CN105243373B - 人脸图像滤重抓拍方法、服务器、智能监控设备及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种人脸图像远程滤重抓拍方法，该方法包括步骤：采集视频流并检测帧画面中的人脸图像；提取所述人脸图像的特征信息；向远程接口发送包含所述人脸特征信息的过滤请求；获取响应于所述过滤请求而反馈的表征所述人脸特征信息是否为已抓拍人脸图像的结果信息；当该结果信息表征该人脸特征信息未被抓拍时，将包含所述人脸图像的帧画面作为抓拍图片通过所述远程接口上传。本发明还提供一种智能监控设备、人脸图像滤重服务器以及智能监控系统。本发明通过智能监控设备与人脸图像滤重服务器的远程交互，实现在保持合理成本的基础上，使轻量型智能监控装置实现高效的人脸去重抓拍功能。

Description

人脸图像滤重抓拍方法、服务器、智能监控设备及系统
技术领域
本发明涉及一种图像处理技术，尤其涉及一种人脸图像远程滤重抓拍方法，以及智能监控设备、服务器、相应的智能监控系统。
背景技术
随着物联网的普及，智能设备的应用越来越广泛，智能监控设备属于智能设备的一种，主要是指智能摄像头或类似产品，已经越来越普遍地见诸日常生活。智能摄像头集成了摄像组件、控制芯片、图像处理芯片、存储介质、WiFi组件以及音频组件等，出于成本和小型化的考虑，这些组件都是轻量级的，功能相对单一。因而，智能监控设备通常只是用于摄录视频和拍摄照片，无法在单机上实现复杂的图像处理功能。即使智能摄像头采用了更高性能的控制芯片，由于智能摄像头体积非常紧凑，整体非常小巧，而控制芯片及其余组件散发的热量过大，如果控制芯片高强度运转，智能摄像头便迅速发热，导致自身非正常工作，甚至瘫痪、死机等。
目前这种以智能摄像头为主要代表的智能监控设备，自身并不能提供相关人机交互界面，由于其具备WiFi组件，通常借助云端绑定技术将其与移动设备进行绑定，使两者关联于同一云端账号体系下的同一用户账号，由此，用户借助移动设备上安装的应用程序，便可实现对智能监控设备的访问，实现对智能监控设备所产生的音视频数据的访问，以及对智能监控设备进行配置和设置。
智能监控设备出于监控这一功能的体现，除了可以实施实时录像之外，还能依据场景进行抓拍。典型的一个应用便是识别陌生人，并对陌生人的人脸图像进行抓拍。这一功能同样可以通过移动设备提供的应用程序进行设置。
目前智能监控设备进行抓拍时，不具有人脸识别功能。其原因主要有两个方面，一方面是智能监控装置本身属于轻量型设备，其采用的控制芯片、内存等性能相对较弱，不能处理大量数据；另一方面，如果想要在智能监控设备上实现人脸识别功能，必然要求提高设备本身的配置，从而增加设备成本。
因此，如何在保持合理成本的基础上，使轻量型智能监控装置实现高效的人脸去重抓拍功能，是本领域亟需解决的问题。
发明内容
本发明的目的旨在解决上述至少一个问题，提供一种智能监控设备、服务器及其人脸远程滤重抓拍方法。
为了实现本发明的目的，本发明采取如下技术方案：
一种智能监控设备人脸远程滤重抓拍方法，包括如下步骤：
采集视频流并检测帧画面中的人脸图像；
提取所述人脸图像的特征信息；
向远程接口发送包含所述人脸特征信息的过滤请求；
获取响应于所述过滤请求而反馈的表征所述人脸特征信息是否为已抓拍人脸图像的结果信息；
当该结果信息表征该人脸特征信息未被抓拍时，将包含所述人脸图像的帧画面作为抓拍图片通过所述远程接口上传。
进一步，检测帧画面中人脸图像的步骤具体如下：
对帧画面进行预处理；
采用帧差法提取帧画面中的运动目标；
检测该运动目标是否为人脸图像。
具体的，所述检测帧画面中人脸图像具体通过预先训练的adaboost分类器进行检测。
优选的，所述检测到的人脸图像相对于正面人脸图像旋转角度不超过45度。
具体的，对所述抓拍图片进行编号后通过所述远程接口上传。
一种人脸图像远程滤重抓拍方法，包括如下步骤：
接收过滤请求而获取相应的人脸图像特征信息；
基于该人脸特征信息进行人脸识别以确定是否存在于人脸数据库中；
反馈表征所述人脸特征信息是否为已抓拍人脸图像的结果信息。
具体的，所述基于人脸特征信息进行人脸识别以确定获取的人脸图像是否存在于人脸数据库中的步骤包括：
将获取的人脸特征信息构成的特征数据与人脸数据库中的人脸特征数据进行匹配；
如果匹配的相似度大于预设的阈值，则判定为已抓拍的人脸；
