CN105790955A - 一种基于mac地址与人脸信息关联的方法和系统 - Google Patents

一种基于mac地址与人脸信息关联的方法和系统 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于MAC地址与人脸信息关联的方法与系统。该方法包括获得多个场景间的人脸轨迹的步骤、获得多个场景间的MAC地址轨迹的步骤以及将人脸轨迹与MAC地址轨迹进行匹配的步骤。选择MAC地址轨迹库中的一条MAC地址轨迹，利用轨迹匹配方法，在所有人脸轨迹中寻找概率最大的人脸序列，则得到一组“MAC地址+匹配人脸”的关联数据。循环进行上述轨迹匹配方法，则得到若干组“MAC地址+匹配人脸”的关联数据。本发明利用行人随身携带的移动设备的MAC地址的唯一性特征，与人脸进行关联，解决了利用单一人脸识别技术进行身份确认不准的问题，为公安、刑侦人员快速寻找嫌疑人员提供了强有力的支撑。

Description

一种基于MAC地址与人脸信息关联的方法和系统
技术领域
本发明涉及视频监控领域及智能安防领域，尤其涉及一种基于MAC地址与人脸信息关联的方法与系统。
背景技术
目前在视频监控领域，尤其是智能安防领域，通过人脸检测来进行身份确认。但是，由于人脸采集设备质量参差不齐、采集环境差异化、人脸姿态不可控等众多因素，导致利用人脸识别技术进行身份确认变得非常困难，准确率和效率均有待提高。
发明内容
本发明针对现有技术的上述缺点，提出了一种基于MAC地址与人脸信息关联的方法。
本发明的基于MAC地址与人脸信息关联的方法，主要应用于视频监控领域，尤其是智能安防领域，所述方法包括以下步骤：
获取关联场景下相机采集的视频流，利用人脸检测与跟踪算法对每个点位的人脸进行检测定位，利用人脸特征提取算法对检测到的人脸进行特征提取，利用人脸特征比对算法，在所有采集的人脸图片中进行比对，并将同一个人脸照片按照点位信息联合起来，得到该人脸的轨迹；
获取关联场景下MAC地址探测器检测到的MAC地址(主要为移动设备，例如手机、PAD等具备MAC地址信息的设备)，利用MAC地址唯一性特征，对不同点位下的MAC地址进行关联匹配，得到每个MAC地址的轨迹；
将获得的MAC地址轨迹与形成的人脸轨迹进行关联，最终将人脸与MAC地址一一绑定。
本发明利用行人随身携带的移动设备的MAC地址的唯一性特征，与人脸进行关联，解决了利用单一人脸识别技术进行身份确认不准的问题，为公安、刑侦人员快速寻找嫌疑人员提供了强有力的支撑。
附图说明
图1是根据本发明的基于MAC地址与人脸信息关联的方法的流程图。
图2是根据本发明的基于MAC地址与人脸信息关联的系统的模块组成图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明进行详细说明。以下实施例并不是对本发明的限制。在不背离发明构思的精神和范围下，本领域技术人员能够想到的变化和优点都被包括在本发明中。
图1是根据本发明的基于MAC地址与人脸信息关联的方法的流程图。下面结合图1说明本发明方法的具体步骤。
步骤S1：获取关联场景下相机采集的视频流，利用人脸检测与跟踪算法对每个场景中的每个点位的人脸进行定位和提取。
步骤S2：对每个场景下提取的人脸，利用人脸特征提取算法对检测到的人脸进行特征提取，形成每个场景的人脸特征库。通过对多个场景分别做人脸特征提取，从而获得多个场景人脸特征库。
步骤S3：在多个场景人脸特征库之间和每个场景人脸特征库内，利用人脸比对技术，记录同一个人脸在每个场景人脸特征库中出现的次数。这里，利用所述人脸比对技术进行查重比对，相似度超过阈值即判定为同一人脸。
