[发明专利]一种基于视频流的人脸识别方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于视频流的人脸识别方法及系统，所述方法包括：采集待识别视频流；采用模板匹配算法对所述待识别视频流中每帧图像进行人脸检测，以筛选出至少包含一张人脸的待识别人脸图像，并从所述待识别人脸图像中提取对应的关键人脸特征数据；根据所述关键人脸特征数据与预先构建的人脸图像数据库中各个人脸模型对应的参考特征数据进行相似度计算，得到相似度结果，并对所述相似度结果进行加权处理，以得到最大加权值对应的人脸识别结果；在将所述人脸识别结果写入新建数据库后，将所述人脸识别结果发送至客户端，以使所述客户端显示所述人脸识别结果。本发明能够对视频流中的动态图像进行快速有效地人脸检测和人脸识别。

技术领域

本发明涉及人脸识别技术领域，尤其涉及一种基于视频流的人脸识别方法及系统。

背景技术

在计算机视觉领域，人脸识别一直都是一个研究的热点，无论是安全防卫、对身份进行验证、护照识别以及驾驶执照，还是自动门卫系统、银行和海关的监控系统等等，它都有着重要的应用。但是，由于人脸识别应用环境的复杂性和人脸本身的多变性，传统人脸识别技术不能很好摆脱基于静态图像的识别欺骗的问题，实际的人脸检测效果不太理想，且人脸识别的比对效率不能满足当前复杂人流环境的人脸识别要求。

发明内容

本发明实施例所要解决的技术问题在于，提供一种基于视频流的人脸识别方法及系统，能够对视频流中的动态图像进行快速有效地人脸检测和人脸识别。

为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种基于视频流的人脸识别方法，包括如下步骤：

采集待识别视频流；

采用模板匹配算法对所述待识别视频流中每帧图像进行人脸检测，以筛选出至少包含一张人脸的待识别人脸图像，并从所述待识别人脸图像中提取对应的关键人脸特征数据；

根据所述关键人脸特征数据与预先构建的人脸图像数据库中各个人脸模型对应的参考特征数据进行相似度计算，得到相似度结果，并对所述相似度结果进行加权处理，以得到最大加权值对应的人脸识别结果；

在将所述人脸识别结果写入新建数据库后，将所述人脸识别结果发送至客户端，以使所述客户端显示所述人脸识别结果。

进一步地，所述人脸识别结果包括人脸、性别和年龄。

进一步地，所述关键人脸特征数据包括人脸各部位的肤色和几何特征。

进一步地，所述采用模板匹配算法对所述待识别视频流中每帧图像进行人脸检测，以筛选出至少包含一张人脸的待识别人脸图像，具体为：

计算出人脸模板的均值，以及方差；

计算出当前待筛选的帧图像区域的均值，以及方差；

当所述人脸模板匹配到待检测的帧图像区域时，计算所述人脸模板和待检测的帧图像区域的相关系数；

将所述相关系数与预设阈值进行比较，以确定人脸区域，并筛选出至少包含一张人脸的待识别人脸图像。

进一步地，所述人脸模板的构建方法为：

搜集人脸样本，并将所述人脸样本转换为灰度图像；所述人脸样本包括人脸图像、性别、年龄和种族；

截取所述人脸图像中包含眼睛、鼻子、嘴巴、下巴和眉毛的人脸区域；

对所述人脸区域的尺寸大小进行规范化，以满足人脸区域的长宽比和面积大小的要求，得到初步人脸模板；

计算出每个初步人脸模板的均值和方差，对每个初步人脸模板，按照设定的灰度平均值和方差进行标准化，以消除光照对肤色的影响和相比于灰度均衡化，得到最终的人脸模板。

进一步地，所述人脸模型，为人脸识别提供判别标准，并存储于通过特征训练的方式构成相应的人脸图像数据库中。