[发明专利]一种安防监控用高精度人像识别方法及系统

说明书

本发明公开了一种安防监控用高精度人像识别方法，通过采集人脸图像集并进行预处理操作，得到人脸处理集；通过对人脸处理集进行特征提取，得到人脸提取集，人脸提取集包含面部的轮廓数据和特征数据；通过对人脸提取集进行分析计算，得到脸廓值和脸特值，对脸廓值和脸特值进行分析，得到分析集；将分析集与数据库中预存的分析数据进行匹配，得到分析结果；本发明还公开了一种安防监控用高精度人像识别系统；本发明公开的各个方面解决了现有方案中不能对采集的人像信息进行实时分析并进行二次处理验证来克服外部环境对识别的影响，导致识别的精度不佳的技术问题。

技术领域

本发明涉及人像识别技术领域，尤其涉及一种安防监控用高精度人像识别方法及系统。

背景技术

安防监控系统是应用光纤、同轴电缆或微波在其闭合的环路内传输视频信号，并从摄像到图像显示和记录构成独立完整的系统；人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术；传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，但这种方式有着难以克服的缺陷，尤其在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要。

现有的安防监控用高精度人像识别方法存在的缺陷包括：不能对采集的人像信息进行实时分析并进行二次处理验证来克服外部环境对识别的影响，导致识别的精度不佳的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种安防监控用高精度人像识别方法及系统，其主要目的在于解决不能对采集的人像信息进行实时分析并进行二次处理验证来克服外部环境对识别的影响，导致识别的精度不佳的技术问题。

本发明的目的可以通过以下技术方法实现：一种安防监控用高精度人像识别方法，具体的步骤包括：

S1：采集人脸图像集并进行预处理操作，得到人脸处理集；

S2：对人脸处理集进行特征提取，得到人脸提取集，人脸提取集包含面部的轮廓数据和特征数据；

S3：对人脸提取集进行分析计算，得到脸廓值和脸特值，对脸廓值和脸特值进行分析，得到分析集；

S4：将分析集与数据库中预存的分析数据进行匹配，得到分析结果。

进一步地，采集人脸图像集并进行预处理操作，得到人脸处理集的具体步骤包括：

S21：获取人脸图像集中的原始图像，根据预设的裁减尺寸对原始图像进行裁减，得到裁减图像；

S22：对裁减图像进行灰度校正，得到第一处理图像，对第一处理图像进行噪声过滤，得到第二处理图像；

S23：将若干个第二处理图像组合，得到人脸处理集。

进一步地，对人脸处理集进行特征提取，得到人脸提取集的具体步骤包括：

S31：获取人脸处理集中的若干个第二处理图像，获取第二处理图像中的眼睛数据、鼻子数据、嘴巴数据、眉毛数据和尺寸数据；

S32：以脸部最下端的中心处为圆心以及预设的距离为半径建立坐标系，将眼睛数据中的眼睛类型标记为YJLi,i＝1,2...n；设定不同的眼睛类型均对应一个不同的眼类预设值，将标记的眼睛类型与所有的眼睛类型进行匹配获取对应的眼类预设值并标记为YLYi,i＝1,2...n；将眼睛数据中的眼睛宽度标记为YKi,i＝1,2...n；将眼睛数据中的眼睛长度标记为YCi,i＝1,2...n；将标记的眼睛类型、眼类预设值、眼睛宽度和眼睛长度进行组合，得到眼睛处理数据；

S33：将鼻子数据中的鼻子长度标记为BCi,i＝1,2...n；将鼻子数据中的鼻子宽度标记为BKi,i＝1,2...n；将鼻子数据中的鼻孔面积标记为BMi,i＝1,2...n；将鼻子数据中的鼻子高度标记为BGi,i＝1,2...n；将标记的鼻子长度、鼻子宽度、鼻孔面积和鼻子高度组合，得到鼻子处理数据；