CN106156740B - 民航机场候机楼人脸快速识别系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种民航机场候机楼人脸快速识别系统，包括视频数据采集模块，数据处理模块，障碍物位置定位模块，三维人脸重构模块，重构三维人脸深度图像提取模块，人脸识别模块和中央处理器。本发明采用全景视频采集进行视频的采集，提高了视频监控的覆盖面；通过kinect深度传感器进行待识别人脸图像的深度图像数据的获取以及带障碍物人脸图像的三维重构，然后通过深度图像的相似度对比完成人脸的识别；经实验可知，利用Kinect传感器采集的不同的深度图像完成目标物体的三维重建,仅需要48s,并且得到非常精细的重建效果，大大提高了人脸识别的效率。
Description
技术领域
本发明涉及机场候机楼安全监控系统，具体涉及一种民航机场候机楼人脸快速识别系统。
背景技术
目前,大部分机场采用通过单个镜头采集图像进行监控的方法，该方法受到成像传感器的视场角度的约束，一般需要在不同的场景安置大量的摄像头以覆盖监控的区域，这种方法存在一定的弊端，一是需要大量的装置，二是存在大量的冗余数据，同时现有的监控系统均不存在人脸识别的功能，大多采用人工看守，消耗人力财力，智能化程度低，安防漏洞严重，容易导致机场安全事故。
同时人脸遮挡对人脸识别系统的影响巨大，现有的障碍物，比如障碍物、口罩、围巾等是常见的遮挡，其对人脸识别的主要影响在于：
1)很难收集大量带障碍物的人脸图片用于系统训练；
2)障碍物款式多变，形态颜色变化大，很难用一个简单的模型刻画；
3)障碍物会改变图像的统计特征、图像特征，从而给人脸识别系统带来识别干扰。
现有的主流技术针对带障碍物遮挡的人脸识别系统皆采用去除障碍物的方法，其缺点是障碍物款式多、变化大，目前的去除障碍物算法并不能完美去除障碍物，往往给图像留下或者带来新的噪声，从而影响后续的识别性能。
发明内容
本发明的目的在于提供了一种民航机场候机楼人脸快速识别系统，采用全景视频采集进行视频的采集，提高了视频监控的覆盖面；同时自带人脸识别以及带障碍物人脸识别的功能，大大提高了整个候机楼内的安全性。
为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：
民航机场候机楼人脸快速识别系统，包括
视频数据采集模块，通过均匀安装在一个球体装置上的N个鱼障碍物头进行360度全景视频数据的采集,并将所采集到的视频数据通过北斗模块发送到数据处理模块和中央处理器；
数据处理模块，用于通过kinect深度传感器进行整体深度图像、人体深度图像、障碍物深度图像的获取，并将获取的整体深度图像、人体深度图像发送到人脸识别模块；
障碍物位置定位模块，用于进行待识别人脸图像中障碍物位置的坐标定位，并所得的坐标定位数据发送到三维重构模块；
三维人脸重构模块，用于将所获得的障碍物深度图像以及数据库内的人脸深度图像进行三角化，然后在尺度空间中融合所有三角化的深度图像构建分层有向距离场，对距离场中所有的体素应用整体三角剖分算法产生一个涵盖所有体素的凸包，并利用MarchingTetrahedra算法构造等值面,将获得的障碍物等值面以及人脸等值面按障碍物位置的坐标定位进行拼接，从而完成三维人脸的重构；
重构三维人脸深度图像提取模块，用于通过kinect深度传感器提取重构三维人脸的深度图像，并将获取的深度图像发送到人脸识别模块进行储存；
人脸识别模块，用于将数据处理模块发送的人体深度图像数据与人脸数据库内的人体深度图像进行对比，进行人脸的识别，如果差距小于某个门限，则认为是，否则认为不是；还用于将数据处理模块发送的整体深度图像数据与重构三维人脸深度图像提取模块获取的深度图像进行对比，进行人脸的识别，如果差距小于某个门限，则认为是，否则认为不是；
中央处理器，用于接收人脸识别模块的识别结果，并根据识别结果进行报警模块的启闭；用于接收人机操作模块输入的各种控制命令，并按照预设的算法将这些命令发送到对应的模块；用于接收视频数据采集模块发送的数据，完成全景视频的拼接，并将完成拼接后的视频发送到显示屏进行显示；用于用户注册、权限管理和密码修改；还用于根据人机操作模块输入的数据调用命令在数据库中调用相应的数据发送到显示屏进行显示；用于将人机操作模块输入的数据、视频采集模所采集到的数据以及三维人脸重构模块所构建的三维人脸数据转换成360度幻影成像模块所能识别的格式发送到360度幻影成像模块。
其中，还包括人机操作模块，用于输入各种控制命令和数据调用命令。
其中，所述人脸数据库连接有一更新模块，用于进行数据库内数据的更新。
其中，所述N至少为四个，所述鱼障碍物头拍摄的视频数据的水平角度为360°/N的水平角度，所述鱼障碍物头拍摄的视频数据的垂直角度为360°/N的垂直角度。
其中，所述人机操作模块包括图片输入模块、语音输入模块和文字输入模块。
其中，图片输入模块采用扫描仪或图片导入上传，语音输入模块采用麦克风，文字输入模块采用键盘或触控屏。
其中，还包括一360度幻影成像模块，由立体模型场景、造型灯光系统、应用幻影成像膜作为成像介质的光学成像系统、影视播放系统、计算机多媒体系统、音响系统及素材数据库组成，用于根据中央处理器所发送的数据以及控制命令生成各种三维动态仿真场景或模型。
本发明具有以下有益效果：
