[發明專利]一種計算機人像識別系統

在審

• 申請號: 202011241359.X
• 申請日: 2020-11-09
• 公開（公告）號: CN112287863A
• 公開（公告）日: 2021-01-29
• 發明（設計）人: 徐魯寧;郭曉功;李圣良
• 申請（專利權）人: 九江職業技術學院
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 西安合創非凡知識產權代理事務所(普通合伙) 61248
• 代理人: 惠銀銀

本發明涉及人臉識別系統，具體涉及一種計算機人像識別系統，包括人臉圖像采集模塊，用于獲取待識別的實時動態人臉圖像組；圖像處理模塊，用于將人臉圖像按五官所在位置分割為眼睛區域、眉毛區域、鼻子區域、嘴巴區域和人臉輪廓區域；人臉識別模塊，首先基于Dssd_inception_V4 coco模型分別實現眼睛區域、眉毛區域、鼻子區域、嘴巴區域和人臉輪廓區域身份信息的識別，然后基于支持向量機根據各區域的身份識別結果得出最終的人臉識別結果。本發明基于眼睛區域、眉毛區域、鼻子區域、嘴巴區域和人臉輪廓區域和Dssd_inception_V4 coco模型進行人臉的識別，盡可能的減少了人像識別的盲區。

技術領域

本發明涉及人臉識別系統，具體涉及一種計算機人像識別系統。

背景技術

目前，現有的人像識別系統普遍基于人臉的整體特征實現，一旦人臉的整體特征產生變化，比如存在人臉的某個部位存在遮擋物，即會導致人像識別的失敗，存在較大的識別盲區，同時，在用于權限身份識別時，需要另外單獨配置用于實現人像是否為活體檢測的硬件裝置。

發明內容

本發明的目的在于提供了一種計算機人像識別系統，基于眼睛區域、眉毛區域、鼻子區域、嘴巴區域和人臉輪廓區域進行人臉的識別，盡可能的減少了人像識別的盲區，同時無需單獨配置人像是否為活體檢測的硬件裝置。

為實現上述目的，本發明采取的技術方案為：

一種計算機人像識別系統，包括

人臉圖像采集模塊，用于獲取待識別的實時動態人臉圖像組；

圖像處理模塊，用于將人臉圖像按五官所在位置分割為眼睛區域、眉毛區域、鼻子區域、嘴巴區域和人臉輪廓區域；

人臉識別模塊，首先基于Dssd_inception_V4 coco模型分別實現眼睛區域、眉毛區域、鼻子區域、嘴巴區域和人臉輪廓區域身份信息的識別，然后基于支持向量機根據各區域的身份識別結果得出最終的人臉識別結果。

進一步地，所述人臉圖像采集模塊包括兩種工作模式，一種是針對自由的人像檢測，點擊“身份識別”即可直接進入人臉圖像視頻采集過程，另一種是針對身份權限識別的，以隨機調用人臉表情要求音頻的方式獲取動態人臉圖像組，用戶需根據人臉表情要求音頻作出對應的人臉表情，該動態人臉圖像組至少包括兩個不同表情人臉圖像。

進一步地，所述人臉圖像采集模塊通過記錄相鄰兩個人臉表情圖像之間產生的動態視頻實現人臉圖像組是否為活體人臉圖像的檢測，檢測時，首先，調用視頻取幀腳本，每隔一定幀數獲取一張圖像，然后通過識別相鄰兩張圖像內載的人臉動態變化信息進行人臉圖像是否為活體的檢測。

進一步地，通過Dssd_inception_V4 coco模型實現相鄰兩張圖像內載的人臉動態變化信息的識別，所述人臉動態變化信息為眼睛區域和嘴巴區域的形態變化信息，該Dssd_inception_V4 coco模型采用Dssd目標檢測算法，用coco數據集預訓練inception_V4深度神經網絡，然后用先前準備好的不同表情變化所對應的眼睛區域變化圖像集和嘴巴區域變化圖像集訓練該模型，微調深度神經網絡中的各項參數，最后得到合適的用于檢測眼睛區域、嘴巴區域形態變化信息的目標檢測模型。

進一步地，所述圖像處理模塊基于Dssd_inception_V4 coco模型實現人臉圖像中眼睛區域、眉毛區域、鼻子區域、嘴巴區域和人臉輪廓區域的圈定。

進一步地，所述Dssd_inception_V4 coco模型采用Dssd目標檢測算法，用coco數據集預訓練inception_V4深度神經網絡，然后用先前準備好的眼睛區域、眉毛區域、鼻子區域、嘴巴區域和人臉輪廓區域數據集訓練該模型，微調深度神經網絡中的各項參數，最后得到合適的用于檢測眼睛區域、眉毛區域、鼻子區域、嘴巴區域和人臉輪廓區域目標檢測模型。