CN108898051A - 一种基于视频流的人脸识别方法及系统 - Google Patents

一种基于视频流的人脸识别方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于视频流的人脸识别方法及系统，所述方法包括：采集待识别视频流；采用模板匹配算法对所述待识别视频流中每帧图像进行人脸检测，以筛选出至少包含一张人脸的待识别人脸图像，并从所述待识别人脸图像中提取对应的关键人脸特征数据；根据所述关键人脸特征数据与预先构建的人脸图像数据库中各个人脸模型对应的参考特征数据进行相似度计算，得到相似度结果，并对所述相似度结果进行加权处理，以得到最大加权值对应的人脸识别结果；在将所述人脸识别结果写入新建数据库后，将所述人脸识别结果发送至客户端，以使所述客户端显示所述人脸识别结果。本发明能够对视频流中的动态图像进行快速有效地人脸检测和人脸识别。

Description

一种基于视频流的人脸识别方法及系统
技术领域
本发明涉及人脸识别技术领域，尤其涉及一种基于视频流的人脸识别方法及系统。
背景技术
在计算机视觉领域，人脸识别一直都是一个研究的热点，无论是安全防卫、对身份进行验证、护照识别以及驾驶执照，还是自动门卫系统、银行和海关的监控系统等等，它都有着重要的应用。但是，由于人脸识别应用环境的复杂性和人脸本身的多变性，传统人脸识别技术不能很好摆脱基于静态图像的识别欺骗的问题，实际的人脸检测效果不太理想，且人脸识别的比对效率不能满足当前复杂人流环境的人脸识别要求。
发明内容
本发明实施例所要解决的技术问题在于，提供一种基于视频流的人脸识别方法及系统，能够对视频流中的动态图像进行快速有效地人脸检测和人脸识别。
为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种基于视频流的人脸识别方法，包括如下步骤：
采集待识别视频流；
采用模板匹配算法对所述待识别视频流中每帧图像进行人脸检测，以筛选出至少包含一张人脸的待识别人脸图像，并从所述待识别人脸图像中提取对应的关键人脸特征数据；
根据所述关键人脸特征数据与预先构建的人脸图像数据库中各个人脸模型对应的参考特征数据进行相似度计算，得到相似度结果，并对所述相似度结果进行加权处理，以得到最大加权值对应的人脸识别结果；
在将所述人脸识别结果写入新建数据库后，将所述人脸识别结果发送至客户端，以使所述客户端显示所述人脸识别结果。
进一步地，所述人脸识别结果包括人脸、性别和年龄。
进一步地，所述关键人脸特征数据包括人脸各部位的肤色和几何特征。
进一步地，所述采用模板匹配算法对所述待识别视频流中每帧图像进行人脸检测，以筛选出至少包含一张人脸的待识别人脸图像，具体为：
计算出人脸模板的均值，以及方差；
计算出当前待筛选的帧图像区域的均值，以及方差；
当所述人脸模板匹配到待检测的帧图像区域时，计算所述人脸模板和待检测的帧图像区域的相关系数；
将所述相关系数与预设阈值进行比较，以确定人脸区域，并筛选出至少包含一张人脸的待识别人脸图像。
进一步地，所述人脸模板的构建方法为：
搜集人脸样本，并将所述人脸样本转换为灰度图像；所述人脸样本包括人脸图像、性别、年龄和种族；
截取所述人脸图像中包含眼睛、鼻子、嘴巴、下巴和眉毛的人脸区域；
对所述人脸区域的尺寸大小进行规范化，以满足人脸区域的长宽比和面积大小的要求，得到初步人脸模板；
计算出每个初步人脸模板的均值和方差，对每个初步人脸模板，按照设定的灰度平均值和方差进行标准化，以消除光照对肤色的影响和相比于灰度均衡化，得到最终的人脸模板。
进一步地，所述人脸模型，为人脸识别提供判别标准，并存储于通过特征训练的方式构成相应的人脸图像数据库中。
本发明实施例还提供了一种基于视频流的人脸识别系统，包括视频采集设备、人脸特征提取服务器、人脸特征比对服务器、平台服务器和客户端；
所述视频采集设备，用于采集待识别视频流，并将所述待识别视频流传输至所述人脸特征提取服务器；
