；

計算所述中心點之間的距離，小于所述聚類半徑r時連接所述中心點，得到初始區域點集；將所述離群點分配至最近的所述初始區域點集內，最終獲得所述區域點集。

4.如權利要求3所述的一種基于人工智能的門禁控制方法，其特征在于，所述劃分多個感興趣區域對所述RGB圖像裁剪的具體方法包括：

根據所述區域點集內點的中心點坐標生成最小外接矩形，以所述最小外接矩形作為所述感興趣區域。

5.如權利要求1所述的一種基于人工智能的門禁控制方法，其特征在于，所述構建匹配模型具體包括：

根據所述中心點坐標，將各區域點集劃分為對應的人臉區域；

建立匹配模型：

其中，τ為整體匹配度；G為所述人臉區域個數；g為第g個人臉區域；γ為第g個人臉區域的權重；Match_g為第g個人臉區域的差異分析結果。

6.如權利要求5所述的一種基于人工智能的門禁控制方法，其特征在于，所述劃分人臉區域的方法具體包括：

根據所述中心點的坐標尋找鼻子中心點；所述鼻子中心點坐標為整個人臉區域的中心坐標；

根據所述鼻子中心點坐標位置關系得到人臉其他區域中心點。

7.如權利要求1所述的一種基于人工智能的門禁控制方法，其特征在于，所述門禁判斷為不可開啟時，進行身份驗證；若驗證成功，則開啟門禁；若是驗證成功且判斷為未遮擋時，將所述第三圖像的人臉特征和所述表情類別存儲至所述數據庫中。

8.一種基于人工智能的門禁控制系統，其特征在于，包括：圖像獲取模塊、語義分割模塊、特征點獲取模塊、圖像分類模塊、聚類分析模塊、感興趣區域劃分模塊、相似度檢測模塊、數據庫、差異分析模塊、匹配模型、門禁控制模塊和身份驗證模塊；

所述圖像獲取模塊用于采集第一圖像，所述第一圖像包括RGB圖像和深度圖像；

所述語義分割模塊用于分割所述RGB圖像，獲得只包含人臉信息的第二圖像；

所述特征點獲取模塊用于通過所述第二圖像獲取2D特征點，結合所述2D特征點和所述深度圖像得到3D特征點；

所述圖像分類模塊用于處理所述RGB圖像輸出人臉表情類別；

所述聚類分析模塊用于通過所述3D特征點設置聚類算法的半徑，通過聚類算法獲得人臉面部區域點集，判斷是否可以繼續檢測；

所述感興趣區域劃分模塊用于根據所述區域點集劃分多個感興趣區域并對所述RGB圖像裁剪，插值獲得與原圖等大的第三圖像；

所述相似度檢測模塊用于計算所述第三圖像與所述數據庫中存儲的人臉特征的相似度；

所述數據庫存儲人臉特征和對應的表情類別；

所述差異分析模塊用于對所述人臉表情類別和所述數據庫中存儲的表情類別進行差異分析，獲取需要的匹配模型參數；

所述匹配模型用于根據模型計算人臉的匹配程度；

所述門禁控制模塊用于控制門禁的開啟和關閉；

所述身份驗證模塊用于當門禁判斷不可開啟時進行身份驗證。