CN105469042A - 一种改进型的人像比对方法 - Google Patents

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Abstract

本发明属于刑事侦查中的人像比对技术领域，尤其涉及一种改进型的人像比对方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：S1，为全息拍照；S2，为对全息照片进行深度数据滤波；S3，为利用Viola-Jones方法进行人脸检测,再利用阈值方法做人脸分割；S4，为人脸追踪和点云配准，获得完整的3D人脸图像模型；S5，为多姿态多光照图像合成，获得正面姿态人脸图像；S6，为关键特征提取；S7，为特征比对，人员辨认；S8，为面部年龄演推。突破了机器人脸比对系统所使用的图像人脸倾斜度必需小于15°的限制，能够全方位多角度地进行人脸图像比对，较传统的技术的比对条件要求大大放宽，比对准确度大大提高。

Description

一种改进型的人像比对方法
技术领域
本发明属于刑事侦查中的人像比对技术领域，尤其涉及一种改进型的人像比对方法。
背景技术
公安机关开展视频图像侦查以来，随着机器视觉技术的发展，计算机人脸比对逐渐代替人工比对，速度也得到了大大提高。利用视频中的面部截图进行面部比对技术一直是确定犯罪嫌疑人并获取嫌疑人非图像(如姓名、家庭地址、工作单位等)信息的重要侦查途径。早期的做法是从视频中截取嫌疑人的头像图片，然后由人工在“全国人口基本信息资源库”比对筛查从而获取嫌疑人的其他信息。但是利用计算机技术开展人脸比对技术，因所有的比对源均来自正脸照(身份证或护照照片)，为此比对技术要求被比对人的脸部与摄像机角度不能超过15°。而在实际的侦查办案的中，由于绝大部分嫌疑人都有反侦察意识，当路过架设有摄像头的场所均采取诸如低头侧头等掩饰动作，同时由于人体自由活动的原因，来自于视频中的被比对的人脸面部截图绝大部分都不满足计算机比对关于角度的要求，而“面部倾斜度必须小于15°”这个技术瓶颈大大制约了计算机比对技术的应用范围和对敌斗争的实际效果。同时还存在另外一个问题，那就是“全国人口基本信息资源库”中人员的照片大都是几年甚至是十几年前的照片，对于面容变化较大的年轻人来说，也很难使用资源库中存在的照片进行比对确认。
因此在刑侦过程中存在的如下问题和矛盾：1、目前的机器人脸比对系统所使用的图像中人脸倾斜度必需小于15°，根本无法做到使用多角度人脸图像比对；2、“全国人口基本信息资源库”中的照片不能反映面部成长与衰老过程无法实现年龄跨度大的人像的精准匹配。
发明内容
为解决背景技术中提到的机器人脸比对系统无法做到使用多角度人脸图像比对的问题，本发明提供了一种改进型的人像比对方法，包括全息人像采集、3D人像生成、人像衰老演推、人像比对四个功能实现方法。
本发明解决的技术问题通过以下技术方案来实现：一种改进型的人像比对方法，该方法包括如下步骤：
(1)全息拍照：安装于安检门上的三目全息照相机，用于获取高清RGB图像和人脸深度信息数据；
(2)对全息照片进行深度数据滤波；
(3)利用Viola-Jones方法进行人脸检测,再利用阈值方法做人脸分割；
(4)人脸追踪和点云配准，获得完整的3D人脸图像模型；
(5)多姿态多光照图像合成，获得正面姿态人脸图像；
(6)关键特征提取；
(7)特征比对，人员辨认；
(8)面部年龄演推：如果特征比对后人员辨认的结果数据不理想，此时对虚拟生成的人脸进行使用面部年龄演推。
进一步，所述步骤(1)中的全息照相机配置包括深度传感器和全1080p彩色镜头；
进一步，所述步骤(4)中的获得完整的3D人脸图像模型是基于Mean-shift进行人脸追踪,利用深度信息得到精确的人脸3D坐标,最后利用ICP方法进行点云配准,得到完整的3D人脸图像模型；
进一步，所述步骤(5)的方法是利用重建的人脸三维模型利用2D-3D相结合方法合成出多种姿态多种光照下的虚拟人脸图像,并针对每一种姿态构建一个多光照人脸图像库,然后从资源库中提取出多光照正面姿态人脸图像子集记为S；
进一步，所述步骤(7)特征比对后人员辨认的结果数据不理想时需要转到所述步骤(8)的面部年龄演推；
进一步，所述步骤(7)特征比对，人员辨认的方法是对全国人口基本信息资源库的一定范围内的人脸图像利用人脸低维光照空间估计光照条件法提取光照信息,并根据获得光照信息从多光照正面姿态人脸图像子集S集中选取一幅光照特征相同或相似的正面姿态虚拟图像，随后使用主动形状模型(ASM)法分别对资源照和虚拟图像提取面部特征点数据，最后通过比较这些特征点数据完成人脸比对，给出匹配系数最高的10个人员信息。
