CN106203393A - 一种人脸采集识别方法和实现该方法的系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种人脸采集识别方法和系统。方法包括以下步骤：采集人员的七张照片信息；步骤2：将照片信息录入一数据库中；步骤3：第一采集模块实时的获取目标人物的头像照片；步骤4：比对模块实时的将步骤3中所获取的头像照片与数据库内任意一个索引模板中的作为辅助标签的侧脸照片进行相似度比对，判断是否存在预设的第一阀值的头像照片，若存在，即判断该目标人物的头像照片与已有头像照片为同一人，所述调取模块调取与作为辅助标签的侧脸照片相对应的作为主标签的正脸照片，若不存在，则单独建立一个新的索引模板。本发明采用七张照片作为索引模板，可以使非正脸的人脸也能有一个匹配的角度，从而可以提高人脸的比对正确率。

Description

一种人脸采集识别方法和实现该方法的系统

技术领域

本发明涉及人脸识别技术领域，更具体地说，特别涉及一种人脸采集识别方法和实现该方法的系统。

背景技术

人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术，是对生物体(一般特指人)本身的生物特征来区分生物体个体。生物特征识别技术所研究的生物特征包括脸、指纹、手掌纹、虹膜、视网膜、声音(语音)、体形等。这其中，只有人脸特征是最直观、最可靠、最准确的，利用人脸特征进行身份验证是最自然、最直接的手段。相比其它人体生物特征识别，人脸特征识别不需对象行为的配合就能方便有效地核查对象的身份，不易被察觉，因而具有优良的防伪、防欺诈、直接、友好、方便等特点。经过几十年的研究，人脸识别技术已广泛的应用在安防、门禁、考勤等领域。

人脸识别主要包括人脸的定位、图片预处理、人脸的特征点的识别、人脸的特征点的特征值的提取、特征值比对等，其中，人脸定位可以实现的方法很多，比如基于知识的方法(Knowledge-based)、特征不变量方法(Feature invariant)，其中较为经典的为adaboost方法、模板匹配的方法(Template matching)等。图片预处理包括人脸的角度调整，对于垂直于照片平面区域的倾斜角度校正通常通过以下几种理论进行：1)基于Garbor小波变换的方法(文献1：Y.Li and X.Y.Lin,“Face hallucination with posevariation”in Pro.6th IEEE Int.Conf.Automatic Face and Gesture Recognition,2004，pp.723–728)；2)基于张量分解的方法(文献2：K.Jia and S.G.Gong,“Multi-modaltensor face for simultaneoussuper-resolution and recognition,”in Proc.IEEEInt.Conf.ComputerVision,2005,pp.1683-1690；文献3：K.Jia and S.G.Gong,“Generalizedfacesuper-resolution,”IEEETrans.ImageProcessing,vol.17,no.6,pp.873886,Jun.2008)；3)改进的点对应算法和线性物体类的原理构造正脸合成的方法(文献4：陈家大、赖剑煌、冯国灿，“一种人脸姿势判别与正脸合成的新方法”，计算机研究与发展，2006)，通过上述任一种方法即可达到对照片倾斜角度的调整；人脸特征点的识别和提取如中国专利申请CN201310746593.1中，提出了一种新的人脸特征值提取的算法。中国专利申请CN2008100003131.1公开了一种人脸检测和追踪的方法，上述的技术发展使人脸识别技术发展迅速，应用前景广泛。

据不完全统计，中国正进入流动时代。2011年，全国流动人口达到2.3亿人，占总人口的17％，即每6名中国人中就有1人是流动人口。未来20年，还将有3亿农村人口进入城镇。随着流动人口大量增加，面临着流动人口结构复杂、人员信息不透明，流动人口数量庞大，流动人员管理困难等局面，尤其是在流动人员中夹杂着刑嫌人员，流窜逃逸，伺机作案，更有部分人员犯罪后“漂白身份”潜入异地继续生活，如何能够有效的抑制和发现混淆在庞大的流动人口中的重点人员，成为目前面临的重要课题，给社会综合管理带来挑战，使得公安机关等部门作为社会公安安全管理的主力军，身上的责任和义务更加沉重。