所述人脸特征提取服务器，用于采用模板匹配算法对所述待识别视频流中每帧图像进行人脸检测，以筛选出至少包含一张人脸的待识别人脸图像，并从所述待识别人脸图像中提取对应的人脸特征数据，以将所述人脸特征数据传输至所述人脸特征比对服务器；
所述人脸特征比对服务器，用于根据所述人脸特征数据与预先构建的人脸图像数据库中各个人脸模型对应的参考特征数据的相似度进行加权处理，以得到最大加权值对应的人脸识别结果，并将所述人脸识别结果写入新建数据库；
所述平台服务器，用于读取所述新建数据库中的所述人脸识别结果，并将所述人脸识别结果发送至所述客户端进行显示。
进一步地，所述人脸识别结果包括人脸、性别和年龄；所述关键人脸特征数据包括人脸各部位的肤色和几何特征；所述人脸模型，为人脸识别提供判别标准，并存储于通过特征训练的方式构成相应的人脸图像数据库中。
进一步地，所述采用模板匹配算法对所述待识别视频流中每帧图像进行人脸检测，以筛选出至少包含一张人脸的待识别人脸图像，具体为：
计算出人脸模板的均值，以及方差；
计算出当前待筛选的帧图像区域的均值，以及方差；
当所述人脸模板匹配到待检测的帧图像区域时，计算所述人脸模板和待检测的帧图像区域的相关系数；
将所述相关系数与预设阈值进行比较，以确定人脸区域，并筛选出至少包含一张人脸的待识别人脸图像。
进一步地，所述人脸模板的构建方法为：
搜集人脸样本，并将所述人脸样本转换为灰度图像；所述人脸样本包括人脸图像、性别、年龄和种族；
截取所述人脸图像中包含眼睛、鼻子、嘴巴、下巴和眉毛的人脸区域；
对所述人脸区域的尺寸大小进行规范化，以满足人脸区域的长宽比和面积大小的要求，得到初步人脸模板；
计算出每个初步人脸模板的均值和方差，对每个初步人脸模板，按照设定的灰度平均值和方差进行标准化，以消除光照对肤色的影响和相比于灰度均衡化，得到最终的人脸模板。
实施本发明实施例，具有如下有益效果：
本发明实施例提供的一种基于视频流的人脸识别方法及系统，所述方法包括：采集待识别视频流；采用模板匹配算法对所述待识别视频流中每帧图像进行人脸检测，以筛选出至少包含一张人脸的待识别人脸图像，并从所述待识别人脸图像中提取对应的关键人脸特征数据；根据所述关键人脸特征数据与预先构建的人脸图像数据库中各个人脸模型对应的参考特征数据进行相似度计算，得到相似度结果，并对所述相似度结果进行加权处理，以得到最大加权值对应的人脸识别结果；在将所述人脸识别结果写入新建数据库后，将所述人脸识别结果发送至客户端，以使所述客户端显示所述人脸识别结果。本发明能够对视频流中的动态图像进行快速有效地人脸检测和人脸识别。
附图说明
图1是本发明第一实施例提供的一种基于视频流的人脸识别方法的流程示意图；
图2是本发明第一实施例中采用模板匹配算法进行人脸检测的流程示意图；
图3是本发明第一实施例中人脸模板的构建方法的流程示意图；
图4是本发明第二实施例提供的一种基于视频流的人脸识别系统的结构示意图。
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，本领域普通技术人员在没有做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。
需要说明的是，以下实施例中提及的客户端可以是移动终端以及非移动终端，非移动终端包括台式计算机，移动终端包括智能手机(Smart Phone，如Android手机、iOS手机等)、智能眼镜、智能手表、智能手环、平板电脑、笔记本电脑、个人数字助理等可以进行无线通信的移动互联网设备。
本发明第一实施例：
请参阅图1，图1是本发明第一实施例提供的一种基于视频流的人脸识别方法的流程示意图。
所述基于视频流的人脸识别方法，包括如下步骤：
S101、采集待识别视频流；
S102、采用模板匹配算法对所述待识别视频流中每帧图像进行人脸检测，以筛选出至少包含一张人脸的待识别人脸图像，并从所述待识别人脸图像中提取对应的关键人脸特征数据；
