CN108346208A - 一种深度学习的人脸识别系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种深度学习的人脸识别系统，包括人脸识别门岗一体机、人脸识别人证对照系统和人脸识别人形闸口，所述人脸识别门岗一体机、人脸识别人证对照系统和人脸识别人形闸口分别通过以太网与负载均衡器连接，所述负载均衡器通过算法云实现人脸数据分析，所述深度学习系统包括自然光处理模块、正脸检测模块和数据调优模块。本发明设计科学合理，可以提升监控系统和人证比对系统，能够实时有效的提升安防系统的安全性，适用场合广泛。
Description
技术领域
本发明涉及一种人脸识别技术，尤其涉及一种深度学习的人脸识别系统。
背景技术
人脸识别技术的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的进步得到快速发展，90年代后期一些商业性的人脸识别系统逐渐进入市场。近年来，社会安全信息备受关注，信息检索，视频监控，移动支付以及各种娱乐应用等的飞速发展进一步推动了人脸识别技术的需求。现有的人脸识别系统大多在用户配合，采集条件比较理想的情况下可以取得令人满意的结果。但是，如果用户不配合，采集条件不理想(如光照不均匀，阴阳脸，分辨率低等)，有各种遮挡的情况下，识别率将大大降。
深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据。深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。deep learning与传统的神经网络之间有相同的地方也有很多不同。
发明内容
为了克服现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种深度学习的人脸识别系统，用于解决上述背景技术中提到的技术问题。
本发明的目的采用如下技术方案实现：深度学习的人脸识别系统，包括人脸识别门岗一体机、人脸识别人证对照系统和人脸识别人形闸口，所述人脸识别门岗一体机、人脸识别人证对照系统和人脸识别人形闸口分别通过以太网与负载均衡器连接，所述负载均衡器通过算法云实现人脸数据分析，所述深度学习系统包括自然光处理模块、正脸检测模块和数据调优模块。
优选的，所述自然光处理模块包括从人脸图像之中学习到图像中的规则观察体(canonical view，标准正面人脸图像)，从个体照片中自动选择/合成，该人脸恢复方法已经应用于人脸核实，效果良好。
优选的，所述正脸检测模块通过训练深度神经网络来进行人脸重建，loss函数为：i为第i个个体，k为第i个个体的第k张样本和Y为训练图像和目标图像，深度神经网络包含三层，前两层后接上了max pooling；最后一层接上了全连接层，最终，经过训练的深度神经网络生成的canonical view人脸图像，与传统卷积神经网络不同，该识别系统的filters不共享权重。
优选的，所述数据调优模块对于数据集中每一个个体，有多张图片以及单个pool的3DMM。我们将该数据用于训练模型，使模型可以根据同一个体不同的图片来生成类似的3DMM特征向量，采用了101层的deep ResNet网络来进行人脸识别，神经网络的输出层为198维度的3DMM特征向量，然后，使用CASIA图像生成的pooled 3DMM作为目标值对神经网络进行fine-tuned。
优选的，所述人脸识别系统设有数据存储模块。
优选的，所述人脸识别系统支持Offline的人脸识别和检测。
优选的，所述深度学习模型包括输入层、隐层(多层)、输出层组成的多层网络，只有相邻层节点之间有连接，同一层以及跨层节点之间相互无连接。
相比现有技术，本发明的有益效果在于：
本发明在现有技术的基础上采用自然光处理模块和正脸检测模块，取得了很好的人脸核实效果，可以减少人力成本并做到事前预防的功能，将通过人脸识别，提升监控系统和人证比对系统，能够实时有效的提升安防系统的安全性。
附图说明
图1为本发明深度学习的人脸识别系统的整体拓补结构示意图；
图2为本发明深度学习的人脸识别系统的深度学习模型结构示意图。
具体实施方式
下面，结合附图以及具体实施方式，对本发明做进一步描述，需要说明的是，在不相冲突的前提下，以下描述的各实施例之间或各技术特征之间可以任意组合形成新的实施例。
