人臉識(shí)別方法技術(shù)

本發(fā)明專利技術(shù)公開了人臉識(shí)別方法，包括如下步驟：S101、坐標(biāo)判斷：根據(jù)坐標(biāo)變換判斷同一視頻流中是否為同一人；S102、圖片輪廓判斷：灰度化圖像，然后根據(jù)不同圖像同一人的像素點(diǎn)位置進(jìn)行高斯濾波，然后進(jìn)行銳化及邊緣檢測(cè)，通過交叉對(duì)比判斷視頻流中的人是否為同一個(gè)人。本發(fā)明專利技術(shù)不會(huì)遺漏Face，可以準(zhǔn)確的采集到每一個(gè)出現(xiàn)在攝像頭中的Face，同時(shí)也不會(huì)采集大量的Face重復(fù)進(jìn)行計(jì)算造成資源浪費(fèi)；本發(fā)明專利技術(shù)只采集完整的Face圖像，可以準(zhǔn)確提取視圖像中的Face特征信息，不會(huì)獲取大量無用圖像，給服務(wù)器造成壓力。同時(shí)還具有自然性，不被察覺性、非接觸性和唯一性的特點(diǎn)。

Face recognition method

The invention discloses a face recognition method, including the following steps: S101, coordinate judgment: judging whether the same person is in the same video stream according to coordinate transformation; S102, image contour judgment: graying image, then Gaussian filtering according to different image pixel position of the same person, then sharpening and edge detection. Cross comparison is used to determine whether a person in the video stream is the same person. The invention does not omit Face, can accurately capture every Face appearing in the camera, and does not collect a large number of Face duplicates for calculation, resulting in waste of resources; the invention only collects a complete Face image, can accurately extract the face feature information in the view image, will not acquire a large number of useless images, to serve. The device creates pressure. At the same time, it is also natural, unperceived, non-contact and unique.

