[发明专利]一种面向智慧安防的智能图像识别方法

权利要求书

1.一种面向智慧安防的智能图像识别方法，其特征在于：具体包括以下步骤：

步骤一：设置影像采集装置且和安防处置平台进行关联，然后进行人脸信息采集，并对采集的人脸信息进行特征变量提取和模型库构建，具体为：

S21：对采集人员的眼睛部位进行特征变量提取，获取对应采集人员的虹膜色值、眼白占比，瞳孔中心间距；

S22：对采集人员的耳朵部位进行特征变量提取，获取对应采集人员的耳廓形状、两耳间距；

S23：对采集人员的嘴唇部位进行特征变量提取，获取对应采集人员的双唇形状、唇纹数量、对应唇纹粗细和长度及其排布方式；

S24：同时对采集人员的人脸信息进行多角度采集，构建三维人脸模型，并将上述步骤中提取的眼睛部位、耳朵部位和嘴唇部位的特征变量在三维人脸模型上进行特征点标记，并将参数具象化到三维人脸模型中；

S25：将获取的各个特征变量以眼睛部位、耳朵部位、嘴唇部位的优先级顺序进行识别决策模型构建；

步骤二：通过影像采集装置对目标人物进行影像采集，然后传输至安防处置平台进行筛分并进行图像质量评分，对图像质量评分排名前若干位的人物影像进行图像预处理；

步骤三：分别对眼部区域、耳部区域和嘴唇区域的特征点进行提取，并针对不同区域的特征变量采用不同的数据处理方式，降低数据的误差影响，得到识别决策模型的输入变量，具体地：

在对眼部区域进行数据处理时，计算眼部区域的总面积和瞳孔面积，进而得出眼白面积，将眼白面积与眼部区域的总面积作比得到参考眼白比例，同时测算出两个瞳孔中心点之间的距离并标记为参考瞳孔间距，分别将二十张人物影像的参考眼白比例与参考瞳孔间距进行均值计算，得到眼白比例均值和瞳孔间距均值；

在对耳部区域进行数据处理时，将表示耳廓形状的相邻特征点之间进行连线，绘制出耳廓形状图，同时测量两侧耳垂根部之间的连线段的距离得到两耳参考间距，同理对二十张人物影像的两耳参考间距进行均值计算，得到两耳间距均值；

将二十个耳廓形状图以某一特征点为坐标原点、以该特征点与相邻点的两条连线所在平面为横纵坐标轴所在平面建立空间直角坐标系，从而得到所有特征点的坐标数据，求取二十个耳廓形状图中每个特征点的各个坐标的平均值，并根据平均值计算坐标的偏离系数，偏离系数的计算公式为:偏离系数=(原坐标值-坐标均值)/坐标均值；

将偏离系数去符号化处理后与预设值进行比较，当偏离系数超出预设值，则将对应坐标进行剔除，对剩余的偏离系数进行求和，提取求和结果的符号，将坐标均值向符号表示方向，变化率为偏离系数求和结果的均值；

在对嘴唇区域进行数据处理时，对于参考嘴唇形状的构建方法与构建参考耳廓形状的方法一致，将嘴唇区域的唇纹数量、唇纹粗细和长度及其排布方式转化为唇纹特征数列的长度、项及排布方式，具体为：

a：根据唇纹数量确定数列的长度，即唇纹数量的多少与数列项的个数相当；

b：唇纹粗细具体为单个唇纹的平均宽度值，将唇纹的平均宽度值与唇纹长度代入到公式：特征转化值=α*平均宽度值+β*唇纹长度，得到特征转化值，并将特征转化值标记为上述数列的项；

c：将数列的项的排列方式与唇纹的排布方式匹配，从而得到一个长度和各项值都确定的唇纹特征数列；

步骤四：将经过处理后的数据导入至训练好的识别决策模型中，按照眼部区域、耳部区域和嘴唇区域的优先级顺序进行筛选决策，最后返回空值或代表采集人员身份信息的唯一标识码，从而完成图像识别。

2.根据权利要求1所述的一种面向智慧安防的智能图像识别方法，其特征在于，在构建模型库时，将采集人员的特征变量提取后生成决策参数，所述决策参数整合为字符串编码，并根据该字符串编码生成十六位的唯一标识码。

3.根据权利要求1所述的一种面向智慧安防的智能图像识别方法，其特征在于，所述图像预处理包括滤波降噪、背景剥离、区域放大和灰度归一化处理，在进行图像质量评分时，对清晰度和人脸比例进行数据标准化处理后分别进行加权求和，按照评分值高低筛选出若干张人物影像。

4.根据权利要求3所述的一种面向智慧安防的智能图像识别方法，其特征在于，在对经过图像预处理后的人物影像进特征点提取时，运用特征点提取模型确定眼部区域、耳部区域和嘴唇区域的轮廓，其中，特征点提取模型结合了主动外观模型和特征相应增强算法。