随着经济的高速发展以及城镇化进程的加快，城市人口日趋密集，城市人口数量和流动性也大大增加，加强对城市人员信息的管理对社会治安、重点区域防范、维稳等方面意义重大。另外，近年来社会犯罪率呈逐年升高的态势，高科技犯罪以及伪造身份信息犯罪层出不穷，犯罪行为的突发性、不确定性增强，给防范和侦破工作带来极大的困难。最近，恐怖分子实施爆炸、砍刀伤人等恐怖活动频发。反恐部门一直在研究对策，基于目前没有足够的警力进行监控；即使通过人来实时监控，还是无法及时有效地将事件辨识出来。开展反恐怖图像监控智能分析系统研究，将有效防止恐怖事件的发生。开展研究反恐怖图像监控智能分析系统迫在眉睫。

在实际的操作过程中，由于动态或静态人脸比对中有些是非完全正脸。因此，有必要设计一种通过侧脸的对比就能找到该人物正脸资料的方法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种通过侧脸的对比就能找到该人物正脸资料的人脸采集识别方法。

本发明还提供一种实现上述方法的系统。

为了达到上述目的，本发明采用的技术方案如下：

一种人脸采集识别方法，所述人脸采集识别方法具体包括人员照片信息录入步骤和比对步骤，

所述人员照片信息录入步骤包括：

步骤1：采用一图像采集模块采集人员的照片信息，所述采集的照片包括一张正面照片、三张左侧脸照片和三张右侧脸照片；

步骤2：采用录入模块将采集到的照片信息录入一数据库中，该数据库作为至少一个专用数据平台的子数据库，其与专用数据平台内所存储的人物信息相匹配；其中每个人员的照片信息作为一个索引模块；每个索引模板中的正面照片作为主标签，侧脸照片作为辅助标签；

所述对比方法包括以下步骤：

步骤3：采用第一采集模块实时的获取目标人物的头像照片；

步骤4：采用比对模块实时的将步骤3中所获取的头像照片与数据库内任意一个索引模板中的作为辅助标签的侧脸照片进行相似度比对，判断是否存在预设的第一阀值的头像照片，若存在，即判断该目标人物的头像照片与已有头像照片为同一人，所述调取模块调取与作为辅助标签的侧脸照片相对应的作为主标签的正脸照片，若不存在，则单独建立一个新的索引模板。

优选地，所述专用数据平台中的人物信息包括人员编号、人员状态、姓名、身份证号码、指纹编号、性别、出生日期、民族、国家/地区、文化程度、户籍地区划、户籍地址、现住址行政区划、现住址、籍贯、身高、体型；当步骤4中判断存在预设的第一阀值的头像照片时，采用调取模块调取与作为主标签的正脸照片相对应的人物信息。

优选地，当步骤4中判断存在预设的第一阀值的头像照片时，调取模块还调取与该头像照片相对应的即时人物信息，该即时人物信息包括第一采集模块所获取的现场人物出现的时间信息和地点信息。

优选地，所述步骤1中图像采集模块采集人员的照片信息的方法为：通过第二采集模块对目标人脸进行各个方向建模，具体方法为：目标人脸转向一边刚好露出双眼开始直至人脸转向另外一边露出双眼为止，在该过程中进行六次等分角度建模，以获取目标人脸的正面照片和六张侧面照片，并将正面照片作为主标签，将六张侧面照片作为辅助标签。

优选地，所述六张侧面照片包括左侧偏转30°、左侧偏转20°、左侧偏转10°，右侧偏转30°、右侧偏转20°和右侧偏转10°的侧面照片。

优选地，所述步骤3中还包括采用一角度判断模块对第一采集模块所获取头像照片的角度与每个索引模板内作为辅助标签的侧脸照片的角度进行比较的步骤，若第一采集模块所获取头像照片的角度与作为辅助标签的侧脸照片的角度相等，则继续步骤4，否则，丢弃该头像照片。

优选地，所述步骤1中优先采集违法犯罪嫌疑人、刑嫌人员和监管场所在押人员的照片信息。

优选地，所述步骤4中比对模块将步骤3中所获取的头像照片与数据库内任意一个索引模板中的作为辅助标签的侧脸照片进行相似度比对的具体包括以下子步骤：

子步骤40：人脸定位，从目标人物的头像照片的背景中分离出人脸区域；

子步骤41：双眼定位，从子步骤40中获取的人脸区域中确定双眼瞳孔的位置；

子步骤42：影像校正，校正人脸区域的倾斜角度，并根据子步骤21中所确定的双眼瞳孔的位置确定所述的双眼瞳孔中心的距离，并根据双眼瞳孔中心的距离与预设的双眼瞳孔中心的距离的比值，调整人脸区域的像素；