如果匹配的相似度小于预设的阈值，则判定为未抓拍的人脸。
进一步，所述方法还包括接收上传的编号后的抓拍图片并保存。
进一步，所述方法还包括接收上传的未编号的抓拍图片，对其进行编号后保存。
进一步，所述方法还包括根据接收的抓拍图片更新人脸数据库信息。
一种智能监控设备，包括：
检测模块：用于采集视频流并检测帧画面中的人脸图像；
特征提取模块：用于提取所述人脸图像的特征信息；
请求模块：用于向远程接口发送包含所述人脸特征信息的过滤请求；
获取信息模块：用于获取响应于所述过滤请求而反馈的表征所述人脸特征信息是否为已抓拍人脸图像的结果信息；
抓拍上传模块：用于当该结果信息表征该人脸特征信息未被抓拍时，将包含所述人脸图像的帧画面作为抓拍图片通过所述远程接口上传。
一种人脸图像滤重服务器，包括：
获取信息模块：用于接收过滤请求而获取相应的人脸图像特征信息；
人脸识别模块：用于基于该人脸特征信息进行人脸识别以确定是否存在于人脸数据库中；
信息反馈模块：用于反馈表征所述人脸特征信息是否为已抓拍人脸图像的结果信息。
一种智能监控系统，包括上述的智能监控设备和上述的人脸图像滤重服务器，所述智能监控设备与人脸图像滤重服务器交互实现人脸图像的滤重抓拍。
与现有技术相比较，本发明的方案具有以下优点：
本发明所述方法使得智能监控设备与人脸图像滤重服务器进行远程交互，通过远程服务器进行人脸识别，识别出已被抓拍的人脸图像，从而指导智能监控设备仅抓拍未抓拍的人脸图像的视频帧，节省智能监控设备的存储资源。同时，也实现在保持合理成本的基础上，使轻量型智能监控装置实现高效的人脸去重抓拍功能。
本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，这些将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1为本发明所述智能监控系统的结构原理图；
图2为本发明所述人脸图像远程滤重抓拍方法的一实施例的流程示意图；
图3为本发明所述人脸图像远程滤重抓拍方法的另一实施例的流程示意图；
图4为本发明所述人脸图像远程滤重抓拍方法的另一实施例的流程示意图；
图5为本发明所述智能监控设备一实施例的结构示意图；
图6为本发明所述人脸图像滤重服务器的一实施例的结构示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。
本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或无线耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的全部或任一单元和全部组合。
本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)，具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语，应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样被特定定义，否则不会用理想化或过于正式的含义来解释。
本技术领域技术人员可以理解，这里所使用的“终端”、“设备”、“智能设备”、“智能控制终端”既包括无线信号接收器的设备，其仅具备无发射能力的无线信号接收器的设备，又包括接收和发射硬件的设备，其具有能够在双向通信链路上，执行双向通信的接收和发射硬件的设备。这种设备可以包括：蜂窝或其他通信设备，其具有单线路显示器或多线路显示器或没有多线路显示器的蜂窝或其他通信设备；PCS(Personal CommunicationsService，个人通信系统)，其可以组合语音、数据处理、传真和/或数据通信能力；PDA(Personal Digital Assistant，个人数字助理)，其可以包括射频接收器、寻呼机、互联网/内联网访问、网络浏览器、记事本、日历和/或GPS(Global Positioning System，全球定位系统)接收器；常规膝上型和/或掌上型计算机或其他设备，其具有和/或包括射频接收器的常规膝上型和/或掌上型计算机或其他设备。这里所使用的各种“终端”可以是便携式、可运输、安装在交通工具(航空、海运和/或陆地)中的，或者适合于和/或配置为在本地运行，和/或以分布形式，运行在地球和/或空间的任何其他位置运行。这里所使用的各种“终端”还可以是通信终端、上网终端、音乐/视频播放终端，例如可以是PDA、MID(Mobile InternetDevice，移动互联网设备)和/或具有音乐/视频播放功能的移动电话，也可以是智能电视、机顶盒、智能摄像头、智能手环、智能手表、智能遥控器、智能插座等设备。
