CN108615288B - 一种基于人像识别的开锁控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于人像识别的开锁控制方法，通过获取门前方的图像，利用人像特征算法确定所述图像中是否包含人像；若包含人像，则所述服务器利用人像属性算法对所述人像进行前向计算得到所述人像的属性信息；根据计算得到人像的属性信息，将计算得到的所述属性信息与预置的多个用户属性信息进行匹配，判断当前用户身份特征；根据判定出的当前用户身份特征与业主的身份特征相同，则执行开锁操作。本发明利用服务器使用人像特征算法确定门前方图像中是否包含人像，而不是利用人脸检测的方式检测是否包含人像，所以检测人像可以更加准确，实现电子锁的自动开启，并且安全性高，从而为用户提供便利。

Description

一种基于人像识别的开锁控制方法

技术领域

本发明涉及一种智能锁技术领域，尤其涉及一种基于人像识别的开锁方法。

背景技术

随着数据网络的不断发展，现在社会中的数据量越来越大，例如，包含人像的图像数量也越来越多。

人像识别是生物特征识别领域的一个重要组成部分，应用范围十分广泛，可以应用于智能门锁领域，它可以改变使用钥匙开门的传统习惯。使用人像识别方法开关门锁，可以避免忘记钥匙而无法开门的不便，而且这种方法更直观、友好、方便与安全。

现有技术的人像识别过程是：首先对图像进行人脸检测，得到人脸的坐标框，然后，对坐标框内的人脸图像进行人脸配准，若配准成功，则确定存在人像，但是，现有技术的方案中，是通过人脸检测来识别人像，如果图像中存在人脸部的照片时，则也会被识别为人像，识别不准确。从而无法真正精准的对人像进行识别，从而实现基于人像识别的应用功能。

此外，现有技术的方案只能识别出是否存在人像，而并不能对人像的信息进行进一步的分析，所以还有待于进一步的改进。

发明内容

鉴于上述现有技术中的不足之处，本发明的目的在于为用户提供一种基于人像识别的开锁方法，克服现有技术中智能锁识别人脸不准确的缺陷。

本发明公开了一种基于人像识别的开锁控制方法，其中，所述方法包括：

当门禁摄像头获取门前方的图像，并将所述图像传输到服务器；

服务器读取图像，并利用人像特征算法确定所述图像中是否包含人像；

若包含人像，则所述服务器利用人像属性算法对所述人像进行前向计算得到所述人像的属性信息；

根据计算得到人像的属性信息，将计算得到的所述属性信息与预置的多个用户属性信息进行匹配，判断当前用户身份特征；

当判定出当前用户身份特征与预先存储的业主身份特征相同，则执行开锁操作。

可选的，所述方法之前还包括步骤：

建立业主身份特征与人像的属性信息匹配列表，且每个用户身份特征均与至少一个人像的属性信息相匹配；

将所述业主身份特征与人像的属性信息匹配列表保存至服务器中。

可选的，所述建立业主身份特征与人像的属性信息匹配列表的步骤包括：

获取业主的人脸特征信息，并为每个业主的人脸特征信息建立唯一特征名称；

将各个业主的唯一特征名称与和其相对应的属性信息建立一一对应关系，根据所述业主身份特征通过所述唯一特征名称与人像的属性信息建立匹配列表。

可选的，所述服务器利用人像特征算法确定所述图像中是否包含人像的步骤包括：

服务器从模板数据库中读取出常见姿势模板；

服务器根据所述图像中的地理场景从常见姿势模板中确定待用姿势模板；

服务器根据待用姿势模板确定待用姿势的包络框；

服务器利用所述包络框在所述图像中进行匹配，若匹配成功，则确定所述图像中包含人像。

可选的，所述服务器根据所述图像中的地理场景从常见姿势模板中确定待用姿势模板的步骤包括：

若所述图像焦平面的地理场景为路面，则所述服务器确定站立姿势和下蹲姿势为所述待用姿势模板；

若所述图像焦平面的地理场景为栏杆，则所述服务器确定站立姿势和依靠姿势为所述待用姿势模板；

若所述图像焦平面的地理场景为椅子，则所述服务器确定站立姿势和坐下姿势为所述待用姿势模板。

可选的，所述人像属性算法是基于多个样本人像图像以及所述多个样本人像图像的多个已知属性信息识别结果按照属性信息的不同类型进行训练得到；所述属性信息包括：年龄、性别、身高。

