[发明专利]一种复杂环境人脸识别方法及系统

权利要求书

1.一种复杂环境人脸识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

步骤1，通过网络将采集到的视频数据上传后端的服务器；

步骤2，在服务器上将采集到的视频进行分解处理，将视频分解为帧序列，并将视频中各帧的采集时间作为帧序列的标记序列；

步骤3，提取帧序列中包含人脸目标出现的帧，作为人像帧，人像帧集合为第二帧序列；

步骤4，提取帧序列中不包含人脸目标出现的帧，作为环境帧，环境帧集合为第三帧序列；

步骤5，以第三帧序列中环境帧计算出干扰特征，以第二帧序列中人像帧进行转化计算得到其转化特征；

步骤6，通过标记序列求出帧序列中与作为目标的人像帧在时间上临近的环境帧，以时间临近的环境帧的干扰特征，对目标人像帧进行转化计算得到的转化特征进行去除复杂环境下的环境干扰，产出纯化特征。

2.根据权利要求1所述的一种复杂环境人脸识别方法，其特征在于，在步骤1中，通过网络将采集到的视频数据上传后端的服务器的方法为：通过无线网络将采集到的视频数据向后端的服务器进行传输。

3.根据权利要求1所述的一种复杂环境人脸识别方法，其特征在于，在步骤2中，在服务器上将采集到的视频进行分解处理，将视频分解为帧序列，并将视频中各帧的采集时间作为帧序列的标记序列的方法为：将视频分解为一组帧序列，把每一帧通过进行灰度化和归一化处理得到的所有帧集合成为帧序列，并且将各帧采集时记录的时间标注入帧序列中作为帧序列的标记序列T={t}。

4.根据权利要求1所述的一种复杂环境人脸识别方法，其特征在于，在步骤3 中，提取帧序列中包含人脸目标出现的帧，作为人像帧，把人像帧集合为第二帧序包括：利用MTCNN算法或PyramidBox 算法从帧序列中识别得到包含人脸目标出现的帧，即识别得到人像帧，并将人像帧集合筛选出来作为第二帧序列。

5.根据权利要求1所述的一种复杂环境人脸识别方法，其特征在于，在步骤5中，以第三帧序列中环境帧计算出干扰特征，以第二帧序列中人像帧进行转化计算得到其转化特征，方法为：令第二帧序列、第三帧序列中的各帧的矩阵M表示为M(n,m)，n表示矩阵的行数，m表示矩阵的列数，其中M(i,j)表示矩阵M的第i行第j列元素，M(i,)表示矩阵M的第i行元素组成的数组，M(,j)表示矩阵M的第j列元素，变量i表示矩阵的行的序号，变量j表示矩阵的列的序号，提取M中各个像素与其他像素的特征关系度a，a(i,j)表示M的第i行第j列元素与整个矩阵的特征关系度，特征关系度a由行特征度r和列特征度c计算所得，其中，a(i,j)由第i行的行特征度r(i)和第j列的列特征度c(j)计算所得，r(i)表示矩阵第i行的元素M(I,)与整个矩阵M的特征关系，c(j)表示矩阵第j列的元素M(,j)与整个矩阵M的特征关系，由第二帧序列中的目标的人像帧通过特征关系度a计算得到其转化特征μ，由第三帧序列中的对应的环境帧通过特征关系度a计算出干扰特征λ。

6.根据权利要求1所述的一种复杂环境人脸识别方法，其特征在于，在步骤6中，通过标记序列求出帧序列中与作为目标的人像帧在时间上临近的环境帧，以时间临近的环境帧的干扰特征，对目标人像帧进行转化计算得到的转化特征进行去除复杂环境下的环境干扰，产出纯化特征，其方法为：在标记序列T中选取距离采集到的所求的人像帧M₂的采集时间t_m最接近的时间t_m`时采集的环境帧M₃，从环境帧M₃计算得到干扰特征λ、从人像帧M₂计算得到转化特征μ，在转化特征μ中去除干扰特征λ以此去除包含人脸目标的帧中含有的环境帧包括的复杂环境下的环境干扰，得到人像帧M₂去除环境干扰后的纯化特征P。