为了解决由于人脸抓拍技术不准确，智能监控设备对同一人脸进行多次抓拍并保存，造成的智能监控设备SD卡资源浪费的问题。参考图1所示，本发明提供一种智能监控系统，包括智能监控设备81和人脸滤重服务器82。所述智能监控系统通过智能监控设备81和人脸滤重服务器82的相互交互协作，实现人脸滤重后再抓拍，以解决同一人脸被多次抓拍保存后造成的SD卡资源浪费。
如图2所示，此为本发明所述人脸远程滤重抓拍方法的一实施例的流程示意图，该实施例所述方法在图1所示的智能监控设备81端实施，包括以下步骤：
S11、采集视频流并检测帧画面中的人脸图像；
所述的视频流是通过驱动智能监控设备的摄像头摄像获得的，因此，要先启动摄像头以采集视频流数据，具体通过控制摄像头的驱动程序开启并初始化摄像头，以便采集视频流数据，基于采集到的视频流检测其中每帧画面中的人脸图像。在具体实施例中，所述检测帧画面中的人脸图像的步骤具体如下：
1、对每帧画面进行预处理；
所述预处理包括对每帧图像进行噪声过滤、灰度变换、灰度校正等处理，使得预处理后的图像减少随机干扰，有利用后续对帧图像的处理过程。
2、采用帧差法提取帧画面中的运动目标；
帧差法为常用的运动目标检测方法，通过将相邻两帧图像的对应像素值相减得到差分图像，对差分图像基于预设的阈值进行二值化，规定二值化后像素为255的为背景，像素为0的为前景。故而提取帧画面中的运动目标，即二值化后的前景区域。
3、检测该运动目标是否为人脸图像。
基于上述步骤确定运动目标区域后，则在该目标区域进行人脸检测，具体采用预先训练的adaboost分类器作为人脸检测器进行人脸检测，对每一帧视频图像进行检测，在检测过程中，对待检测的每帧图像的目标区域按照固定步长进行缩放，从而使得所述人脸检测器可以检测到帧图像中不同大小的人脸图像。
由于人脸偏转角度超过45度时，现有算法的人脸检测率会降低，且误检率提高，故本发明所述方法优选在人脸偏转角度不超过45度时进行人脸检测，以提高检测正确率。
S12、提取所述人脸图像的特征信息；
所述人脸图像的特征信息具体指表征人脸上器官的位置、大小以及轮廓线等的信息，可采用多种方法提取，如基于几何的方法、基于模板的方法、基于代数的方法等。通过采用相应的方法提取人脸图像的特征信息，以描述检测到的人脸图像。
S13、向远程接口发送包含所述人脸特征信息的过滤请求；
当检测到人脸图像并提取到相关特征信息后，将该人脸特征信息打包成数据包生成过滤请求，基于TCP/IP协议向远程接口发送该过滤请求包，以使服务器接收该过滤请求。
S14、获取响应于所述过滤请求而反馈的表征所述人脸特征信息是否为已抓拍人脸图像的结果信息；
服务器接收到相应的过滤请求，则反馈表征所述过滤请求中包含的人脸特征信息是否为已抓拍人脸图像的结果信息。智能监控设备通过远程接口获取服务器反馈的结果信息，以此结果信息判断当前人脸图像是否为已抓拍的人脸图像，并据此确定是否抓拍当前包含人脸图像的视频帧图像。
S15、当该结果信息表征该人脸特征信息未被抓拍时，将包含所述人脸图像的帧画面作为抓拍图片通过所述远程接口上传。
当智能监控设备接收到表征人脸特征信息是否为已抓拍图片的结果信息后，基于该信息确定所述人脸图像是否为被抓拍图片，如果该人脸图像已被抓拍，则不再重复抓拍该人脸图像的帧图像。如果该人脸图像未被抓拍，则对包含该人脸图像的帧图像进行抓拍。并将抓拍后的图像进行编号，通过远程接口上传至服务器保存。
参阅图3，此为本发明所述人脸图像远程滤重方法的另一实施例的流程示意图，该实施例所述方法在图1所示的人脸滤重服务器82端实施，包括以下步骤：
S21、接收过滤请求而获取相应的人脸特征信息；
接收由智能监控设备通过远程接口发送的过滤请求包，对该数据包进行解压分析，获取其中人脸特征信息的数据。
S22、基于该人脸特征信息进行人脸识别以确定是否存在于人脸数据库中；
基于上述获取的人脸特征信息，生成相应的人脸特征数据，服务器将该人脸特征数据与其人脸数据库中的人脸特征数据进行匹配，得到相应的相似度。所述具体步骤包括：