进一步，所述步骤(8)面部年龄演推的方法步骤为：首先调取正面姿态人脸像副本，再输入年龄修正因子，最后生成人像年龄演推图像，将人像年龄演推图像输入到所述步骤(6)的关键特征提取，继续进行所述步骤(6)特征比对步骤，循环直到人员辨认结构理想。
进一步，所述步骤(8)中的面部年龄演推方法是首先采用局域二值模式提取出人脸随年龄变化的关键特征，然后由主成分分析法对特征向量进行选择，在利用支持向量机回归算法进行训练得到全局年龄函数，从而得到面部特征与年龄的对应关系。接下来根据得到虚拟图像的特征点数据，通过年龄估算函数判断出年龄，再引入年龄修正因子，结合面部特征与年龄对应关系调整年龄纹理图参数，控制上下睑袋厚度、鼻唇沟深度，面部骨骼变化、直立性皱折线、动力性皱折线、重力性皱折线和综合性皱折线等特征，再次提取特征点数据进行比对，再次获得参考年龄因素的比对结果，从而完成人员确认或辨认。
有益效果
1、本发明突破了机器人脸比对系统所使用的图像人脸倾斜度必需小于15°的限制，能够全方位多角度地进行人脸图像比对，较传统的技术的比对条件要求大大放宽，比对准确度大大提高。
2、本发明利用面部衰老演推模型演化“面部—年龄”对应关系，使得人像比对不再要求“近期免冠”。
3、本发明为刑侦工作提供了强有力的方法保障，加快了案件的侦查速度。
4、本发明的人像比对方法，包括全息人像采集、3D人像生成、人像衰老演推、人像比对四个功能的实现方法。
附图说明
图1为本发明的人像比对方法的流程图。
具体实施方案
以下结合实施例对本发明做进一步详细的说明：
实施例：一种改进型的人像比对方法，该方法包括如下步骤：
S1，为全息拍照：在安装于安检门上的三目全息照相机，用于获取高清RGB图像和人脸深度信息数据；
S2，为对全息照片进行深度数据滤波；
S3，为利用Viola-Jones方法进行人脸检测,再利用阈值方法做人脸分割；
S4，为人脸追踪和点云配准，获得完整的3D人脸图像模型；
S5，为多姿态多光照图像合成，获得正面姿态人脸图像；
S6，为关键特征提取；
S7，为特征比对，人员辨认；
S8，为面部年龄演推：如果特征比对后人员辨认的结果数据不理想，此时对虚拟生成的人脸进行使用面部年龄演推。
进一步，所述步骤S1中的全息照相机配置包括深度传感器和全1080p彩色镜头；
进一步，所述步骤S4中的获得完整的3D人脸图像模型是基于Mean-shift进行人脸追踪,利用深度信息得到精确的人脸3D坐标,最后利用ICP方法进行点云配准,得到完整的3D人脸图像模型；
进一步，所述步骤S5的方法是利用重建的人脸三维模型利用2D-3D相结合方法合成出多种姿态多种光照下的虚拟人脸图像,并针对每一种姿态构建一个多光照人脸图像库,然后从资源库中提取出多光照正面姿态人脸图像子集记为S；
进一步，所述步骤S7的特征比对后人员辨认的结果数据不理想时需要转到所述步骤S8的面部年龄演推；
进一步，所述步骤S7的特征对比，人员辨认的方法是通过对全国人口基本信息资源库的一定范围内的人脸图像利用人脸低维光照空间估计光照条件法提取光照信息,并根据获得光照信息从多光照正面姿态人脸图像子集S集中选取一幅光照特征相同或相似的正面姿态虚拟图像，随后使用主动形状模型(ASM)法分别对资源照和虚拟图像提取面部特征点数据，最后通过比较这些特征点数据完成人脸比对，给出匹配系数最高的10个人员信息。
进一步，所述步骤S8的面部年龄演推的方法步骤为：首先调取正面姿态人脸像副本，再输入年龄修正因子，最后生成人像年龄演推图像，将人像年龄演推图像输入到所述步骤S6的关键特征提取，继续进行所述步骤S6特征比对步骤，循环直到人员辨认结构理想。
进一步，所述步骤S8中的面部年龄演推方法是首先采用局域二值模式提取出人脸随年龄变化的关键特征，然后由主成分分析法对特征向量进行选择，在利用支持向量机回归算法进行训练得到全局年龄函数，从而得到面部特征与年龄的对应关系。接下来根据得到虚拟图像的特征点数据，通过年龄估算函数判断出年龄，再引入年龄修正因子，结合面部特征与年龄对应关系调整年龄纹理图参数，控制上下睑袋厚度、鼻唇沟深度，面部骨骼变化、直立性皱折线、动力性皱折线、重力性皱折线和综合性皱折线等特征，再次提取特征点数据进行比对，再次获得参考年龄因素的比对结果，从而完成人员确认或辨认。