S103、根据所述关键人脸特征数据与预先构建的人脸图像数据库中各个人脸模型对应的参考特征数据进行相似度计算，得到相似度结果，并对所述相似度结果进行加权处理，以得到最大加权值对应的人脸识别结果；
S104、在将所述人脸识别结果写入新建数据库后，将所述人脸识别结果发送至客户端，以使所述客户端显示所述人脸识别结果。
其中，所述人脸识别结果包括人脸、性别和年龄。
其中，所述关键人脸特征数据包括人脸各部位的肤色和几何特征。
在本实施例中，用于采集视频流的视频采集设备可以是摄像枪、摄像机、录像机等。所述人脸模型，为人脸识别提供判别标准，并存储于通过特征训练的方式构成相应的人脸图像数据库中。在特征训练的过程中以可变性的二位网格作为模板来表示人脸，在脸部区域抽取一个二位网格，视为一个二维拓扑图。对于所述二维拓扑图中的各个节点，计算其特征信息。具体的，首先选取人脸图像上位置特殊的点，比如眼睛、鼻子、嘴巴、下巴和眉毛等作为特征点，计算对应的特征矢量，并以人脸图(人脸模型)表示每个人脸的特征点及其对应的特征矢量。
在本实施例中，在采用模板匹配算法对所述待识别视频流中每帧图像进行人脸检测过程中，为了降低错误检测率，首先应用光照补偿算法，减少照明对目标的影响，然后使用Haar检测器和肤色像素检测器分别对图像进行检测，接着对Haar算法检测出的人脸使用基于肤色检测的方法进行验证。
请参阅图2，图2是本发明第一实施例中采用模板匹配算法进行人脸检测的流程示意图。
所述采用模板匹配算法对所述待识别视频流中每帧图像进行人脸检测，以筛选出至少包含一张人脸的待识别人脸图像，具体为：
S201、计算出人脸模板的均值，以及方差；
S202、计算出当前待筛选的帧图像区域的均值，以及方差；
S203、当所述人脸模板匹配到待检测的帧图像区域时，计算所述人脸模板和待检测的帧图像区域的相关系数；
S204、将所述相关系数与预设阈值进行比较，以确定人脸区域，并筛选出至少包含一张人脸的待识别人脸图像。
请参阅图3，图3是本发明第一实施例中人脸模板的构建方法的流程示意图。
所述人脸模板的构建方法为：
S301、搜集人脸样本，并将所述人脸样本转换为灰度图像；所述人脸样本包括人脸图像、性别、年龄和种族；
S302、截取所述人脸图像中包含眼睛、鼻子、嘴巴、下巴和眉毛的人脸区域；
S303、对所述人脸区域的尺寸大小进行规范化，以满足人脸区域的长宽比和面积大小的要求，得到初步人脸模板；
S304、计算出每个初步人脸模板的均值和方差，对每个初步人脸模板，按照设定的灰度平均值和方差进行标准化，以消除光照对肤色的影响和相比于灰度均衡化，得到最终的人脸模板。
本实施例提供的一种基于视频流的人脸识别方法及系统，采集待识别视频流；采用模板匹配算法对所述待识别视频流中每帧图像进行人脸检测，以筛选出至少包含一张人脸的待识别人脸图像，并从所述待识别人脸图像中提取对应的关键人脸特征数据；根据所述关键人脸特征数据与预先构建的人脸图像数据库中各个人脸模型对应的参考特征数据进行相似度计算，得到相似度结果，并对所述相似度结果进行加权处理，以得到最大加权值对应的人脸识别结果；在将所述人脸识别结果写入新建数据库后，将所述人脸识别结果发送至客户端，以使所述客户端显示所述人脸识别结果。本实施例能够对视频流中的动态图像进行快速有效地人脸检测和人脸识别。
本发明第二实施例：
请参阅图4，图4是本发明第二实施例提供的一种基于视频流的人脸识别系统的结构示意图。
所述基于视频流的人脸识别系统，包括视频采集设备、人脸特征提取服务器、人脸特征比对服务器、平台服务器和客户端；
所述视频采集设备，用于采集待识别视频流，并将所述待识别视频流传输至所述人脸特征提取服务器；
所述人脸特征提取服务器，用于采用模板匹配算法对所述待识别视频流中每帧图像进行人脸检测，以筛选出至少包含一张人脸的待识别人脸图像，并从所述待识别人脸图像中提取对应的人脸特征数据，以将所述人脸特征数据传输至所述人脸特征比对服务器；
所述人脸特征比对服务器，用于根据所述人脸特征数据与预先构建的人脸图像数据库中各个人脸模型对应的参考特征数据的相似度进行加权处理，以得到最大加权值对应的人脸识别结果，并将所述人脸识别结果写入新建数据库；