1、将获取的人脸特征信息构成的特征数据与人脸数据库中的人脸特征数据进行匹配；
2、如果匹配的相似度大于预设的阈值，则判定为已抓拍的人脸；
3、如果匹配的相似度小于预设的阈值，则判定为未抓拍的人脸。
通过匹配的相似度确定当前的人脸图像是否为已抓拍图像并保存入数据库中的图像，并基于此反馈相应的结果信息。
S23、反馈表征所述人脸特征信息是否为已抓拍人脸图像的结果信息。
服务器将相应的结果信息打包成数据包，通过远程接口反馈给智能监控设备。
在其他实施例中，所述人脸图像滤重服务器接收智能监控设备抓拍上传的图片并保存。当上传的图片未编号时，服务器对其进行编号，并将编号后的图片存入数据库。同时，基于接收到的抓拍图片更新人脸数据库信息，如人脸特征信息，以使服务器的人脸数据库始终处于最新状态，为候选智能监控设备进行抓拍提供依据。
请参阅图4，此为本发明所述人脸图像远程滤重抓拍方法的又一实施例的流程示意图，包括以下步骤：
S31、采集视频流并检测帧画面中的人脸图像；
S32、提取所述人脸图像的特征信息；
S33、智能监控设备向远程接口发送包含所述人脸特征信息的过滤请求；
S34、服务器接收过滤请求而获取相应的人脸图像特征信息；
S35、基于该人脸特征信息进行人脸识别以确定是否存在于人脸数据库中；
S36、服务器反馈表征所述人脸特征信息是否为已抓拍人脸图像的结果信息；
S37、获取响应于所述过滤请求而反馈的表征所述人脸特征信息是否为已抓拍人脸图像的结果信息；
S38、当该结果信息表征该人脸特征信息未被抓拍时，将包含所述人脸图像的帧画面作为抓拍图片通过所述远程接口上传。
结合图1，本实施例为图1所示智能监控系统的工作过程，智能监控设备81与人脸滤重服务器82相互交互，实现本发明所述的智能监控设备不重复抓拍人脸图像。其中，上述步骤在图2和图3所示实施例中均有详细的阐述，在此不再赘述。
参阅图5，本发明提供一种智能监控设备，具体包括检测模块11、特征提取模块12、请求模块13、获取信息模块14、抓拍上传模块15。其中，所述各模块的功能具体如下：
所述检测模块11用于采集视频流并检测帧画面中的人脸图像；所述特征提取模块12用于提取所述人脸图像的特征信息；所述请求模块13用于向远程接口发送包含所述人脸特征信息的过滤请求；所述获取信息模块14用于获取响应于所述过滤请求而反馈的表征所述人脸特征信息是否为已抓拍人脸图像的结果信息；所述抓拍上传模块15用于当该结果信息表征该人脸特征信息未被抓拍时，将包含所述人脸图像的帧画面作为抓拍图片通过所述远程接口上传。
参阅图6所示，本发明还提供一种人脸图像滤重服务器，包括：获取信息模块21、人脸识别模块22、信息反馈模块23，以及其他变换实施例中的接收模块24、更新模块25，其中，所述各模块的功能具体如下：
获取信息模块21用于接收过滤请求而获取相应的人脸图像特征信息；人脸识别模块22用于基于该人脸特征信息进行人脸识别以确定是否存在于人脸数据库中；信息反馈模块23用于反馈表征所述人脸特征信息是否为已抓拍人脸图像的结果信息。在其他实施例中，所述接收模块24接收智能监控设备抓拍上传的图片并保存。同时，所述更新模块25基于接收到的抓拍图片更新人脸数据库信息，如人脸特征信息，以使服务器的人脸数据库始终处于最新状态，为候选智能监控设备进行抓拍提供依据。
以上所述仅是本发明的部分实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (12)

1.一种人脸图像远程滤重抓拍方法，其特征在于，包括如下步骤：
采集视频流并检测帧画面中的人脸图像；
提取所述人脸图像的特征信息；
向远程接口发送包含所述人脸特征信息的过滤请求；
获取响应于所述过滤请求而反馈的表征所述人脸特征信息是否为已抓拍人脸图像的结果信息；
当该结果信息表征该人脸特征信息未被抓拍时，将包含所述人脸图像的帧画面作为抓拍图片通过所述远程接口上传，以使服务器根据接收的抓拍图片更新人脸数据库信息；
其中，检测帧画面中的人脸图像包括：
确定帧画面中的运动目标区域；
对运动目标区域进行人脸检测，并在检测过程中对帧画面中的运动目标区域按照固定步长进行缩放。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，检测帧画面中人脸图像的步骤具体如下：
对帧画面进行预处理；