子步骤43：影像预处理，对子步骤42中校正过的人脸区域进行预处理，具体包括脸部的色彩、脸部曝光、脸部光线均匀、脸部平均色彩、脸部高光、模糊度、亮度均值、灰度动态范围、不均匀性、过曝光比例、欠曝光比例、图像锐度、图像模糊度的处理；

子步骤44：提取人脸特征集群，对经子步骤43获取的人脸区域提取不少于一个的人脸特征值，所述的头像照片的人脸特征值的集合为头像照片的人脸特征集群；

子步骤45：将所述的人物头像相片的人脸特征集群与数据库内任意一个索引模板中作为辅助标签的侧脸照片的人脸特征集群进行比对，计算符合预设的第二阈值的人脸特征值的数量，并根据符合预设的第二阈值的人脸特征值的数量获得相似度；

子步骤46：判断所述的相似度是否符合第一阈值，若是，调取模块调取与作为辅助标签的侧脸照片相对应的作为主标签的正脸照片。

优选地，若子步骤26中得到的符合第一阈值的已有头像照片为多张，则根据多张已有头像照片对应的相似度，选择相似度最大的已有头像照片。

本发明还提供一种实现上述方法的系统，包括：

图像采集模块，用于采集人员的照片信息，所述采集的照片包括一张正面照片、三张左侧脸照片和三张右侧脸照片；

录入模块，用于将采集到的照片信息录入一数据库中，其中每个人员的照片信息作为一个索引模块；

第一采集模块，所述第一采集模块用于实时的获取目标人物的头像照片；

比对模块，所述比对模块用于将第一采集模块所获取的头像照片与数据库内任意一个索引模板中的作为辅助标签的侧脸照片进行相似度比对，判断是否存在预设的第一阀值的头像照片；

调取模块，所述调取模块用于在比对模块判断存在预设的第一阀值的头像照片时，调取与作为辅助标签的侧脸照片相对应的作为主标签的正脸照片，并调取与作为主标签的正脸照片相对应的人物信息，以及还调取与该头像照片相对应的即时人物信息；

数据库，用于集成在专用数据平台中，所述数据库内含有多个索引模板，每个索引模板内含有多张已有头像照片，所述已有头像照片包括作为主标签的正脸照片和多张作为辅助标签的侧脸照片，所述数据库内还含有与每个索引模板中的已有头像照片相对应的已有人物信息的身份信息库；

第二采集模块，所述第二采集模块用于对目标人脸进行各个方向建模，用于建立多个索引模板，每个索引模板均包括作为主标签的正脸照片和多张作为辅助标签的侧脸照片；

角度判断模块，所述角度判断模块用于对第一采集模块所获取头像照片的角度与每个索引模板内作为辅助标签的侧脸照片的角度进行比较；

所述图像采集模块、录入模块和数据库依次连接，所述第一采集模块、比对模块、调取模块、数据库和第二采集模块依次连接，所述角度判断模块连接于第一采集模块和数据库之间。

与现有技术相比，本发明的优点在于：本发明通过图像采集模块和录入模块事先将人们的照片信息录入到数据库中，比对模块实时的将第一采集模块中所获取的头像照片与数据库内任意一个索引模板中的作为辅助标签的侧脸照片进行相似度比对，判断是否存在预设的第一阀值的头像照片，若存在，即判断该目标人物的头像照片与已有头像照片为同一人，调取模块调取与作为辅助标签的侧脸照片相对应的作为主标签的正脸照片。而通过本发明的多角度建模后，其六个侧面照片和一侧正门照片，可以使非正脸的人脸也能有一个匹配的角度，从而可以提高人脸的比对正确率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明所述人脸采集识别方法的流程图。

图2是本发明所述人脸采集识别方法中比对的具体流程图。

图3是本发明所述人脸采集识别方法中七人脸建模的示意图。

图4是本发明所述人脸识别的多维建模及比对系统的框架图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的优选实施例进行详细阐述，以使本发明的优点和特征能更易于被本领域技术人员理解，从而对本发明的保护范围做出更为清楚明确的界定。

实施例一

参阅图1所示，本发明提供一种人脸采集识别方法，所述人脸采集识别方法具体包括人员照片信息录入步骤和比对步骤。

所述人员照片信息录入步骤包括：

步骤1：采用一图像采集模块采集人员的照片信息，所述采集的照片包括一张正面照片、三张左侧脸照片和三张右侧脸照片；

步骤2：采用录入模块将采集到的照片信息录入一数据库中，该数据库作为至少一个专用数据平台(例如公安系统的省级专用数据平台或银行自建的专用数据库等等，其可以根据需要连接不同的数据平台而不限制本发明的实施)的子数据库，其与专用数据平台内所存储的人物信息相匹配；其中每个人员的照片信息作为一个索引模块；每个索引模板中的正面照片作为主标签，侧脸照片作为辅助标签；