所述平台服务器，用于读取所述新建数据库中的所述人脸识别结果，并将所述人脸识别结果发送至所述客户端进行显示。
在本实施例中，视频采集设备可以是摄像枪、摄像机、录像机等。系统采用分布式架构，每台所述人脸特征提取服务器可支持20路摄像枪，每台所述人脸特征比对服务器可支持5台所述人脸特征提取服务器，在服务器数量足够的条件下，理论上承载摄像数量为无穷大。
其中，所述人脸识别结果包括人脸、性别和年龄；所述关键人脸特征数据包括人脸各部位的肤色和几何特征；所述人脸模型，为人脸识别提供判别标准，并存储于通过特征训练的方式构成相应的人脸图像数据库中。
在本实施例中，在采用模板匹配算法对所述待识别视频流中每帧图像进行人脸检测过程中，为了降低错误检测率，首先应用光照补偿算法，减少照明对目标的影响，然后使用Haar检测器和肤色像素检测器分别对图像进行检测，接着对Haar算法检测出的人脸使用基于肤色检测的方法进行验证。
如图2所示，所述采用模板匹配算法对所述待识别视频流中每帧图像进行人脸检测，以筛选出至少包含一张人脸的待识别人脸图像，具体为：
S201、计算出人脸模板的均值，以及方差；
S202、计算出当前待筛选的帧图像区域的均值，以及方差；
S203、当所述人脸模板匹配到待检测的帧图像区域时，计算所述人脸模板和待检测的帧图像区域的相关系数；
S204、将所述相关系数与预设阈值进行比较，以确定人脸区域，并筛选出至少包含一张人脸的待识别人脸图像。
如图3所示，所述人脸模板的构建方法为：
S301、搜集人脸样本，并将所述人脸样本转换为灰度图像；所述人脸样本包括人脸图像、性别、年龄和种族；
S302、截取所述人脸图像中包含眼睛、鼻子、嘴巴、下巴和眉毛的人脸区域；
S303、对所述人脸区域的尺寸大小进行规范化，以满足人脸区域的长宽比和面积大小的要求，得到初步人脸模板；
S304、计算出每个初步人脸模板的均值和方差，对每个初步人脸模板，按照设定的灰度平均值和方差进行标准化，以消除光照对肤色的影响和相比于灰度均衡化，得到最终的人脸模板。
本实施例提供的一种基于视频流的人脸识别系统，采集待识别视频流；采用模板匹配算法对所述待识别视频流中每帧图像进行人脸检测，以筛选出至少包含一张人脸的待识别人脸图像，并从所述待识别人脸图像中提取对应的关键人脸特征数据；根据所述关键人脸特征数据与预先构建的人脸图像数据库中各个人脸模型对应的参考特征数据进行相似度计算，得到相似度结果，并对所述相似度结果进行加权处理，以得到最大加权值对应的人脸识别结果；在将所述人脸识别结果写入新建数据库后，将所述人脸识别结果发送至客户端，以使所述客户端显示所述人脸识别结果。本实施例能够对视频流中的动态图像进行快速有效地人脸检测和人脸识别。
以上所述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，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也视为本发明的保护范围。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(Random AccessMemory，RAM)等。

Claims (10)

1.一种基于视频流的人脸识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
采集待识别视频流；
采用模板匹配算法对所述待识别视频流中每帧图像进行人脸检测，以筛选出至少包含一张人脸的待识别人脸图像，并从所述待识别人脸图像中提取对应的关键人脸特征数据；
根据所述关键人脸特征数据与预先构建的人脸图像数据库中各个人脸模型对应的参考特征数据进行相似度计算，得到相似度结果，并对所述相似度结果进行加权处理，以得到最大加权值对应的人脸识别结果；
在将所述人脸识别结果写入新建数据库后，将所述人脸识别结果发送至客户端，以使所述客户端显示所述人脸识别结果。