采用帧差法提取帧画面中的运动目标；
检测该运动目标是否为人脸图像。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述检测帧画面中人脸图像具体通过预先训练的adaboost分类器进行检测。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测到的人脸图像相对于正面人脸图像旋转角度不超过45度。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述抓拍图片进行编号后通过所述远程接口上传。
6.一种人脸图像远程滤重抓拍方法，其特征在于，包括如下步骤：
接收过滤请求而获取相应的人脸图像特征信息；
基于该人脸特征信息进行人脸识别以确定是否存在于人脸数据库中；
反馈表征所述人脸特征信息是否为已抓拍人脸图像的结果信息；
接收包含人脸图像的抓拍图片，并根据接收的抓拍图片更新人脸数据库信息；
其中，所述人脸图像特征信息是从视频流的帧画面中检测出的人脸图像的特征信息，检测视频流的帧画面中的人脸图像包括：
确定帧画面中的运动目标区域；
对运动目标区域进行人脸检测，并在检测过程中对帧画面中的运动目标区域按照固定步长进行缩放。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于人脸特征信息进行人脸识别以确定获取的人脸图像是否存在于人脸数据库中的步骤包括：
将获取的人脸特征信息构成的特征数据与人脸数据库中的人脸特征数据进行匹配；
如果匹配的相似度大于预设的阈值，则判定为已抓拍的人脸；
如果匹配的相似度小于预设的阈值，则判定为未抓拍的人脸。
8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括接收上传的编号后的抓拍图片并保存。
9.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括接收上传的未编号的抓拍图片，对其进行编号后保存。
10.一种智能监控设备，其特征在于，包括：
检测模块：用于采集视频流并检测帧画面中的人脸图像；
特征提取模块：用于提取所述人脸图像的特征信息；
请求模块：用于向远程接口发送包含所述人脸特征信息的过滤请求；
获取信息模块：用于获取响应于所述过滤请求而反馈的表征所述人脸特征信息是否为已抓拍人脸图像的结果信息；
抓拍上传模块：用于当该结果信息表征该人脸特征信息未被抓拍时，将包含所述人脸图像的帧画面作为抓拍图片通过所述远程接口上传，以使服务器根据接收的抓拍图片更新人脸数据库信息；
其中，检测模块在检测帧画面中的人脸图像时具体用于：
确定帧画面中的运动目标区域；
对运动目标区域进行人脸检测，并在检测过程中对帧画面中的运动目标区域按照固定步长进行缩放。
11.一种人脸图像滤重服务器，其特征在于，包括：
获取信息模块：用于接收过滤请求而获取相应的人脸图像特征信息；
人脸识别模块：用于基于该人脸特征信息进行人脸识别以确定是否存在于人脸数据库中；
信息反馈模块：用于反馈表征所述人脸特征信息是否为已抓拍人脸图像的结果信息；
接收模块，用于接收包含人脸图像的抓拍图片；
更新模块，用于根据接收的抓拍图片更新人脸数据库信息；
其中，所述人脸图像特征信息是通过检测模块从视频流的帧画面中检测出的人脸图像的特征信息，所述检测模块在检测视频流的帧画面中的人脸图像时用于：
确定帧画面中的运动目标区域；
对运动目标区域进行人脸检测，并在检测过程中对帧画面中的运动目标区域按照固定步长进行缩放。
12.一种智能监控系统，其特征在于，包括权利要求10所述的智能监控设备和权利要求11所述的人脸图像滤重服务器，所述智能监控设备与人脸图像滤重服务器交互实现人脸图像的滤重抓拍。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105930391B (zh) * 2016-04-14 2019-06-07 京东方科技集团股份有限公司 超解像系统中图像样本数据库的更新方法及图像服务器
CN113205020A (zh) * 2017-07-10 2021-08-03 深圳市海清视讯科技有限公司 一种摄像机及基于摄像机人脸识别的人脸信息收集方法