【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
人臉識(shí)別方法
本專利技術(shù)涉及人臉
，尤其是涉及人臉識(shí)別方法。
技術(shù)介紹
傳統(tǒng)的人臉識(shí)別技術(shù)主要是基于可見光圖像的人臉識(shí)別，可見光是光譜中人眼可以感知的部分，可見光譜沒有精確的范圍，一般人的眼睛可以感知可見光的波長在400到700納米之間。作為可為人眼感知的光源，也是生活中最常見的光源。因此，傳統(tǒng)的人臉識(shí)別技術(shù)主要基于可見光圖像的人臉識(shí)別，這也是人們最熟悉的識(shí)別方式，已有30多年的研發(fā)歷史。但這種方式有著難以克服的缺陷，尤其在環(huán)境光照發(fā)生變化時(shí)，識(shí)別效果會(huì)急劇下降，無法滿足實(shí)際系統(tǒng)的需要。解決光照問題的方案有三維圖像人臉識(shí)別，和熱成像人臉識(shí)別。但目前這兩種技術(shù)還遠(yuǎn)不成熟，識(shí)別效果不盡人意。為了克服受環(huán)境光照的影響，學(xué)術(shù)界做了大量的研究和技術(shù)開發(fā)。對(duì)可見光人臉識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行了大量改進(jìn),以減輕環(huán)境光照的影響，目前也取得了一定的進(jìn)步。最近迅速發(fā)展起來的一種解決方案是基于主動(dòng)近紅外圖像的多光源人臉識(shí)別技術(shù)。在自然界中，除人眼可見的光線外，還存在著紅外、紫外等不可見的光線。為了克服可見光因環(huán)境因素而變化的影響，相關(guān)企業(yè)做了大量的研究和技術(shù)開發(fā)。基于紅外與可見光融合的多光源人臉識(shí)別方法是人臉識(shí)別技術(shù)的一項(xiàng)革命性創(chuàng)新，目的在于消除可見光變化對(duì)人臉識(shí)別的影響。它可以克服光線變化的影響，已經(jīng)取得了卓越的識(shí)別性能，在精度、穩(wěn)定性和速度方面的整體系統(tǒng)性能超過三維圖像人臉識(shí)別。這項(xiàng)技術(shù)在近兩三年發(fā)展迅速，使人臉識(shí)別技術(shù)逐漸走向?qū)嵱没？梢姽鈭D像受光源影響較大，而單純的紅外圖像可以獨(dú)立光源，但對(duì)溫度變化比較敏感，而紅外與可見光融合的多光源人臉識(shí)別方法，被證明比任意單一光源的識(shí)別更有效。它是一種基于融合紅外與可見光圖像人臉識(shí)別方法，對(duì)紅外與可見光人臉圖像分別采用PCA與線性辨別分析相結(jié)合的方法進(jìn)行特征提取和識(shí)別，并利用獲得的識(shí)別結(jié)果與它們各自的置信度進(jìn)行決策融合，并確定最終的人臉識(shí)別結(jié)果。實(shí)驗(yàn)表明，可以有效提高人臉識(shí)別性能和對(duì)各種應(yīng)用環(huán)境的適用性。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
本專利技術(shù)的目的就是為了解決上述問題，提供一種識(shí)別效果較好的人臉識(shí)別方法。為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本專利技術(shù)采用如下技術(shù)方案：人臉識(shí)別方法，其特征在于，包括如下步驟：S101、坐標(biāo)判斷：根據(jù)坐標(biāo)變換判斷同一視頻流中是否為同一人；S102、圖片輪廓判斷：灰度化圖像，然后根據(jù)不同圖像同一人的像素點(diǎn)位置進(jìn)行高斯濾波，然后進(jìn)行銳化及邊緣檢測(cè)，通過交叉對(duì)比判斷視頻流中的人是否為同一個(gè)人。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本專利技術(shù)具有如下有益效果：(1)本專利技術(shù)不會(huì)遺漏Face，可以準(zhǔn)確的采集到每一個(gè)出現(xiàn)在攝像頭中的Face，同時(shí)也不會(huì)采集大量的Face重復(fù)進(jìn)行計(jì)算造成資源浪費(fèi)；(2)本專利技術(shù)只采集完整的Face圖像，可以準(zhǔn)確提取視圖像中的Face特征信息，不會(huì)獲取大量無用圖像，給服務(wù)器造成壓力。(3)自然性：該識(shí)別方法同人類(甚至其它生物)進(jìn)行個(gè)體識(shí)別時(shí)所利用的生物特征相同。例如臉部識(shí)別，人類也是通過觀察比較人臉區(qū)分并確認(rèn)身份的，另外具有自然性的識(shí)別還有語音識(shí)別、體形識(shí)別等，而指紋識(shí)別、虹膜識(shí)別等都不具有自然性，因?yàn)槿祟惢蛘咂渌锊⒉煌ㄟ^此類生物特征區(qū)別個(gè)體。(4)不被察覺性：不被察覺對(duì)于一種識(shí)別方法也很重要，這會(huì)使該識(shí)別方法不令人反感，并且因?yàn)椴蝗菀滓鹑说淖⒁舛蝗菀妆黄垓_。人臉識(shí)別具有這方面的特點(diǎn)，它完全利用可見光獲取人臉圖像信息，而不同于指紋識(shí)別或者虹膜識(shí)別，需要利用電子壓力傳感器采集指紋，或者近距離采集虹膜圖像，這些特殊的采集方式很容易被人察覺，從而更有可能被偽裝欺騙。這一特點(diǎn)特別適用于逃犯跟蹤系統(tǒng)。(5)非接觸性和唯一性：使其更加適合運(yùn)用于公安刑偵系統(tǒng)，門禁考勤系統(tǒng)，網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用系統(tǒng)等。具體實(shí)施方式實(shí)施例：人臉識(shí)別方法，包括如下步驟：S101、坐標(biāo)判斷：根據(jù)坐標(biāo)變換判斷同一視頻流中是否為同一人；S102、圖片輪廓判斷：灰度化圖像，然后根據(jù)不同圖像同一人的像素點(diǎn)位置進(jìn)行高斯濾波，然后進(jìn)行銳化及邊緣檢測(cè)，通過交叉對(duì)比判斷視頻流中的人是否為同一個(gè)人。本實(shí)施例中，步驟S101中，坐標(biāo)判斷如下：|x1-x2|<＝Face1Width*1；|y1-y2|<＝Face1Height*1；判斷前一幀的facebox與當(dāng)前facebox是否重疊，當(dāng)facebox不重疊，認(rèn)為不是同一個(gè)人，如果facebox重疊，進(jìn)行以下判斷：|Face1Width-Face2Width|<＝Face1Width*0.5；|Face1Height-Face2Height|<＝face1Height*0.5；判斷facebox大小，用于去除前一幀face離攝像頭遠(yuǎn)，當(dāng)前face離攝像頭近，所產(chǎn)生的facebox重疊；剩下的face初步認(rèn)為是同一個(gè)人；其中，x1：當(dāng)前face的x坐標(biāo)；x2：前一幀face的x坐標(biāo)；y1：當(dāng)前face的y坐標(biāo)；y2：前一幀face的y坐標(biāo)；Face1Width：當(dāng)前face的寬度；Face1Height：當(dāng)前face的高度；Face2Width：前一幀face的寬度；Face2Height：前一幀face的高度；facebox：獲取face坐標(biāo)尺寸后所畫出的face邊框。本實(shí)施例中，步驟S102中，灰度化圖像的方式如下：圖像的像素點(diǎn)用(x,y)表示位置，v表示像素值，灰度圖像時(shí)表示一個(gè)0～255的值；f(x,y)＝v，函數(shù)的自變量為像素點(diǎn)位置，函數(shù)值為像素值；灰度化face圖像：浮點(diǎn)算法：Gray＝R*0.3+G*0.59+B*0.11整數(shù)方法：Gray＝(R*30+G*59+B*11)/100移位方法：Gray＝(R*76+G*151+B*28)>>8；平均值法：Gray＝(R+G+B)/3；通過上述任一種方法求得Gray后，將原來的RGB(R,G,B)中的R,G,B統(tǒng)一用Gray替換，形成新的顏色RGB(Gray,Gray,Gray)，用它替換原來的RGB(R,G,B)。本實(shí)施例中，步驟S102中，高斯濾波具體包括：設(shè)h[m,n]是經(jīng)過濾波操作之后(m,n)位置處的像素值，若滿足以下條件：則等于f(m+k,n+l)*g(k,l)的和，k,l是濾波器的大小，g(0,0)是中心位置；本實(shí)施例中，步驟S102中，銳化圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，具體包括：設(shè)T(0<＝T<＝255)為閾值，像素的梯度值大于T，若滿足以下條件：則像素的灰度設(shè)置為255，否則設(shè)置為0。經(jīng)過上述步驟后可取得兩張二值圖像，之后可以進(jìn)行以下操作對(duì)比出兩張圖片得相似度1、縮小尺寸。將圖片縮小到8×8的尺寸，總共64個(gè)像素。這一步的作用是去除圖片的細(xì)節(jié)，只保留結(jié)構(gòu)、明暗等基本信息，摒棄不同尺寸、比例帶來的圖片差異。2、比較像素。由于圖片為二值圖像，可進(jìn)行像素對(duì)比3、計(jì)算哈希值。將上一步的比較結(jié)果，組合在一起，就構(gòu)成了一個(gè)64位的整數(shù)，這就是這張圖片的指紋。組合的次序并不重要，只要保證所有圖片都采用同樣次序就行了。得到指紋以后，就可以對(duì)比不同的圖片，看看64位中有多少位是不一樣的。在理論上，這等同于計(jì)算“漢明距離”。如果不相同的數(shù)據(jù)位不超過5，就說明兩張圖片很相似；如果大于10，就說明這是兩張不同的圖片。以上所述僅為本專利技術(shù)的優(yōu)選實(shí)施方式，本專利技術(shù)的本文檔來自技高網(wǎng)...

