[发明专利]一种赛事用场景人脸识别技术

权利要求书

1.一种赛事用场景人脸识别技术，其特征在于，包括监控中心、数据库、人脸数据采集模块、图像预处理模块、模型训练模块、人脸识别模块、布控和轨迹追踪模块以及预警模块；

所述数据库，用于建立人脸模型数据子库、身份信息子库、人脸布控子库和人脸抓拍子库；

所述图像预处理模块，用于对人脸数据采集模块获取到的赛场内的待识别人脸图像进行预处理；

所述模型训练模块，用于对人脸模型数据子库进行训练

所述人脸识别模块，用于对人脸数据采集模块获取到的赛场内的人脸图像进行人脸识别；

所述布控和轨迹追踪模块，用于对可疑目标进行告警，以及对用户在赛场内的轨迹进行追踪和记录。

2.根据权利要求1所述的一种赛事用场景人脸识别技术，其特征在于，所述人脸模型数据子库内还分别建立有全人脸数据子集和口罩人脸数据子集。

3.根据权利要求2所述的一种赛事用场景人脸识别技术，其特征在于，所述全人脸数据子集的建立过程包括：通过人脸数据采集模块获取人脸图像，对图像进行清洗，去除图像中存在的错误标记，获得全人脸数据子集。

4.根据权利要求2所述的一种赛事用场景人脸识别技术，其特征在于，所述口罩人脸数据子集的建立过程包括：将清洗后的全人脸数据子集通过人脸三维重建方法进行加口罩处理，获得口罩人脸数据子集，将全人脸数据子集和口罩人脸数据子集进行合并，获得人脸训练数据集。

5.根据权利要求4所述的一种赛事用场景人脸识别技术，其特征在于，对人脸训练数据集中的图像进行预处理的过程包括：使用CenterFace算法检测人脸训练图像中的人脸位置，并对人脸训练图像中的人脸位置进行标记，将除人脸位置以外的部分进行清除；提取人脸两个眼睛的中心、鼻尖、两嘴角五个关键点；使用相似变换校准人脸，并归一化到112*112大小的彩色图像上。

6.根据权利要求5所述的一种赛事用场景人脸识别技术，其特征在于，对人脸训练数据集进行训练的过程包括：搭建人脸识别网络，采用IR101深度神经网络作为特征提取网络，使用课程学习损失函数进行训练，得到人脸特征提取模型。

7.根据权利要求1所述的一种赛事用场景人脸识别技术，其特征在于，所述身份信息子库用于存储拥有进入赛场权限的人员的用户信息和结构化人脸特征数据；所述人脸布控子库用于存储可疑人员信息和结构化人脸特征数据，其中用户信息包括用户的姓名、年龄、性别、实名认证的手机号码、照片以及身份信息；所述人脸抓拍子库用于存储历史抓拍现场图像、结构化人脸特征数据、抓拍地点和抓拍时间等信息。

8.根据权利要求1所述的一种赛事用场景人脸识别技术，其特征在于，对待识别人脸图像的预处理过程包括：对采集到的人脸图像进行图像质量评价，并输出评价结果；若评价结果为图像质量差，则通过图像超分辨率重建技术提高人脸图像的图像质量；对人脸图像中的人脸进行归一化处理，从而使得人脸归一化至同一个视角。

9.根据权利要求8所述的一种赛事用场景人脸识别技术，其特征在于，人脸识别的过程包括：将预处理后的人脸图像进行特征提取，与身份信息子库中的人脸特征进行一一比对，从而获得余弦相似值，同时使用SSE对点积进行性能优化，最后将所有余弦相似度值按照从大到小的顺序进行排序得到最终的识别结果；当无法获得与身份信息子库数据的匹配结果时，则判定为非法进入赛场的人员，同时通过预警模块发出警报；若与身份信息子库中的数据匹配成功，则进一步地获取该人员的用户信息。

10.根据权利要求1所述的一种赛事用场景人脸识别技术，其特征在于，布控和轨迹追踪过程包括：对各监控设备抓拍的人脸图像在人脸布控子库中检索，若检索存在于人脸布控子库，则触发报警信息；对身份信息子库中人脸图像在人脸抓拍子库中检索，检索成功后记录其抓拍人脸图像、抓拍摄像机编号及其出现时间，存储到人脸轨迹数据库中，形成人脸轨迹。