CN108228872A (zh) 2017-07-21 2018-06-29 北京市商汤科技开发有限公司 人脸图像去重方法和装置、电子设备、存储介质、程序
CN108021895A (zh) * 2017-12-07 2018-05-11 深圳云天励飞技术有限公司 人数统计方法、设备、可读存储介质及电子设备
CN107977657A (zh) * 2017-12-29 2018-05-01 佛山市幻云科技有限公司 远程监护方法、终端及系统
CN110719398B (zh) * 2018-07-12 2021-07-20 浙江宇视科技有限公司 一种人脸抓拍对象确定方法及装置
CN109711287B (zh) * 2018-12-12 2020-11-24 深圳云天励飞技术有限公司 人脸采集方法及相关产品
CN112437274B (zh) * 2020-11-17 2022-08-30 浙江大华技术股份有限公司 一种抓拍图片的传输方法及抓拍机
CN113794818A (zh) * 2021-09-01 2021-12-14 浙江大华技术股份有限公司 抓拍对象的确定方法、装置、存储介质及电子装置

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN201033077Y (zh) * 2006-11-20 2008-03-12 中山大学 嵌入式人脸检测与识别装置
CN101873340A (zh) * 2010-05-07 2010-10-27 上海洪剑智能科技有限公司 基于无线和有线通信技术的人脸识别网络体系及其识别方法
CN102208015A (zh) * 2011-03-29 2011-10-05 上海洪剑智能科技有限公司 一种基于达芬奇平台的人脸识别系统及其人脸识别方法
CN102572388A (zh) * 2011-10-31 2012-07-11 东莞市中控电子技术有限公司 一种基于人脸识别的网络视频监控装置与监控识别方法
CN103345232A (zh) * 2013-07-15 2013-10-09 孟凡忠 个性化智能家居控制方法及系统
CN103605969A (zh) * 2013-11-28 2014-02-26 Tcl集团股份有限公司 一种人脸录入的方法及装置
CN204156985U (zh) * 2014-08-29 2015-02-11 上海智达商投资管理合伙企业(有限合伙) 具有脸部识别比对功能的高清摄像设备及监控系统

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8781222B2 (en) * 2008-12-12 2014-07-15 Tektronix, Inc. Method and apparatus for automatic illuminant compensation in video surveillance

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN201033077Y (zh) * 2006-11-20 2008-03-12 中山大学 嵌入式人脸检测与识别装置
CN101873340A (zh) * 2010-05-07 2010-10-27 上海洪剑智能科技有限公司 基于无线和有线通信技术的人脸识别网络体系及其识别方法
CN102208015A (zh) * 2011-03-29 2011-10-05 上海洪剑智能科技有限公司 一种基于达芬奇平台的人脸识别系统及其人脸识别方法
CN102572388A (zh) * 2011-10-31 2012-07-11 东莞市中控电子技术有限公司 一种基于人脸识别的网络视频监控装置与监控识别方法
CN103345232A (zh) * 2013-07-15 2013-10-09 孟凡忠 个性化智能家居控制方法及系统
CN103605969A (zh) * 2013-11-28 2014-02-26 Tcl集团股份有限公司 一种人脸录入的方法及装置
CN204156985U (zh) * 2014-08-29 2015-02-11 上海智达商投资管理合伙企业(有限合伙) 具有脸部识别比对功能的高清摄像设备及监控系统

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