采用全景视频采集进行视频的采集，提高了视频监控的覆盖面；通过kinect深度传感器进行待识别人脸图像的深度图像数据的获取以及带障碍物人脸图像的三维重构，然后通过深度图像的相似度对比完成人脸的识别；经实验可知，利用Kinect传感器采集的不同的深度图像完成目标物体的三维重建,仅需要48s,并且得到非常精细的重建效果，大大提高了人脸识别的效率。
附图说明
图1为本发明实施例民航机场候机楼人脸快速识别系统的系统框图。
具体实施方式
为了使本发明的目的及优点更加清楚明白，以下结合实施例对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，本发明实施例提供了一种民航机场候机楼人脸快速识别系统，包括
视频数据采集模块，通过均匀安装在一个球体装置上的N个鱼障碍物头进行360度全景视频数据的采集,并将所采集到的视频数据通过北斗模块发送到数据处理模块和中央处理器；
数据处理模块，用于通过kinect深度传感器进行整体深度图像、人体深度图像、障碍物深度图像的获取，并将获取的整体深度图像、人体深度图像发送到人脸识别模块；
障碍物位置定位模块，用于进行待识别人脸图像中障碍物位置的坐标定位，并所得的坐标定位数据发送到三维重构模块；
三维人脸重构模块，用于将所获得的障碍物深度图像以及数据库内的人脸深度图像进行三角化，然后在尺度空间中融合所有三角化的深度图像构建分层有向距离场，对距离场中所有的体素应用整体三角剖分算法产生一个涵盖所有体素的凸包，并利用MarchingTetrahedra算法构造等值面,将获得的障碍物等值面以及人脸等值面按障碍物位置的坐标定位进行拼接，从而完成三维人脸的重构；
重构三维人脸深度图像提取模块，用于通过kinect深度传感器提取重构三维人脸的深度图像，并将获取的深度图像发送到人脸识别模块进行储存；
人脸识别模块，用于将数据处理模块发送的人体深度图像数据与人脸数据库内的人体深度图像进行对比，进行人脸的识别，如果差距小于某个门限，则认为是，否则认为不是；还用于将数据处理模块发送的整体深度图像数据与重构三维人脸深度图像提取模块获取的深度图像进行对比，进行人脸的识别，如果差距小于某个门限，则认为是，否则认为不是；
中央处理器，用于接收人脸识别模块的识别结果，并根据识别结果进行报警模块的启闭；用于接收人机操作模块输入的各种控制命令，并按照预设的算法将这些命令发送到对应的模块；用于接收视频数据采集模块发送的数据，完成全景视频的拼接，并将完成拼接后的视频发送到显示屏进行显示；用于用户注册、权限管理和密码修改；还用于根据人机操作模块输入的数据调用命令在数据库中调用相应的数据发送到显示屏进行显示；用于将人机操作模块输入的数据、视频采集模所采集到的数据以及三维人脸重构模块所构建的三维人脸数据转换成360度幻影成像模块所能识别的格式发送到360度幻影成像模块。
还包括人机操作模块，用于输入各种控制命令和数据调用命令。
所述人脸数据库连接有一更新模块，用于进行数据库内数据的更新。
所述N至少为四个，所述鱼障碍物头拍摄的视频数据的水平角度为360°/N的水平角度，所述鱼障碍物头拍摄的视频数据的垂直角度为360°/N的垂直角度。
所述人机操作模块包括图片输入模块、语音输入模块和文字输入模块。
图片输入模块采用扫描仪或图片导入上传，语音输入模块采用麦克风，文字输入模块采用键盘或触控屏。
还包括一360度幻影成像模块，由立体模型场景、造型灯光系统、应用幻影成像膜作为成像介质的光学成像系统、影视播放系统、计算机多媒体系统、音响系统及素材数据库组成，用于根据中央处理器所发送的数据以及控制命令生成各种三维动态仿真场景或模型。
其中，所述的鱼障碍物头采用焦距短、前镜片直径小且呈抛物面状凸出的超广角镜头，所述全景视频的拼接包括投影、图形对齐拼接和畸变校正，或者，包括投影和图形对齐拼接，所述投影包括柱面投影和球面投影。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，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，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (7)
1.民航机场候机楼人脸快速识别系统，其特征在于，包括
视频数据采集模块，通过均匀安装在一个球体装置上的N个鱼障碍物头进行360度全景视频数据的采集,并将所采集到的视频数据通过北斗模块发送到数据处理模块和中央处理器；
数据处理模块，用于通过kinect深度传感器进行整体深度图像、人体深度图像、障碍物深度图像的获取，并将获取的整体深度图像、人体深度图像发送到人脸识别模块；
障碍物位置定位模块，用于进行待识别人脸图像中障碍物位置的坐标定位，并所得的坐标定位数据发送到三维重构模块；
三维人脸重构模块，用于将所获得的障碍物深度图像以及数据库内的人脸深度图像进行三角化，然后在尺度空间中融合所有三角化的深度图像构建分层有向距离场，对距离场中所有的体素应用整体三角剖分算法产生一个涵盖所有体素的凸包，并利用MarchingTetrahedra算法构造等值面,将获得的障碍物等值面以及人脸等值面按障碍物位置的坐标定位进行拼接，从而完成三维人脸的重构；
重构三维人脸深度图像提取模块，用于通过kinect深度传感器提取重构三维人脸的深度图像，并将获取的深度图像发送到人脸识别模块进行储存；