步骤S4：按照每个人脸在每个场景中的各个点位的出现次数绘制人脸轨迹，形成多个场景间的人脸轨迹库。例如，一个人脸在某个场景中出现的次数为N，则标记为N，不存在标记为0，疑似出现次数为M，则标记为M*，多个场景的次数标记联合起来，形成该人脸在多个场景下的人脸轨迹。人脸轨迹示例如下：
一个人脸在某个场景中出现的次数为N，则标记为N，不存在标记为0，疑似出现M次，标记为M*，如下表所示：
从上表则可以得到：
人脸1的轨迹：3,2,4,0,0,3,2*，5
人脸2的轨迹：5,0,5,5,3,2*，0,0
人脸3的轨迹：1+2*，4+2*，0,2*，2+1*，4,2,2
人脸4的轨迹：0,2,2,3,4,3*，2,5
人脸5的轨迹：4,0,1,6*，0,0,2,0
人脸6的轨迹：3,5,0,4,2*，0,4,2*
人脸7的轨迹：3,0,0,2,0,5,0,2+5*
接下来是步骤S5：获取所述关联场景下MAC地址采集模块检测到的每个场景中的每个点位的MAC地址，分别形成每个场景的MAC地址库，从而获得多个场景的MAC地址库。这里，MAC地址是视频流中行人所携带的移动设备的MAC地址。移动设备例如手机、PAD等具备MAC地址信息的设备。
步骤S6：在多个场景的MAC地址库之间以及每个场景的MAC地址库内，进行查重比对，记录各个MAC地址在每个场景MAC地址库中出现的次数。
步骤S7：按照每个MAC地址在每个场景的各个点位的存在情况绘制MAC地址轨迹，形成多个场景间的MAC地址轨迹库。例如，一个MAC地址在某个场景中出现的次数为N，则标记为N，不存在则标记为0，多个场景的次数标记联合起来，形成该MAC地址在多个场景下的MAC地址轨迹。
步骤S8：选择MAC地址轨迹库中的一条MAC地址轨迹，利用轨迹匹配方法，在所有人脸轨迹中寻找概率最大的人脸序列，则得到一组关联数据：MAC地址+匹配人脸；循环采用上述匹配方法，则得到若干组关联数据：MAC地址+匹配人脸。最终将人脸与MAC地址一一绑定。
本步骤中，具体的轨迹匹配方法如下：
假设MAC地址M在N个场景的轨迹为：M＝[m1,m2,...,mn]，人脸F在N个场景的轨迹为：F＝[f1,f2...,fn]，将两个轨迹的差值X作为判别两个轨迹是否为同一组关联数据的输入，即X＝M-F＝[m1-f1,m2-f2,...,mn-fn]。
采集若干组人脸与MAC地址匹配的数据作为正样本训练数据，采集若干组人脸与MAC地址不匹配的数据作为负样本训练数据，即可以得到若干个X以及f(x)。X即人脸轨迹和MAC地址轨迹的差值，f(x)是两者匹配相似性的概率。这里，对于正样本训练数据，f(x)＝1，对于负样本训练数据，f(x)＝0。
利用逻辑回归模型其中θ＝[θ1,...,θn]，将前述得到的X以及f(x)代入逻辑回归模型，即可得到θ＝[θ1,...,θn]最优解。其中，X和θ＝[θ1,...,θn]均为N维行向量。
得到θ＝[θ1,...,θn]的最优解后，利用其中X＝M-F＝[m1-f1,m2-f2,...,mn-fn]，将X和θ＝[θ1,...,θn]代入逻辑回归模型公式，得到f(x)，代表轨迹匹配相似性的概率，概率越大则相似性越高。通过f(x)可以对新的人脸(待匹配的人脸)与MAC地址轨迹进行相似性判断，即轨迹是否匹配。
因此，在已知MAC地址轨迹的情况下，即可用回归得到的模型其中X＝M-F＝[m1-f1,m2-f2,...,mn-fn]，求得人脸轨迹库中所有人脸轨迹与此MAC地址轨迹匹配的概率，按照输出的概率进行排序，选取最大概率对应的人脸作为与此MAC地址匹配的人脸。
图2是根据本发明的基于MAC地址与人脸信息关联的系统的模块组成图。下面结合图2说明本发明的系统的模块组成。