所述对比方法包括以下步骤：

步骤3：采用第一采集模块实时的获取目标人物的头像照片；

步骤4：采用比对模块实时的将步骤3中所获取的头像照片与数据库内任意一个索引模板中的作为辅助标签的侧脸照片进行相似度比对，判断是否存在预设的第一阀值的头像照片，若存在，即判断该目标人物的头像照片与已有头像照片为同一人，所述调取模块调取与作为辅助标签的侧脸照片相对应的作为主标签的正脸照片，若不存在，则单独建立一个新的索引模板，以备下次使用，即不断向数据库内进行补充数据。

所述数据库4内还含有与每个索引模板40中的已有头像照片相对应的已有人物信息的身份信息库47，当步骤4中判断存在预设的第一阀值的头像照片时，所述调取模块3还调取与作为主标签的正脸照片相对应的人物信息。

所述专用数据平台(例如为省级专用数据平台)中的人物信息包括人员编号、人员状态、姓名、身份证号码、指纹编号、性别、出生日期、民族、国家/地区、文化程度、户籍地区划、户籍地址、现住址行政区划、现住址、籍贯、身高、体型；当步骤4中判断存在预设的第一阀值的头像照片时，采用调取模块调取与作为主标签的正脸照片相对应的人物信息。

户籍地址、现住址等按标准地址规范录入，行政区划+街路巷(镇、村、组或屯)+号+楼栋单元房号。

在实际应用中，身份信息库47中存储有用户预先存储的已有人物信息，其来源可以根据用户的需要自由设置，比如通过全国户籍网络中心、公安机关的犯罪分子的资料库获得，此外，如果是用于考场监控、展会监控、企业、小区等，可以通过考试资料库、展会主办方、企业员工资料库、小区业主资料库提供的相关人员资料等来获得。此外，身份信息库21还可以采用即时输入的方法，比如本系统和交通控制系统、车站售票系统、ATM自动取款系统结合，通过上述系统的第一采集模块1和其他附带信息如车牌号码、购票证件、取款卡片号码等来生成已有人物信息，达到人车合一、人票合一、人卡合一的效果。

当步骤4中判断存在预设的第一阀值的头像照片时，调取模块还调取与该头像照片相对应的即时人物信息，该即时人物信息包括第一采集模块所获取的现场人物出现的时间信息和地点信息。

本服务器中存储的已有的头像照片可以根据用户的需要自主设置，但是应该符合以下要求即一张正脸照片和多张侧脸照片，其获取方法可以根据需要设置，比如：通过第二采集模块5对目标人脸进行各个方向建模，具体方法为：目标人脸转向一边刚好露出双眼开始直至人脸转向另外一边露出双眼为止，在该过程中进行六次等分角度建模，以获取目标人脸的正面照片和六张侧面照片，并将正面照片作为主标签，将六张侧面照片作为辅助标签。如图3中所示的七张照片，即一张正面照片，六张侧面照片，所述六张侧面照片包括左侧偏转30°、左侧偏转20°、左侧偏转10°，右侧偏转30°、右侧偏转20°和右侧偏转10°的侧面照片。即将正面照片作为主标签，将六张侧面照片作为辅助标签。

在比对过程中，比对速度＝比对总时间/比对总次数；前N选命中率＝返回前N个图像中和测试图像是同一个人的次数/比对总次数*100％。

所述步骤1中还包括采用一角度判断模块6对第一采集模块1所获取头像照片的角度与每个索引模板40内作为辅助标签的侧脸照片的角度进行比较的步骤，若第一采集模块1所获取头像照片的角度与作为辅助标签的侧脸照片的角度相等，则继续步骤2，否则，丢弃该头像照片。也就是说：在实际的采集过程中，第一采集模块1可以采集到任何角度的头像照片，而为了进一步的提高比对的效率和比对的精度，本发明通过角度判断模块6来对采集到的头像照片进行过滤和筛选，以筛选出符合索引模板40中所建立的模板要求的照片，即：第一采集模块1所获取头像照片的角度与作为辅助标签的侧脸照片的角度应相等。

