[发明专利]一种动态的人脸布控方法和系统

说明书

本发明公开了一种动态的人脸布控方法和系统，该人脸布控方法，包括：获取待检测人脸图像；提取所述待检测人脸图像的人脸特征；对提取到的所述人脸特征进行特征质量分析，保留优质人脸特征；计算所述优质人脸特征与人脸数据库中的人脸特征的相似度，若相似度大于相似度设定阈值，则输出计算出的相似度，以及该人脸图像和其在人脸数据库中对应的身份信息，否则将所述优质人脸特征以及其对应的人脸图像添加进所述人脸数据库中；然后利用添加进所述人脸数据库中的所述优质人脸特征，对该优质人脸特征的人脸持续识别。通过本发明实时更新人脸数据库，完善了人脸布控方法的监控漏洞，提高人脸布控的识别效果。

技术领域

本发明属于安防领域，特别涉及一种动态的人脸布控方法和系统。

背景技术

人脸识别是一种非接触性技术，具有可视化、符合人的思维习惯的特点，得以在商业、安全等领域广泛应用。人脸识别技术吸引了很多公司的注意，同时也吸引了大量的资本介入，成为自己公司的重要部门之一。

将人脸识别技术应用在监控系统中使目前在安防领域研究的热点，该技术不仅能够为给安防部门提供不间断的人脸识别监控，还能对监控区域与人脸库进行实时对比，如用在追踪嫌疑犯的需求中，能及时查询相似度高的人脸。在很大程度上提高安防领域效率。

然而，现有的人脸布控系统，主要利用各处的监控摄像头采集人像，然后与后台服务器中的人脸数据库中的人脸图像进行比对，该方式的缺点是服务器后台中的人脸数据库没有得到实时更新，识别的效果受限于使用的人脸数据库。尤其在公安的通缉犯追查、黑名单追踪等，极易受到未识别人脸图像的干扰。

发明内容

本发明的目的在于：针对现有的人脸布控系统识别效果受限于使用的人脸数据库的问题，提供一种动态的人脸布控方法和系统，可以将未识别到的人脸增加到人脸数据库，以实时更新人脸数据库，当该人脸再次进入监控区域时，可以对其进行识别，从而对其进行持续的追踪。

本发明采用的技术方案如下：

一种动态的人脸布控方法，包括：

S1、获取待检测人脸图像；

S2、提取所述待检测人脸图像的人脸特征；

S3、对提取到的所述人脸特征进行深度特征质量分析，保留优质人脸特征；

S4、计算所述优质人脸特征与人脸数据库中的人脸特征的相似度，若相似度大于相似度设定阈值，则跳转步骤S5，否则跳转步骤S6；

S5、输出计算出的相似度，以及该人脸图像和其在人脸数据库中对应的身份信息；

S6、将所述优质人脸特征以及其对应的人脸图像添加进所述人脸数据库中，然后经步骤S1～4对该优质人脸特征的人脸进行识别。

进一步地，步骤S2具体为：将所述待检测人脸图像输入至训练好的用于人脸特征提取的神经网络模型，输出所述待检测人脸图像的人脸特征。

进一步地，步骤S2中，训练所述用于人脸特征提取的神经网络模型，具体包括：

S21、采用Inception模块和ResNet模块构建神经网络模型；

S22、将MS-Celeb-1M人脸数据集作为训练集，对神经网络进行训练；采用的损失函数为：

其中，m表示批尺寸(batchsize)，i表示样本标注，x_i表示第i个样本，y_i表示第i个样本的标签，T表示转置操作，j表示标签标注，n表示类别总数，λ表示超参数，c表示类中心。