如图2所示，一种基于MAC地址检测以及人脸识别进行信息关联的系统包括：多个采集单元1与信息融合单元2，每个采集单元1包括人脸采集模块11与MAC地址采集模块12。
人脸采集模块11，基于关联场景下相机采集的视频流，获取每个场景中的每个点位的人脸图片。人脸采集模块11利用人脸检测与跟踪算法检测视频中出现的人脸，并利用人脸选优算法，对连续帧进行去重、选优处理，输出连续帧中最优人脸。
MAC地址采集模块12，通过循环不间断抓取无线通信数据包获取关联场景下每个场景中的每个点位的MAC地址相关信息，获得多个场景的MAC地址库。MAC地址采集模块12循环不间断抓取2.4GHZ和5.0GHZ的各个频道上的无线通信数据包，解析各数据包的802.11协议帧头，从帧头的包括BSSID字段在内的字段提取MAC地址。
信息融合单元2对采集到的人脸图片和MAC地址进行处理，形成信息关联，进一步包括：
人脸特征提取模块21，利用人脸特征提取算法对检测到的所述人脸进行特征提取，形成人脸特征库。
人脸比对模块22，在多个场景人脸特征库之间和每个场景人脸特征库内，利用人脸比对技术，进行查重比对，相似度超过阈值即判定为同一人脸，并且记录该人脸在每个场景人脸特征库中出现的次数。
人脸轨迹绘制模块23，按照每个人脸在各个点位出现次数绘制人脸轨迹，形成多个场景间的人脸轨迹库。
MAC地址比对模块24，在多个场景MAC地址库之间以及每个场景MAC地址库内，进行查重比对，记录各个MAC地址在每个场景MAC地址库中出现的次数。
MAC地址轨迹绘制模块25，按照每个MAC地址在各个点位存在情况(次数)绘制MAC地址轨迹，形成多个场景间的MAC地址轨迹库。这里MAC地址轨迹绘制与人脸轨迹绘制方法基本相同。
轨迹匹配模块26，选择MAC地址轨迹库中的一条MAC地址轨迹，利用轨迹匹配方法，在所有人脸轨迹中寻找概率最大的人脸序列，则得到一组关联数据：MAC地址+匹配人脸；循环进行上述匹配步骤，则得到若干组关联数据：MAC地址+匹配人脸。
显然，本技术领域中的普通技术人员应当认识到，以上的实施例仅是用来说明本发明，而并非用作为对本发明的限定，只要在本发明的实质精神范围内，对以上所述实施例的变化、变型都将落在本发明的权利要求书范围内。

Claims (9)

1.一种基于MAC地址与人脸信息关联的方法，其特征在于，所述方法包括：
获取关联场景下相机采集的视频流，利用人脸检测与跟踪算法对每个场景中的每个点位的人脸进行提取；
对每个场景下提取的人脸，利用人脸特征提取算法对检测到的人脸进行特征提取，形成每个场景的人脸特征库，从而获得多个场景人脸特征库；
在多个场景人脸特征库之间和每个场景人脸特征库内，利用人脸比对技术，记录同一个人脸在每个场景人脸特征库中出现的次数；
按照每个人脸在每个场景中的各个点位的出现次数绘制人脸轨迹，形成多个场景间的人脸轨迹库；
获取所述关联场景下MAC地址采集模块检测到的每个场景中的每个点位的MAC地址，分别形成每个场景的MAC地址库，从而获得多个场景的MAC地址库；
在多个场景的MAC地址库之间以及每个场景的MAC地址库内，进行查重比对，记录各个MAC地址在每个场景MAC地址库中出现的次数；
按照每个MAC地址在每个场景的各个点位的存在情况绘制MAC地址轨迹，形成多个场景间的MAC地址轨迹库；