在比对过程中，比对速度＝比对总时间/比对总次数；前N选命中率＝返回前N个图像中和测试图像是同一个人的次数/比对总次数*100％。

所述步骤1中还包括采用一角度判断模块6对第一采集模块1所获取头像照片的角度与每个索引模板40内作为辅助标签的侧脸照片的角度进行比较的步骤，若第一采集模块1所获取头像照片的角度与作为辅助标签的侧脸照片的角度相等，则继续步骤2，否则，丢弃该头像照片。也就是说：在实际的采集过程中，第一采集模块1可以采集到任何角度的头像照片，而为了进一步的提高比对的效率和比对的精度，本发明通过角度判断模块6来对采集到的头像照片进行过滤和筛选，以筛选出符合索引模板40中所建立的模板要求的照片，即：第一采集模块1所获取头像照片的角度与作为辅助标签的侧脸照片的角度应相等。

所述步骤1中优先采集违法犯罪嫌疑人、刑嫌人员和监管场所在押人员的照片信息。

在照片采集时的一般要求为：1、光照要均匀柔和，并酌情使用闪光灯，使得人像轮廓清晰，稍有阴影，面部肌肉层次分明，富有立体感。要把被拍摄人的面貌特征充分地反映出来(也括脸型、胡须、皱纹等生理解剖学特征和抚、病、雀斑、疤痕、麻子等特殊特征)。2、定制的背景厘米刻度标尺板固定于白色或浅色墙体的相应高度上，用以标识身高。正面、左右侧面照片人像面貌应清晰可辨，放大后应能够识别身高背景标示牌刻度线。3、被拍照人的前额中心、下颌中心及背景中线应成一条垂直线，人像照片的下沿未置于被拍摄人上衣第二个钮扣位置。

参阅图2所示，所述步骤4中比对模块2将步骤3中所获取的头像照片与数据库内任意一个索引模板中的作为辅助标签的侧脸照片进行相似度比对的具体包括以下子步骤：

子步骤40：人脸定位，从目标人物的头像照片的背景中分离出人脸区域；

子步骤41：双眼定位，从子步骤40中获取的人脸区域中确定双眼瞳孔的位置，采用adaboost基于人脸特征的方法可以有效的确定双眼瞳孔的位置，在现有技术中，人脸特征点的定位已经开发出若干种方法，在此不一一详述，上述具体的方法并不仅仅限于adaboost基于人脸特征的方法；

在实际应用中，由于现有的移动终端的计算能力受制于体积、芯片发展程度的限制，其计算速度与固定式的计算机存在一定的差距，为了进一步提高本技术在移动终端中的运算速度，上述的人脸定位和双眼定位采用如下的方法：

1)利用设定阀值自动将人眼与人脸其它部分和背景分离或利用人眼灰度值进行眼睛定位；

2)通过对灰度图像进行垂直和水平灰度投影后，对人脸初步定；

3)用瞳孔大小的方框搜索人脸，落入框内的黑色像素个数达到最大时，框的位置即是眼睛位置。

子步骤42：影像校正，校正人脸区域的倾斜角度，并根据子步骤21中所确定的双眼瞳孔的位置确定所述的双眼瞳孔中心的距离，并根据双眼瞳孔中心的距离与预设的双眼瞳孔中心的距离的比值，调整人脸区域的像素；

在步骤2中，人脸比对具体来说具有如下注意事项：

(1)支持照片的缩放、剪辑、压缩等功能。人脸相片文件格式支持JPEG、BMP等主流格式。

(2)比对前人脸照片质量检测功能，比对前必须经过包括对人脸照片的文件压缩格式、大小、尺寸(像素)、模糊度、色彩位数、人脸照片的人脸个数、两眼距离、配戴眼镜、光线均匀度、人脸左右两侧、上下偏转角度等项检测。以保证待比对的照片都必须符合人脸识别要求。

(3)提供OCX或其他控件形式的比对前人脸照片预处理功能，如模糊质量优化、修正等。

(4)支持单张相片比对和批量相片比对。

(5)支持多条件分类、分库比对，即输入相片的人脸身份特征的单个或多个条件能在分类中实现更快速的比对。

(6)支持按优先级建立比对人物，人物调度方法支持多策略，并可由用户根据业务要求进行动态配置。

(7)比对相片建模比对后，模板自动保存到特征库中。

(8)比对结果包括相片ID、相似度(分数)或其他要求的信息等，可由参数决定，按照排序输出；比对返回结果大小由参数决定。

(9)比对结果支持文件和数据库方式等方式输出。支持包括导出WORD、EXCEL、TXT等格式。

通过设定特定的瞳距、拍摄角度以及拍摄光线，来获得符合要求的即时头像照片，并通过人像比对技术快速的得到处理结果，通过上述的处理可以有效的降低数据处理量，提高比对精度，降低比对的用时。