可选的，所述人像属性算法通过以下方式训练得到：

读取样本人像数据，样本人像数据为预先录入，每个样本人像数据中包含样本人像图像以及样本人像图像的各种属性信息；

从样本人像图像中提取人像特征；

根据初始模型中的不同属性信息对应的子模型对每个样本人像图像的人像特征进行前向计算，得到每个样本人像图像的多个属性信息的预测值；

根据所述预测值与属性信息的值，按照属性信息的不同类型计算得到所述多个属性信息的损耗；

将所述多个属性信息的损耗求和，得到所述多个属性信息的总损耗；

对所述初始模型中的不同属性信息对应的子模型的参数进行调整，直到调整后的参数使得所述多个属性信息的总损耗小于或等于预设阈值时，停止调整得到所述人像属性算法。

可选的，所述根据所述预测值与属性信息的值，按照属性信息的不同类型计算得到所述多个属性信息的损耗的步骤包括：

对于所述多个属性信息中每一个属性信息，若所述属性信息为回归属性，按照如下公式对所述属性信息的预测值和属性信息的值进行计算，得到所述属性信息的损耗：

其中，m表示当前属性信息在多个属性信息中的编号，

表示识别模型计算得到的预测值，

表示属性信息的值，i表示回归维度，j表示回归维度的标识，L表示该属性信息对应的损耗。

可选的，所述根据所述预测值与属性信息的值，按照属性信息的不同类型计算得到所述多个属性信息的损耗的步骤包括：

对于所述多个属性信息中每一个属性信息，若所述属性信息不为回归属性，按照如下公式对所述属性信息的预测向量和属性信息向量进行计算，得到所述属性信息的损耗：

其中，m表示当前属性信息在多个属性信息中的编号，x表示属性信息的值，z表示识别模型计算得到的预测值，d表示当前属性信息的识别结果数目， h表示当前属性信息的识别结果的标识，L表示该属性信息对应的损耗。

可选的，述方法还包括步骤：

当服务器检测到图像中不含有人像，且预定时间前后获取到图像中含有的画面相同，则控制门禁摄像头进入待机状态。

有益效果：本发明中在进行开锁控制时，通过服务器使用人像特征算法确定电子锁前方区域的图像中是否包含人像，而不是利用人脸检测的方式检测是否包含人像，所以检测人像可以更加准确，从而实现对门前人像的准确识别，提高了电子锁的安全性能。

附图说明

图1为本发明提供的一种基于人像识别的开锁控制方法步骤流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明提供了一种基于人像识别的开锁控制方法，如图1所示，所述方法包括：

步骤S101、当门禁摄像头获取门前方的图像，并将所述图像传输到服务器。

当摄像头检测到人脸特征后，获取门前方区域的图像，并将图像传输到服务器。

可以想到的是，所述门禁摄像头安装在门的上方也可以直接与服务器建立有线连接，进行图像的传输，也可以建立无线通信连接，将图像传输到服务器上。

为了实现对业主身份的准确识别，所述方法之前还包括步骤：

建立业主身份特征与人像的属性信息匹配列表，且每个用户身份特征均与至少一个人像的属性信息相匹配；

将所述业主身份特征与人像的属性信息匹配列表保存至服务器中。

当服务器中存储有每个业主的身份特征后，则服务器可以根据检测出的身份特征进行开锁控制。

进一步的，在具体实施例中，所述建立业主身份特征与人像的属性信息匹配列表的步骤包括：

预先获取业主的人脸特征信息，并为每个业主的人脸特征信息建立唯一特征名称；

将各个业主的唯一特征名称与和其相对应人像的属性信息建立一一对应关系，根据所述业主身份特征通过所述唯一特征名称与人像的属性信息建立匹配列表。

本发明中所述的业主身份特征为：一家人的身份信息，可以使用特定称谓进行标识，也可以通过代码进行标识，比如可以为：爸爸、妈妈或者爷爷等，也可以是业主A、业主B、业主C等，只要能对该业主进行身份标识就可以。