人脸识别模块，用于将数据处理模块发送的人体深度图像数据与人脸数据库内的人体深度图像进行对比，进行人脸的识别，如果差距小于某个门限，则认为是，否则认为不是；还用于将数据处理模块发送的整体深度图像数据与重构三维人脸深度图像提取模块获取的深度图像进行对比，进行人脸的识别，如果差距小于某个门限，则认为是，否则认为不是；
中央处理器，用于接收人脸识别模块的识别结果，并根据识别结果进行报警模块的启闭；用于接收人机操作模块输入的各种控制命令，并按照预设的算法将这些命令发送到对应的模块；用于接收视频数据采集模块发送的数据，完成全景视频的拼接，并将完成拼接后的视频发送到显示屏进行显示；用于用户注册、权限管理和密码修改；还用于根据人机操作模块输入的数据调用命令在数据库中调用相应的数据发送到显示屏进行显示；用于将人机操作模块输入的数据、视频采集模所采集到的数据以及三维人脸重构模块所构建的三维人脸数据转换成360度幻影成像模块所能识别的格式发送到360度幻影成像模块。
2.根据权利要求1所述的民航机场候机楼人脸快速识别系统，其特征在于，还包括人机操作模块，用于输入各种控制命令和数据调用命令。
3.根据权利要求1所述的民航机场候机楼人脸快速识别系统，其特征在于，所述人脸数据库连接有一更新模块，用于进行数据库内数据的更新。
4.根据权利要求1所述的民航机场候机楼人脸快速识别系统，其特征在于，所述N至少为四个，所述鱼障碍物头拍摄的视频数据的水平角度为360°/N的水平角度，所述鱼障碍物头拍摄的视频数据的垂直角度为360°/N的垂直角度。
5.根据权利要求1所述的民航机场候机楼人脸快速识别系统，其特征在于，所述人机操作模块包括图片输入模块、语音输入模块和文字输入模块。
6.根据权利要求5所述的民航机场候机楼人脸快速识别系统，其特征在于，图片输入模块采用扫描仪或图片导入上传，语音输入模块采用麦克风，文字输入模块采用键盘或触控屏。
7.根据权利要求1所述的民航机场候机楼人脸快速识别系统，其特征在于，还包括一360度幻影成像模块，由立体模型场景、造型灯光系统、应用幻影成像膜作为成像介质的光学成像系统、影视播放系统、计算机多媒体系统、音响系统及素材数据库组成，用于根据中央处理器所发送的数据以及控制命令生成各种三维动态仿真场景或模型。
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Families Citing this family (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106409030A (zh) * | 2016-12-08 | 2017-02-15 | 河南牧业经济学院 | 一种个性化外语口语学习系统 |
| CN106384548A (zh) * | 2016-12-08 | 2017-02-08 | 黄河科技学院 | 一种创业教育指导辅助学习系统 |
| CN107543531B (zh) * | 2017-08-13 | 2019-10-11 | 天津职业技术师范大学 | 一种机器人视觉定位系统 |
| CN107491077A (zh) * | 2017-09-22 | 2017-12-19 | 衢州职业技术学院 | 一种基于手机app控制的室内清扫机器人 |
| CN108182747A (zh) * | 2018-02-06 | 2018-06-19 | 上海灵纽智能科技有限公司 | 一种基于鱼眼摄像头的人脸识别锁以及识别方法 |
| CN108259751A (zh) * | 2018-02-14 | 2018-07-06 | 天目爱视（北京）科技有限公司 | 一种多相机数据采集控制系统 |
| CN108537236A (zh) * | 2018-04-04 | 2018-09-14 | 天目爱视（北京）科技有限公司 | 一种多相机数据识别控制系统 |
| CN109003377A (zh) * | 2018-09-13 | 2018-12-14 | 深圳阜时科技有限公司 | 具有3d人脸识别功能的门禁系统和控制方法 |
| CN109631799B (zh) * | 2019-01-09 | 2021-03-26 | 浙江浙大万维科技有限公司 | 一种智能化的测量与标记方法 |
| CN109871822A (zh) * | 2019-03-05 | 2019-06-11 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 用于输出信息的方法和装置 |
| CN112001360B (zh) * | 2020-09-09 | 2021-06-04 | 深圳市集互共享科技有限公司 | 一种基于智能调节的人脸识别监控系统 |
| CN112597901B (zh) * | 2020-12-23 | 2023-12-29 | 艾体威尔电子技术(北京)有限公司 | 一种基于三维测距的多人脸场景有效人脸识别装置及方法 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101436250A (zh) * | 2008-11-19 | 2009-05-20 | 西安电子科技大学 | 基于非线性张量分解与视角流形的多视角人脸识别方法 |
