[发明专利]一种基于分布式智能补光的人脸识别系统及方法

说明书

本发明公开了一种基于分布式智能补光的人脸识别系统及方法，所述系统包括：相机子系统，用于对前视场景中的人脸图像进行采集；单个照明单元亮度连续可调的分布式照明单元组，用于对相机子系统前视场景中的光线补光；视觉信息处理子系统，用于根据采集的人脸图像对二维、三维人脸关键点及人脸模型进行计算，并对分布式照明单元组中的每个照明单元进行光线辐射计算、面部反射计算、面部光线遮挡计算、相机子系统对入射光响应强度计算、以及最优化控光方法计算；照明单元控制子系统，用于根据上述计算结果对单个照明单元的输出方式进行连续控制。本发明能够有效提高复杂暗场环境下可见光相机的人脸识别率。

技术领域

本发明涉及人脸识别技术领域，特别涉及一种基于分布式智能补光的人脸识别系统及方法。

背景技术

人脸识别目前被广泛应用于刑侦破案、娱乐消费、人员管理等领域。目前，人脸识别较多是在环境光线较为充足的条件下进行应用，而当环境光较弱且面部阴影较为复杂时，相关人脸识别率将显著下降。

为解决上述问题，常见的解决方案包括：1)采用对环境光线不敏感的传感器进行人脸数据的采集，在此基础上设计并开发相关人脸识别算法。相关应用包括采用近红外相机的传感系统以及采用多光谱相机的传感系统。显然绝大多数情况下上述系统的成本比可见光相机高很多，不太适合于在实际中的大量普及使用。2)采用可见光相机系统进行复杂暗场人脸图像的采集，并通过不断改进和提升现有图像处理与模式识别算法进行人脸识别效果的改进。目前，深度学习技术得到较快发展，但深度学习方法依赖于较大的训练样本量，且相关算法对复杂环境变化的自适应计算能力也受制于训练数据所能够遍历的实际情况。通过不断改进和提升人脸识别算法进行识别率的改善，相关算法的设计与改进已接近算法处理能力的上限，因此，采用改进算法来提升识别率的技术途径在实际应用中将会越来越困难。3)采用可见光相机采集与智能照明技术相结合的方式，从源头改善采集图像数据的质量，再进行人脸识别的应用。

相比前两种技术，近年来发光二极管(Light Emitting Diode,LED)照明方式的普及，有效促进了智能照明技术的快速发展。通过综合采用低成本的LED光源与可见光相机，采用图像处理、计算机视觉、最优化方法实现对最优照明方式的估计与控制，可有效提高复杂暗场环境下可见光相机的人脸识别率，是未来技术发展的趋势之一。

发明内容

鉴于传统方法的缺点，本发明的目的在于提供一种基于分布式智能补光的人脸识别系统及方法，能够有效提高复杂暗场环境下可见光相机的人脸识别率。

为解决上述技术问题，本发明的实施例提供如下方案：

一方面，提供了一种基于分布式智能补光的人脸识别系统，包括相机子系统、单个照明单元亮度连续可调的分布式照明单元组、视觉信息处理子系统、照明单元控制子系统；

所述相机子系统用于对前视场景中的人脸图像进行采集；

所述分布式照明单元组用于对所述相机子系统前视场景中的光线补光；

所述视觉信息处理子系统用于根据采集的人脸图像对二维、三维人脸关键点及人脸模型进行计算，并对所述分布式照明单元组中的每个照明单元进行光线辐射计算、面部反射计算、面部光线遮挡计算、相机子系统对入射光响应强度计算、以及最优化控光方法计算；

所述照明单元控制子系统用于根据上述计算结果对所述分布式照明单元组中的单个照明单元的输出方式进行连续控制。

优选地，所述相机子系统与所述视觉信息处理子系统连接，所述相机子系统采用380nm-780nm光谱响应波段的相机，或者采用380nm-1200nm光谱响应波段的相机。

优选地，所述分布式照明单元组与所述照明单元控制子系统连接，所述分布式照明单元组由至少一个输出光效可采用电路控制的照明单元组成，所述照明单元为LED灯、OLED灯或激光照明灯。