[发明专利]一种赛事用场景人脸识别技术

说明书

本发明公开了一种赛事用场景人脸识别技术，涉及人脸识别技术领域，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；针对赛场内的复杂场景中采集到的人脸存在的人脸图像低分辨率以及人脸姿态、表情、光照、遮挡等变化，首先对图像进行预处理，在预处理的基础上进行特征提取，通过特征比对确认目标的身份，可快速有效鉴别可疑目标，挖掘场馆人员轨迹信息。

技术领域

本发明属于人脸识别技术领域，具体是一种赛事用场景人脸识别技术。

背景技术

人脸识别是数字信息发展中的一种生物特征识别技术，通过摄像机采集含有人脸的图像或者视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行人脸定位、人脸识别预处理、记忆存储和比对，从而达到识别不同人身份的目的，随着人脸识别技术的发展，也开始逐渐应用至各个赛事中。

现有的技术中，由于赛场环境比较复杂，这对人脸识别造成较大的干扰，同时由于赛场内人员流动大，无法对进入赛场的人员进行有效的运动轨迹监控，存在安全隐患，为了解决上述问题，现提供一种赛事用场景人脸识别技术。

发明内容

本发明的目的在于提供一种赛事用场景人脸识别技术。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：一种赛事用场景人脸识别技术，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。

进一步的，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。

进一步的，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。

进一步的，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。

进一步的，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。

进一步的，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。

进一步的，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。

进一步的，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。