| CN102855496A (zh) * | 2012-08-24 | 2013-01-02 | 苏州大学 | 遮挡人脸认证方法及系统 |
| CN103489011A (zh) * | 2013-09-16 | 2014-01-01 | 广东工业大学 | 一种具有拓扑鲁棒性的三维人脸识别方法 |
| CN104598878A (zh) * | 2015-01-07 | 2015-05-06 | 深圳市唯特视科技有限公司 | 基于灰度和深度信息的多层融合的多模态人脸识别装置及方法 |
| CN104680135A (zh) * | 2015-02-09 | 2015-06-03 | 浙江大学 | 一种抗表情、姿态和遮挡变化的三维人脸标记点检测方法 |
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Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101436250A (zh) * | 2008-11-19 | 2009-05-20 | 西安电子科技大学 | 基于非线性张量分解与视角流形的多视角人脸识别方法 |
| CN102855496A (zh) * | 2012-08-24 | 2013-01-02 | 苏州大学 | 遮挡人脸认证方法及系统 |
| CN103489011A (zh) * | 2013-09-16 | 2014-01-01 | 广东工业大学 | 一种具有拓扑鲁棒性的三维人脸识别方法 |
| CN104598878A (zh) * | 2015-01-07 | 2015-05-06 | 深圳市唯特视科技有限公司 | 基于灰度和深度信息的多层融合的多模态人脸识别装置及方法 |
| CN104680135A (zh) * | 2015-02-09 | 2015-06-03 | 浙江大学 | 一种抗表情、姿态和遮挡变化的三维人脸标记点检测方法 |
Non-Patent Citations (4)
| Title |
|---|
| DETECTION AND RESTORATION OF OCCLUSIONS FOR 3D FACE RECOGNITION;Alessandro Colombo 等;《ICME 2006》;20061226;1541-1544 |
| 人脸识别中遮挡区域恢复算法研究;杜杏菁，郭明雄;《计算机科学》;20130531;第40卷(第5期);307-310 |
| 利用判别共同向量方法选取ROI的面部遮挡人脸识别;刘晓蔚，黄淼;《现代电子技术》;20160201;第39卷(第3期);35-38 |
| 基于深度自动编码器的机场安检人脸识别系统设计;张 宁，朱金福;《计算机测量与控制》;20150228;第23卷(第2期);644-647 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
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| PB01 | Publication | ||
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Application publication date: 20161123 Assignee: Ligong Industry Co., Ltd., Guangzhou Assignor: Zhang Ning Contract record no.: X2019440000012 Denomination of invention: Human face fast recognition system for civil aviation airport departure hall Granted publication date: 20190628 License type: Common License Record date: 20190823 |
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| EE01 | Entry into force of recordation of patent licensing contract | ||
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Effective date of registration: 20211213 Address after: No. 10, Xiangyun West Street, Airport Road, Guangzhou, Guangdong, 510403 Patentee after: GUANGZHOU CIVIL AVIATION College Address before: 510403 No. 10 Xiangyun West Street, Baiyun District, Guangzhou, Guangdong Patentee before: Zhang Ning |
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| TR01 | Transfer of patent right |