【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.人臉識(shí)別方法，其特征在于，包括如下步驟：S101、坐標(biāo)判斷：根據(jù)坐標(biāo)變換判斷同一視頻流中是否為同一人；S102、圖片輪廓判斷：灰度化圖像，然后根據(jù)不同圖像同一人的像素點(diǎn)位置進(jìn)行高斯濾波，然后進(jìn)行銳化及邊緣檢測(cè)，通過交叉對(duì)比判斷視頻流中的人是否為同一個(gè)人。

【技術(shù)特征摘要】
1.人臉識(shí)別方法，其特征在于，包括如下步驟：S101、坐標(biāo)判斷：根據(jù)坐標(biāo)變換判斷同一視頻流中是否為同一人；S102、圖片輪廓判斷：灰度化圖像，然后根據(jù)不同圖像同一人的像素點(diǎn)位置進(jìn)行高斯濾波，然后進(jìn)行銳化及邊緣檢測(cè)，通過交叉對(duì)比判斷視頻流中的人是否為同一個(gè)人。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的人臉識(shí)別方法與系統(tǒng)，其特征在于：步驟S101中，坐標(biāo)判斷如下：|x1-x2|<＝Face1Width*1；|y1-y2|<＝Face1Height*1；判斷前一幀的facebox與當(dāng)前facebox是否重疊，當(dāng)facebox不重疊，認(rèn)為不是同一個(gè)人，如果facebox重疊，進(jìn)行以下判斷：|Face1Width-Face2Width|<＝Face1Width*0.5；|Face1Height-Face2Height|<＝face1Height*0.5；判斷facebox大小，用于去除前一幀face離攝像頭遠(yuǎn)，當(dāng)前face離攝像頭近，所產(chǎn)生的facebox重疊：根據(jù)facebox坐標(biāo)與寬高判斷，若重疊則兩幀可能為同一人，若不重疊則認(rèn)為不是同一人；剩下的face初步認(rèn)為是同一個(gè)人；其中，x1：當(dāng)前face的x坐標(biāo)；x2：前一幀face的x坐標(biāo)；y1：當(dāng)前face的y坐標(biāo)；y2：前一幀face的y坐標(biāo)；Face1Width：當(dāng)前face的寬度；Face1Height：當(dāng)前face的高度；Face2Width：前一幀face的寬度；Face2Height：前一幀face的高度；facebox：獲取face坐標(biāo)尺寸后所畫出的face邊框。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的人臉識(shí)別方法，其特征在于：步驟S102中，灰度化圖像的方式如下：圖像的像素點(diǎn)用...

【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：王豫翔，周廣朋，李貝貝，夏威濠，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：上海南洋萬邦軟件技術(shù)有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：上海,31