Claims (8)

1.一种改进型的人像比对方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
S1，为全息拍照：在安装于安检门上的三目全息照相机，用于获取高清RGB图像和人脸深度信息数据；
S2，为对全息照片进行深度数据滤波；
S3，为利用Viola-Jones方法进行人脸检测,再利用阈值方法做人脸分割；
S4，为人脸追踪和点云配准，获得完整的3D人脸图像模型；
S5，为多姿态多光照图像合成，获得正面姿态人脸图像；
S6，为关键特征提取；
S7，为特征比对，人员辨认；
S8，为面部年龄演推：如果特征比对后人员辨认的结果数据不理想，需要对虚拟生成的人脸进行使用面部年龄演推。
2.如权利要求1所述的一种改进型的人像比对方法，其特征在于，所述步骤S1中的全息照相机配置包括深度传感器和全1080p彩色镜头。
3.如权利要求1所述的一种改进型的人像比对方法，其特征在于，所述步骤S4中的获得完整的3D人脸图像模型是基于Mean-shift进行人脸追踪,利用深度信息得到精确的人脸3D坐标,最后利用ICP方法进行点云配准,得到完整的3D人脸图像模型。
4.如权利要求1所述的一种改进型的人像比对方法，其特征在于，所述步骤S5的方法是利用重建的人脸三维模型利用2D-3D相结合方法合成出多种姿态多种光照下的虚拟人脸图像,并针对每一种姿态构建一个多光照人脸图像库,然后从资源库中提取出多光照正面姿态人脸图像子集记为S。
5.如权利要求1所述的一种改进型的人像比对方法，其特征在于，所述步骤S7特征比对后人员辨认的结果数据不理想时需要转到所述步骤S8的面部年龄演推。
6.如权利要求1所述的一种改进型的人像比对方法，其特征在于，所述步骤S7的方法是对全国人口基本信息资源库的一定范围内的人脸图像利用人脸低维光照空间估计光照条件法提取光照信息,并根据获得光照信息从多光照正面姿态人脸图像子集S集中选取一幅光照特征相同或相似的正面姿态虚拟图像，随后使用主动形状模型(ASM)法分别对资源照和虚拟图像提取面部特征点数据，最后通过比较这些特征点数据完成人脸比对，给出匹配系数最高的10个人员信息。
7.如权利要求1所述的一种改进型的人像比对方法，其特征在于，所述面部年龄演推S8的方法步骤为：首先调取正面姿态人脸像副本，再输入年龄修正因子，最后生成人像年龄演推图像，将人像年龄演推图像输入到所述步骤S6的关键特征提取，继续进行所述步骤S6特征比对步骤，循环直到人员辨认结构理想。
8.如权利要求1所述的一种改进型的人像比对方法，其特征在于，所述步骤S8中方法是首先采用局域二值模式提取出人脸随年龄变化的关键特征，然后由主成分分析法对特征向量进行选择，在利用支持向量机回归算法进行训练得到全局年龄函数，从而得到面部特征与年龄的对应关系。接下来根据得到虚拟图像的特征点数据，通过年龄估算函数判断出年龄，再引入年龄修正因子，结合面部特征与年龄对应关系调整年龄纹理图参数，控制上下睑袋厚度、鼻唇沟深度，面部骨骼变化、直立性皱折线、动力性皱折线、重力性皱折线和综合性皱折线等特征，再次提取特征点数据进行比对，再次获得参考年龄因素的比对结果，从而完成人员确认或辨认。
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Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107169475A (zh) * 2017-06-19 2017-09-15 电子科技大学 一种基于kinect相机的人脸三维点云优化处理方法
CN107886568A (zh) * 2017-12-09 2018-04-06 东方梦幻文化产业投资有限公司 一种利用3D Avatar重建人脸表情的方法及系统
CN107891806A (zh) * 2017-10-13 2018-04-10 信利光电股份有限公司 一种车辆安全系统及其使用方法
CN109102533A (zh) * 2018-06-19 2018-12-28 黑龙江拓盟科技有限公司 一种基于混合现实的特征点定位方法
CN109977830A (zh) * 2019-03-16 2019-07-05 四川大学 基于颜色纹理双通道卷积神经网络及循环神经网络的人脸融合检测方法
CN110222588A (zh) * 2019-05-15 2019-09-10 合肥进毅智能技术有限公司 一种人脸素描图像衰老合成方法、装置及存储介质