如图1-2所示的深度学习的人脸识别系统，包括人脸识别门岗一体机、人脸识别人证对照系统和人脸识别人形闸口，所述人脸识别门岗一体机、人脸识别人证对照系统和人脸识别人形闸口分别通过以太网与负载均衡器连接，所述负载均衡器通过算法云实现人脸数据分析，所述深度学习系统包括自然光处理模块、正脸检测模块和数据调优模块。
进一步地，所述自然光处理模块包括从人脸图像之中学习到图像中的规则观察体(canonical view，标准正面人脸图像)，从个体照片中自动选择/合成。
进一步地，所述正脸检测模块通过训练深度神经网络来进行人脸重建，loss函数为：i为第i个个体，k为第i个个体的第k张样本和Y为训练图像和目标图像，深度神经网络包含三层，前两层后接上了max pooling；最后一层接上了全连接层，最终，经过训练的深度神经网络生成的canonical view人脸图像。
进一步地，所述数据调优模块对于数据集中每一个个体，有多张图片以及单个pool的3DMM。我们将该数据用于训练模型，使模型可以根据同一个体不同的图片来生成类似的3DMM特征向量，采用了101层的deep ResNet网络来进行人脸识别，神经网络的输出层为198维度的3DMM特征向量，然后，使用CASIA图像生成的pooled 3DMM作为目标值对神经网络进行fine-tuned。
进一步地，所述人脸识别系统设有数据存储模块。
进一步地，所述人脸识别系统支持Offline的人脸识别和检测。
进一步地，所述深度学习模型包括输入层、隐层(多层)、输出层组成的多层网络，只有相邻层节点之间有连接，同一层以及跨层节点之间相互无连接。
具体工作过程：通过设有人脸识别门岗一体机、人脸识别人证对照系统和人脸识别人形闸口，可以提升监控系统和人证比对系统，而且，可以学习人脸图像看不见的一面。因此，模型可以在保持个体之间的差异的同时，极大的减少单个个体人脸图像(同一人，不同图片)之间的差异。与当前使用2d环境或者3d信息来进行人脸重建的方法不同，经过训练的深度神经网络生成的canonical view人脸图像。本发明设计科学合理，可以提升监控系统和人证比对系统，能够实时有效的提升安防系统的安全性，适用场合广泛。
上述实施方式仅为本发明的优选实施方式，不能以此来限定本发明保护的范围，本领域的技术人员在本发明的基础上所做的任何非实质性的变化及替换均属于本发明所要求保护的范围。
Claims (7)
1.一种深度学习的人脸识别系统，包括人脸识别门岗一体机、人脸识别人证对照系统和人脸识别人形闸口，其特征在于：所述人脸识别门岗一体机、人脸识别人证对照系统和人脸识别人形闸口分别通过以太网与负载均衡器连接，所述负载均衡器通过算法云实现人脸数据分析，所述深度学习系统包括自然光处理模块、正脸检测模块和数据调优模块。
2.如权利要求1所述的深度学习的人脸识别系统，其特征在于：所述自然光处理模块包括从人脸图像之中学习到图像中的规则观察体(canonical view，标准正面人脸图像)，从个体照片中自动选择/合成。
3.如权利要求1所述的深度学习的人脸识别系统，其特征在于：所述正脸检测模块通过训练深度神经网络来进行人脸重建，loss函数为：i为第i个个体，k为第i个个体的第k张样本和Y为训练图像和目标图像，深度神经网络包含三层，前两层后接上了max pooling；最后一层接上了全连接层，最终，经过训练的深度神经网络生成的canonical view人脸图像。
4.如权利要求1所述的深度学习的人脸识别系统，其特征在于:所述数据调优模块对于数据集中每一个个体，有多张图片以及单个pool的3DMM。我们将该数据用于训练模型，使模型可以根据同一个体不同的图片来生成类似的3DMM特征向量，采用了101层的deep ResNet网络来进行人脸识别，神经网络的输出层为198维度的3DMM特征向量，然后，使用CASIA图像生成的pooled 3DMM作为目标值对神经网络进行fine-tuned。
5.如权利要求1或2所述的深度学习的人脸识别系统，其特征在于:所述人脸识别系统设有数据存储模块。
6.如权利要求1-5所述的深度学习的人脸识别系统，其特征在于：所述人脸识别系统支持Offline的人脸识别和检测。
7.如权利要求1所述的深度学习的人脸识别系统，其特征在于：所述深度学习模型包括输入层、隐层(多层)、输出层组成的多层网络，只有相邻层节点之间有连接，同一层以及跨层节点之间相互无连接。
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