选择MAC地址轨迹库中的一条MAC地址轨迹，利用轨迹匹配方法，在所有人脸轨迹中寻找概率最大的人脸序列，则得到一组关联数据：MAC地址+匹配人脸；循环采用上述匹配方法，则得到若干组关联数据：MAC地址+匹配人脸。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用所述人脸比对技术进行查重比对，相似度超过阈值即判定为同一人脸。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，绘制人脸轨迹的步骤中，一个人脸在某个场景中出现的次数为N，则标记为N，不存在标记为0，疑似出现次数为M，则标记为M*，多个场景的次数标记联合起来，形成该人脸在多个场景下的人脸轨迹。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，绘制MAC地址轨迹的步骤中，一个MAC地址在某个场景中出现的次数为N，则标记为N，不存在则标记为0，多个场景的次数标记联合起来，形成该MAC地址在多个场景下的MAC地址轨迹。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，轨迹匹配方法利用逻辑回归模型其中X＝M-F＝[m1-f1,m2-f2,...,mn-fn]，对待匹配的人脸与MAC地址轨迹进行相似性判断，其中，MAC地址M在N个场景的轨迹为：M＝[m1,m2,...,mn]，人脸F在N个场景的轨迹为：F＝[f1,f2...,fn]，将两个轨迹的差值X作为判别两个轨迹是否为同一组关联数据的输入，X和θ＝[θ1,...,θn]均为N维行向量，θ＝[θ1,...,θn]的值通过样本训练数据获得。
6.一种基于MAC地址检测以及人脸识别进行信息关联的系统，其特征在于，包括：采集单元与信息融合单元，所述采集单元包含人脸采集模块与MAC地址采集模块；
所述人脸采集模块，基于关联场景下相机采集的视频流，获取每个场景中的每个点位的人脸图片；
所述MAC地址采集模块，通过循环不间断抓取无线通信数据包获取关联场景下每个场景中的每个点位的MAC地址相关信息，获得多个场景的MAC地址库；
所述信息融合单元对采集到的人脸图片和MAC地址进行处理，形成信息关联，进一步包括：
人脸特征提取模块，利用人脸特征提取算法对检测到的所述人脸进行特征提取，形成人脸特征库；
人脸比对模块，在多个场景人脸特征库之间和每个场景人脸特征库内，利用人脸比对技术，进行查重比对，相似度超过阈值即判定为同一人脸，并且记录该人脸在每个场景人脸特征库中出现的次数；
人脸轨迹绘制模块，按照每个人脸在各个点位出现次数绘制人脸轨迹，形成多个场景间的人脸轨迹库；
MAC地址比对模块，在多个场景MAC地址库之间以及每个场景MAC地址库内，进行查重比对，记录各个MAC地址在每个场景MAC地址库中出现的次数；
MAC地址轨迹绘制模块，按照每个MAC地址在各个点位存在情况绘制MAC地址轨迹，形成多个场景间的MAC地址轨迹库；
轨迹匹配模块，选择MAC地址轨迹库中的一条MAC地址轨迹，利用轨迹匹配方法，在所有人脸轨迹中寻找概率最大的人脸序列，则得到一组关联数据：MAC地址+匹配人脸；循环进行上述匹配步骤，则得到若干组关联数据：MAC地址+匹配人脸。
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述人脸采集模块利用人脸检测与跟踪算法检测视频中出现的人脸，并利用人脸选优算法，对连续帧进行去重、选优处理，输出连续帧中最优人脸。
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述MAC地址采集模块循环不间断抓取2.4GHZ和5.0GHZ的各个频道上的无线通信数据包，解析各数据包的802.11协议帧头，从帧头的包括BSSID字段在内的字段提取MAC地址。
9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述采集单元为多个。
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