步骤S102、服务器读取图像，并利用人像特征算法确定所述图像中是否包含人像。

服务器读取从门禁摄像头获取的图像，并利用算法对图像中是否包含人像进行识别。

步骤S103、若包含人像，则所述服务器利用人像属性算法对所述人像进行前向计算得到所述人像的属性信息。

进一步的，所述服务器利用人像特征算法确定所述图像中是否包含人像的步骤包括：

服务器从模板数据库中读取出常见姿势模板；

服务器根据所述图像中的地理场景从常见姿势模板中确定待用姿势模板；

服务器根据待用姿势模板确定待用姿势的包络框；

服务器利用所述包络框在所述图像中进行匹配，若匹配成功，则确定所述图像中包含人像。

较佳的，所述服务器根据所述图像中的地理场景从常见姿势模板中确定待用姿势模板的步骤包括：

若所述图像焦平面的地理场景为路面，则所述服务器确定站立姿势和下蹲姿势为所述待用姿势模板；

若所述图像焦平面的地理场景为栏杆，则所述服务器确定站立姿势和依靠姿势为所述待用姿势模板；

若所述图像焦平面的地理场景为椅子，则所述服务器确定站立姿势和坐下姿势为所述待用姿势模板。

步骤S104、根据计算得到人像的属性信息，将计算得到的所述属性信息与预置的多个用户属性信息进行匹配，判断当前用户身份特征。

若上述步骤S102中检测到图像中包含人像，则利用人像属性算法对人像进行前向计算，得到每个人像所对应的属性信息。

所述人像属性算法是基于多个样本人像图像以及所述多个样本人像图像的多个已知属性信息识别结果按照属性信息的不同类型进行训练得到；所述属性信息包括：年龄、性别、身高。

具体的，所述人像属性算法通过以下方式训练得到：

读取样本人像数据，样本人像数据为预先录入，每个样本人像数据中包含样本人像图像以及样本人像图像的各种属性信息；

从样本人像图像中提取人像特征；

根据初始模型中的不同属性信息对应的子模型对每个样本人像图像的人像特征进行前向计算，得到每个样本人像图像的多个属性信息的预测值；

根据所述预测值与属性信息的值，按照属性信息的不同类型计算得到所述多个属性信息的损耗；

将所述多个属性信息的损耗求和，得到所述多个属性信息的总损耗；

对所述初始模型中的不同属性信息对应的子模型的参数进行调整，直到调整后的参数使得所述多个属性信息的总损耗小于或等于预设阈值时，停止调整得到所述人像属性算法。

进一步的，所述根据所述预测值与属性信息的值，按照属性信息的不同类型计算得到所述多个属性信息的损耗的步骤包括：

对于所述多个属性信息中每一个属性信息，若所述属性信息为回归属性，按照如下公式对所述属性信息的预测值和属性信息的值进行计算，得到所述属性信息的损耗：

其中，m表示当前属性信息在多个属性信息中的编号，

表示识别模型计算得到的预测值，

表示属性信息的值，i表示回归维度，j表示回归维度的标识，L表示该属性信息对应的损耗。

进一步的，所述根据所述预测值与属性信息的值，按照属性信息的不同类型计算得到所述多个属性信息的损耗的步骤包括：

对于所述多个属性信息中每一个属性信息，若所述属性信息不为回归属性，按照如下公式对所述属性信息的预测向量和属性信息向量进行计算，得到所述属性信息的损耗：

其中，m表示当前属性信息在多个属性信息中的编号，x表示属性信息的值，z表示识别模型计算得到的预测值，d表示当前属性信息的识别结果数目， h表示当前属性信息的识别结果的标识，L表示该属性信息对应的损耗。

步骤S105、当判定出当前用户身份特征与预先存储的业主身份特征相同，则执行开锁操作。

当识别出当前执行人像识别的人与预先存储的业主身份特征相同，则服务器控制门禁系统执行开锁操作。

本发明所公开的方法中首先建立服务器与门禁系统的摄像头之间的连接，当门禁摄像头检测到人脸特征时时，获取门前方区域的图像，并对门前方区域的图像中是否含有人像进行识别，若含有，则识别出人像所对应的用户身份特征，若用户身份特征与业主的身份特征相同，则控制门禁系统执行开锁操作。

进一步的，为了节约电能，降低门禁系统的功耗，所述方法还包括步骤：

当服务器检测到图像中不含有人像，且预定时间前后获取到图像中含有的画面相同，则控制门禁摄像头进入待机状态。

本发明提供了一种基于人像识别的开锁控制方法，通过获取门前方的图像，利用人像特征算法确定所述图像中是否包含人像；若包含人像，则所述服务器利用人像属性算法对所述人像进行前向计算得到所述人像的属性信息；根据计算得到人像的属性信息，将计算得到的所述属性信息与预置的多个用户属性信息进行匹配，判断当前用户身份特征；根据判定出的当前用户身份特征与业主的身份特征相同，则执行开锁操作。本发明利用服务器使用人像特征算法确定门前方图像中是否包含人像，而不是利用人脸检测的方式检测是否包含人像，所以检测人像可以更加准确，实现电子锁的自动开启，并且安全性高，从而为用户提供便利。

可以理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，而所有这些改变或替换都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。

Claims (4)