在具体应用中，人脸区域的倾斜角度的校正包括两个方面，即照片平面区域的倾斜角度的校正和垂直于照片平面区域的倾斜角度的校正，对于照片平面区域的倾斜角度校正通过两眼通孔中心的连线倾斜角度的计算既可以获知需要校正的角度，人脸区域的像素主要根据双眼瞳孔中心的距离与预设的双眼瞳孔中心的距离的比值进行调整，比如拍照时获取的双眼瞳孔的距离为63像素，而预设的双眼瞳孔中心的距离为65像素，则移动终端的图片处理模块则根据上述像素的比例进行适当增大。上述角度和像素的调整都是微调，通过较小的计算量既可以得到本子步骤所要求的处理结果。

子步骤43：影像预处理，对子步骤42中校正过的人脸区域进行预处理，具体包括脸部的色彩、脸部曝光、脸部光线均匀、脸部平均色彩、脸部高光、模糊度、亮度均值、灰度动态范围、不均匀性、过曝光比例、欠曝光比例、图像锐度、图像模糊度的处理；

子步骤44：提取人脸特征集群，对经子步骤43获取的人脸区域提取不少于一个的人脸特征值，所述的头像照片的人脸特征值的集合为头像照片的人脸特征集群；

子步骤45：将所述的人物头像相片的人脸特征集群与数据库内任意一个索引模板中作为辅助标签的侧脸照片的人脸特征集群进行比对，计算符合预设的第二阈值的人脸特征值的数量，并根据符合预设的第二阈值的人脸特征值的数量获得相似度；

子步骤46：判断所述的相似度是否符合第一阈值，若是，调取模块调取与作为辅助标签的侧脸照片相对应的作为主标签的正脸照片。

若子步骤46中得到的符合第一阈值的已有头像照片为多张，则根据多张已有头像照片对应的相似度，选择相似度最大的已有头像照片。

在本实施例中，操作人员还可以在一人脸共享服务平台上进行后台操作，进行人工操作或者干预，主要是人工建模、对摄像头的控制、手工采集目标人物相片等操作。

在本实施例中，获取的目标人物头像照片中同时记载有摄像头的编号、拍摄时间、以及在拍摄画面内有多个人物时各人物之间服务器也给了不同人物的编号，在后续的工作人员如果想调取该目标人物的视频只要有目标人物头像照片即可以顺利的调取录像。录像存储在摄像头的存储中，并且定期传递给服务器或者人脸共享服务平台，定期删除清理数据。

实施例二

本发明还提供一种实现上述方法的人脸识别的多维建模及比对系统，包括：

图像采集模块10，用于采集人员的照片信息，所述采集的照片包括一张正面照片、三张左侧脸照片和三张右侧脸照片；

录入模块11，用于将采集到的照片信息录入一数据库中，其中每个人员的照片信息作为一个索引模块；

第一采集模块1，所述第一采集模块1用于实时的获取目标人物的头像照片；

比对模块2，所述比对模块2用于将第一采集模块1所获取的头像照片与数据库4内任意一个索引模板40中的作为辅助标签的侧脸照片进行相似度比对，判断是否存在预设的第一阀值的头像照片；

调取模块3，所述调取模块3用于在比对模块2判断存在预设的第一阀值的头像照片时，调取与作为辅助标签的侧脸照片相对应的作为主标签的正脸照片，并调取与作为主标签的正脸照片相对应的人物信息，以及还调取与该头像照片相对应的即时人物信息。

数据库4，所述数据库4内含有多个索引模板40，每个索引模板40内含有多张已有头像照片，所述已有头像照片包括作为主标签的正脸照片和多张作为辅助标签的侧脸照片，所述数据库4内还含有与每个索引模板40中的已有头像照片相对应的已有人物信息的身份信息库47；

第二采集模块5，所述第二采集模块5用于对目标人脸进行各个方向建模，用于建立多个索引模板40，每个索引模板40均包括作为主标签的正脸照片和多张作为辅助标签的侧脸照片；