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101556717A (zh) * 2009-05-19 2009-10-14 上海海隆软件股份有限公司 一种atm智能安保系统及监测方法
CN102201061A (zh) * 2011-06-24 2011-09-28 常州锐驰电子科技有限公司 基于多阶层过滤人脸识别的智能安全监控系统及方法
CN102541442A (zh) * 2010-12-31 2012-07-04 Lg电子株式会社 移动终端及其全息图控制方法
CN103984948A (zh) * 2014-06-03 2014-08-13 南京大学 一种基于人脸图像融合特征的软双层年龄估计方法
KR20150089370A (ko) * 2014-01-27 2015-08-05 주식회사 에스원 얼굴 포즈 변화에 강한 연령 인식방법 및 시스템
CN105046746A (zh) * 2015-08-05 2015-11-11 西安新拓三维光测科技有限公司 一种数字散斑人体三维快速扫描方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101556717A (zh) * 2009-05-19 2009-10-14 上海海隆软件股份有限公司 一种atm智能安保系统及监测方法
CN102541442A (zh) * 2010-12-31 2012-07-04 Lg电子株式会社 移动终端及其全息图控制方法
CN102201061A (zh) * 2011-06-24 2011-09-28 常州锐驰电子科技有限公司 基于多阶层过滤人脸识别的智能安全监控系统及方法
KR20150089370A (ko) * 2014-01-27 2015-08-05 주식회사 에스원 얼굴 포즈 변화에 강한 연령 인식방법 및 시스템
CN103984948A (zh) * 2014-06-03 2014-08-13 南京大学 一种基于人脸图像融合特征的软双层年龄估计方法
CN105046746A (zh) * 2015-08-05 2015-11-11 西安新拓三维光测科技有限公司 一种数字散斑人体三维快速扫描方法

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107169475A (zh) * 2017-06-19 2017-09-15 电子科技大学 一种基于kinect相机的人脸三维点云优化处理方法
CN107169475B (zh) * 2017-06-19 2019-11-19 电子科技大学 一种基于kinect相机的人脸三维点云优化处理方法
CN107891806A (zh) * 2017-10-13 2018-04-10 信利光电股份有限公司 一种车辆安全系统及其使用方法
CN107886568A (zh) * 2017-12-09 2018-04-06 东方梦幻文化产业投资有限公司 一种利用3D Avatar重建人脸表情的方法及系统
CN107886568B (zh) * 2017-12-09 2020-03-03 东方梦幻文化产业投资有限公司 一种利用3D Avatar重建人脸表情的方法及系统
CN109102533A (zh) * 2018-06-19 2018-12-28 黑龙江拓盟科技有限公司 一种基于混合现实的特征点定位方法
CN109977830A (zh) * 2019-03-16 2019-07-05 四川大学 基于颜色纹理双通道卷积神经网络及循环神经网络的人脸融合检测方法
CN110222588A (zh) * 2019-05-15 2019-09-10 合肥进毅智能技术有限公司 一种人脸素描图像衰老合成方法、装置及存储介质
CN110222588B (zh) * 2019-05-15 2020-03-27 合肥进毅智能技术有限公司 一种人脸素描图像衰老合成方法、装置及存储介质

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