1.一种基于人像识别的开锁控制方法，其特征在于，所述方法包括：

门禁摄像头获取门前方区域的图像，并将所述图像传输到服务器；

服务器读取图像，并利用人像特征算法确定所述图像中是否包含人像；

若包含人像，则所述服务器利用人像属性算法对所述人像进行前向计算得到所述人像的属性信息；

根据计算得到人像的属性信息，将计算得到的所述属性信息与预置的多个用户属性信息进行匹配，判断当前用户身份特征；

当判定出当前用户身份特征与预先存储的业主身份特征相同，则执行开锁操作；

所述方法之前还包括步骤：

建立业主身份特征与人像的属性信息匹配列表，且每个用户身份特征均与至少一个人像的属性信息相匹配；

将所述业主身份特征与人像的属性信息匹配列表保存至服务器中；

所述建立业主身份特征与人像的属性信息匹配列表的步骤包括：

预先获取业主的人脸特征信息，并为每个业主的人脸特征信息建立唯一特征名称；

将各个业主的唯一特征名称与和其相对应的人像的属性信息建立一一对应关系，根据所述业主身份特征通过所述唯一特征名称与人像的属性信息建立匹配列表；

所述服务器利用人像特征算法确定所述图像中是否包含人像的步骤包括：

服务器从模板数据库中读取出常见姿势模板；

服务器根据所述图像中的地理场景从常见姿势模板中确定待用姿势模板；

服务器根据待用姿势模板确定待用姿势的包络框；

服务器利用所述包络框在所述图像中进行匹配，若匹配成功，则确定所述图像中包含人像；

所述服务器根据所述图像中的地理场景从常见姿势模板中确定待用姿势模板的步骤包括：

若所述图像焦平面的地理场景为路面，则所述服务器确定站立姿势和下蹲姿势为所述待用姿势模板；

若所述图像焦平面的地理场景为栏杆，则所述服务器确定站立姿势和依靠姿势为所述待用姿势模板；

若所述图像焦平面的地理场景为椅子，则所述服务器确定站立姿势和坐下姿势为所述待用姿势模板；

所述人像属性算法是基于多个样本人像图像以及所述多个样本人像图像的多个已知属性信息识别结果按照属性信息的不同类型进行训练得到；所述属性信息包括：年龄、性别、身高；

所述人像属性算法通过以下方式训练得到：

读取样本人像数据，样本人像数据为预先录入，每个样本人像数据中包含样本人像图像以及样本人像图像的各种属性信息；

从样本人像图像中提取人像特征；

根据初始模型中的不同属性信息对应的子模型对每个样本人像图像的人像特征进行前向计算，得到每个样本人像图像的多个属性信息的预测值；

根据所述预测值与属性信息的值，按照属性信息的不同类型计算得到所述多个属性信息的损耗；

将所述多个属性信息的损耗求和，得到所述多个属性信息的总损耗；

对所述初始模型中的不同属性信息对应的子模型的参数进行调整，直到调整后的参数使得所述多个属性信息的总损耗小于或等于预设阈值时，停止调整得到所述人像属性算法。

2.根据权利要求1所述的基于人像识别的开锁控制方法，其特征在于，所述根据所述预测值与属性信息的值，按照属性信息的不同类型计算得到所述多个属性信息的损耗的步骤包括：

对于所述多个属性信息中每一个属性信息，若所述属性信息为回归属性，按照如下公式对所述属性信息的预测值和属性信息的值进行计算，得到所述属性信息的损耗：

其中，m表示当前属性信息在多个属性信息中的编号，

表示识别模型计算得到的预测值，

表示属性信息的值，i表示回归维度，j表示回归维度的标识 ，L表示该属性信息对应的损耗。

3.根据权利要求2所述的基于人像识别的开锁控制方法，其特征在于，所述根据所述预测值与属性信息的值，按照属性信息的不同类型计算得到所述多个属性信息的损耗的步骤包括：

对于所述多个属性信息中每一个属性信息，若所述属性信息不为回归属性，按照如下公式对所述属性信息的预测向量和属性信息向量进行计算，得到所述属性信息的损耗：

其中，m表示当前属性信息在多个属性信息中的编号，x表示属性信息的值，z表示识别模型计算得到的预测值，d表示当前属性信息的识别结果数目，h表示当前属性信息的识别结果的标识，L表示该属性信息对应的损耗。

4.根据权利要求3所述的基于人像识别的开锁控制方法，其特征在于，所述方法还包括步骤：

当服务器检测到图像中不含有人像，且预定时间前后获取到图像中含有的画面相同，则控制门禁摄像头进入待机状态。

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