角度判断模块6，所述角度判断模块6用于对第一采集模块1所获取头像照片的角度与每个索引模板40内作为辅助标签的侧脸照片的角度进行比较；

所述第一采集模块1、比对模块2、调取模块3、数据库4和第二采集模块5依次连接，所述角度判断模块6连接于第一采集模块1和数据库4之间。

所述图像采集模块10、录入模块11和数据库4依次连接，所述第一采集模块1和第二采集模块5均可以为摄像头、手机、平板电脑或其他摄像设备。

实施例三

如图4所示，本发明还提供结合上述系统进行案件侦破的具体实施例。

本实施例将上述系统用于犯罪分子抓获和犯罪集团的捣毁。

由于在系统建立过程中，图像采集模块10采集了所有户籍人员的照片信息，且采集的照片包括一张正面照片、三张左侧脸照片和三张右侧脸照片；并通过录入模块11录入数据库4中，即在数据库4内的索引模板40中存储有犯罪团伙成员A的已有人物信息，具体包括已有头像照片(作为主标签的正脸照片和六张作为辅助标签的侧脸照片)和对应的人物身份信息。

当其中某一成员A进入到监控网中任一第一采集模块1的监控范围后，第一采集模块1实时的采集成员A的头像照片，一般的该头像照片均为侧面照片；当比对模块2将第一采集模块1所获取的头像照片与数据库4内任意一个索引模板40中的作为辅助标签的侧脸照片进行相似度比对，如判断存在预设的第一阀值(如90％)的头像照片，即判断该目标人物的头像照片与已有头像照片为同一人，调取模块3调取与作为辅助标签的侧脸照片相对应的作为主标签的正脸照片，同时调取人物身份信息、即时人物身份信息(包括时间信息和地点信息)，一方面公安人员实施抓捕。

为提高效率，索引模板40可分为已经累犯人员、首犯人员的索引模板，比对模块2进行比对时，系统自动从累犯人员的索引模板40中进行对比，然后再从首犯人员的索引模板40中进行对比，这是基于犯罪心理学进行设置的，目的在于提高比对效率。

当然，本系统和方法并不仅仅限于上述应用，还可以应用于交通、生产、学习等领域中，本实施例是对本发明的进一步说明以证明其优越性。

虽然结合附图描述了本发明的实施方式，但是专利所有者可以在所附权利要求的范围之内做出各种变形或修改，只要不超过本发明的权利要求所描述的保护范围，都应当在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种人脸采集识别方法，其特征在于：所述人脸采集识别方法具体包括人员照片信息录入步骤和比对步骤，

所述人员照片信息录入步骤包括：

步骤1：采用一图像采集模块采集人员的照片信息，所述采集的照片包括一张正面照片、三张左侧脸照片和三张右侧脸照片；

步骤2：采用录入模块将采集到的照片信息录入一数据库中，该数据库作为至少一个专用数据平台的子数据库，其与专用数据平台内所存储的人物信息相匹配；其中每个人员的照片信息作为一个索引模块；每个索引模板中的正面照片作为主标签，侧脸照片作为辅助标签；

所述对比方法包括以下步骤：

步骤3：采用第一采集模块实时的获取目标人物的头像照片；

步骤4：采用比对模块实时的将步骤3中所获取的头像照片与数据库内任意一个索引模板中的作为辅助标签的侧脸照片进行相似度比对，判断是否存在预设的第一阀值的头像照片，若存在，即判断该目标人物的头像照片与已有头像照片为同一人，所述调取模块调取与作为辅助标签的侧脸照片相对应的作为主标签的正脸照片，若不存在，则单独建立一个新的索引模板。

2.根据权利要求1所述的人脸采集识别方法，其特征在于：所述专用数据平台中的人物信息包括人员编号、人员状态、姓名、身份证号码、指纹编号、性别、出生日期、民族、国家/地区、文化程度、户籍地区划、户籍地址、现住址行政区划、现住址、籍贯、身高、体型；当步骤4中判断存在预设的第一阀值的头像照片时，采用调取模块调取与作为主标签的正脸照片相对应的人物信息。

3.根据权利要求1所述的人脸采集识别方法，其特征在于：当步骤4中判断存在预设的第一阀值的头像照片时，调取模块还调取与该头像照片相对应的即时人物信息，该即时人物信息包括第一采集模块所获取的现场人物出现的时间信息和地点信息。

4.根据权利要求1所述的人脸采集识别方法，其特征在于：所述步骤1中图像采集模块采集人员的照片信息的方法为：通过第二采集模块对目标人脸进行各个方向建模，具体方法为：目标人脸转向一边刚好露出双眼开始直至人脸转向另外一边露出双眼为止，在该过程中进行六次等分角度建模，以获取目标人脸的正面照片和六张侧面照片，并将正面照片作为主标签，将六张侧面照片作为辅助标签。

5.根据权利要求4所述的人脸采集识别方法，其特征在于：所述六张侧面照片包括左侧偏转30°、左侧偏转20°、左侧偏转10°，右侧偏转30°、右侧偏转20°和右侧偏转10°的侧面照片。