2.根据权利要求1所述的基于视频流的人脸识别方法，其特征在于，所述人脸识别结果包括人脸、性别和年龄。
3.根据权利要求1所述的基于视频流的人脸识别方法，其特征在于，所述关键人脸特征数据包括人脸各部位的肤色和几何特征。
4.根据权利要求1所述的基于视频流的人脸识别方法，其特征在于，所述采用模板匹配算法对所述待识别视频流中每帧图像进行人脸检测，以筛选出至少包含一张人脸的待识别人脸图像，具体为：
计算出人脸模板的均值，以及方差；
计算出当前待筛选的帧图像区域的均值，以及方差；
当所述人脸模板匹配到待检测的帧图像区域时，计算所述人脸模板和待检测的帧图像区域的相关系数；
将所述相关系数与预设阈值进行比较，以确定人脸区域，并筛选出至少包含一张人脸的待识别人脸图像。
5.根据权利要求4所述的基于视频流的人脸识别方法，其特征在于，所述人脸模板的构建方法为：
搜集人脸样本，并将所述人脸样本转换为灰度图像；所述人脸样本包括人脸图像、性别、年龄和种族；
截取所述人脸图像中包含眼睛、鼻子、嘴巴、下巴和眉毛的人脸区域；
对所述人脸区域的尺寸大小进行规范化，以满足人脸区域的长宽比和面积大小的要求，得到初步人脸模板；
计算出每个初步人脸模板的均值和方差，对每个初步人脸模板，按照设定的灰度平均值和方差进行标准化，以消除光照对肤色的影响和相比于灰度均衡化，得到最终的人脸模板。
6.根据权利要求1所述的基于视频流的人脸识别方法，其特征在于，所述人脸模型，为人脸识别提供判别标准，并存储于通过特征训练的方式构成相应的人脸图像数据库中。
7.一种基于视频流的人脸识别系统，其特征在于，包括视频采集设备、人脸特征提取服务器、人脸特征比对服务器、平台服务器和客户端；
所述视频采集设备，用于采集待识别视频流，并将所述待识别视频流传输至所述人脸特征提取服务器；
所述人脸特征提取服务器，用于采用模板匹配算法对所述待识别视频流中每帧图像进行人脸检测，以筛选出至少包含一张人脸的待识别人脸图像，并从所述待识别人脸图像中提取对应的人脸特征数据，以将所述人脸特征数据传输至所述人脸特征比对服务器；
所述人脸特征比对服务器，用于根据所述人脸特征数据与预先构建的人脸图像数据库中各个人脸模型对应的参考特征数据的相似度进行加权处理，以得到最大加权值对应的人脸识别结果，并将所述人脸识别结果写入新建数据库；
所述平台服务器，用于读取所述新建数据库中的所述人脸识别结果，并将所述人脸识别结果发送至所述客户端进行显示。
8.根据权利要求7所述的基于视频流的人脸识别系统，其特征在于，所述人脸识别结果包括人脸、性别和年龄；所述关键人脸特征数据包括人脸各部位的肤色和几何特征；所述人脸模型，为人脸识别提供判别标准，并存储于通过特征训练的方式构成相应的人脸图像数据库中。
9.根据权利要求7所述的基于视频流的人脸识别系统，其特征在于，所述采用模板匹配算法对所述待识别视频流中每帧图像进行人脸检测，以筛选出至少包含一张人脸的待识别人脸图像，具体为：
计算出人脸模板的均值，以及方差；
计算出当前待筛选的帧图像区域的均值，以及方差；
当所述人脸模板匹配到待检测的帧图像区域时，计算所述人脸模板和待检测的帧图像区域的相关系数；
将所述相关系数与预设阈值进行比较，以确定人脸区域，并筛选出至少包含一张人脸的待识别人脸图像。
10.根据权利要求7所述的基于视频流的人脸识别系统，其特征在于，所述人脸模板的构建方法为：
搜集人脸样本，并将所述人脸样本转换为灰度图像；所述人脸样本包括人脸图像、性别、年龄和种族；
截取所述人脸图像中包含眼睛、鼻子、嘴巴、下巴和眉毛的人脸区域；
对所述人脸区域的尺寸大小进行规范化，以满足人脸区域的长宽比和面积大小的要求，得到初步人脸模板；
计算出每个初步人脸模板的均值和方差，对每个初步人脸模板，按照设定的灰度平均值和方差进行标准化，以消除光照对肤色的影响和相比于灰度均衡化，得到最终的人脸模板。
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