6.根据权利要求1所述的人脸采集识别方法，其特征在于：所述步骤3中还包括采用一角度判断模块对第一采集模块所获取头像照片的角度与每个索引模板内作为辅助标签的侧脸照片的角度进行比较的步骤，若第一采集模块所获取头像照片的角度与作为辅助标签的侧脸照片的角度相等，则继续步骤4，否则，丢弃该头像照片。

7.根据权利要求1所述的人脸采集识别方法，其特征在于：所述步骤1中优先采集违法犯罪嫌疑人、刑嫌人员和监管场所在押人员的照片信息。

8.根据权利要求1所述的人脸采集识别方法，其特征在于：所述步骤4中比对模块将步骤3中所获取的头像照片与数据库内任意一个索引模板中的作为辅助标签的侧脸照片进行相似度比对的具体包括以下子步骤：

子步骤40：人脸定位，从目标人物的头像照片的背景中分离出人脸区域；

子步骤41：双眼定位，从子步骤40中获取的人脸区域中确定双眼瞳孔的位置；

子步骤42：影像校正，校正人脸区域的倾斜角度，并根据子步骤21中所确定的双眼瞳孔的位置确定所述的双眼瞳孔中心的距离，并根据双眼瞳孔中心的距离与预设的双眼瞳孔中心的距离的比值，调整人脸区域的像素；

子步骤43：影像预处理，对子步骤42中校正过的人脸区域进行预处理，具体包括脸部的色彩、脸部曝光、脸部光线均匀、脸部平均色彩、脸部高光、模糊度、亮度均值、灰度动态范围、不均匀性、过曝光比例、欠曝光比例、图像锐度、图像模糊度的处理；

子步骤44：提取人脸特征集群，对经子步骤43获取的人脸区域提取不少于一个的人脸特征值，所述的头像照片的人脸特征值的集合为头像照片的人脸特征集群；

子步骤45：将所述的人物头像相片的人脸特征集群与数据库内任意一个索引模板中作为辅助标签的侧脸照片的人脸特征集群进行比对，计算符合预设的第二阈值的人脸特征值的数量，并根据符合预设的第二阈值的人脸特征值的数量获得相似度；

子步骤46：判断所述的相似度是否符合第一阈值，若是，调取模块调取与作为辅助标签的侧脸照片相对应的作为主标签的正脸照片。

9.根据权利要求8所述的人脸采集识别方法，其特征在于：若子步骤26中得到的符合第一阈值的已有头像照片为多张，则根据多张已有头像照片对应的相似度，选择相似度最大的已有头像照片。

10.一种实现权利要求1至9任意一项所述方法的比对系统，其特征在于：包括，

图像采集模块，用于采集人员的照片信息，所述采集的照片包括一张正面照片、三张左侧脸照片和三张右侧脸照片；

录入模块，用于将采集到的照片信息录入一数据库中，其中每个人员的照片信息作为一个索引模块；

第一采集模块，所述第一采集模块用于实时的获取目标人物的头像照片；

比对模块，所述比对模块用于将第一采集模块所获取的头像照片与数据库内任意一个索引模板中的作为辅助标签的侧脸照片进行相似度比对，判断是否存在预设的第一阀值的头像照片；

调取模块，所述调取模块用于在比对模块判断存在预设的第一阀值的头像照片时，调取与作为辅助标签的侧脸照片相对应的作为主标签的正脸照片，并调取与作为主标签的正脸照片相对应的人物信息，以及还调取与该头像照片相对应的即时人物信息；

数据库，用于集成在专用数据平台中，所述数据库内含有多个索引模板，每个索引模板内含有多张已有头像照片，所述已有头像照片包括作为主标签的正脸照片和多张作为辅助标签的侧脸照片，所述数据库内还含有与每个索引模板中的已有头像照片相对应的已有人物信息的身份信息库；

第二采集模块，所述第二采集模块用于对目标人脸进行各个方向建模，用于建立多个索引模板，每个索引模板均包括作为主标签的正脸照片和多张作为辅助标签的侧脸照片；

角度判断模块，所述角度判断模块用于对第一采集模块所获取头像照片的角度与每个索引模板内作为辅助标签的侧脸照片的角度进行比较；

所述图像采集模块、录入模块和数据库依次连接，所述第一采集模块、比对模块、调取模块、数据库和第二采集模块依次连接，所述角度判断模块连接于第一采集模块和数据库之间。