CN110992546A - 一种人脸识别闸机及其防尾随方法 - Google Patents

一种人脸识别闸机及其防尾随方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种人脸识别闸机及其防尾随方法，属于闸机技术领域，一种人脸识别闸机，包括两个闸机箱体、所述闸机箱体的相对面设置的剪式扇门以及安装在其中一个所述闸机箱体上的识别设备，且该闸机由闸机系统控制工作，所述闸机箱体的顶部均安装辅助摄像头，两个所述辅助摄像头用于分别拍摄通过闸机的人员的左右脸图像，且拍摄的图像通过图像处理模块处理识别出人脸图像的真实性；防尾随方法通过确定第一人脸并提取第一人脸的特征，判断是否出现尾随事件。通过辅助摄像头的左右脸拍摄，再依据图像处理模块判断采集到的人脸图像是否为真实人脸，提高闸机的安全性。

Description

一种人脸识别闸机及其防尾随方法
技术领域
本发明涉及闸机技术领域，特别涉及一种人脸识别闸机及其防尾随方法。
背景技术
闸机起源于西方，商业应用最早在超市；国内80年代兴起，最早应用与地铁中。闸机是一种通道管理设备，用于管理人流并规范行人出入。其最基本最核心的功能是实现一次只通过一人，可用于各种场合的出入口。
随着社会的发展人脸识别技术研究的不断深入，基于人脸识别技术的闸机系统被广泛研究与使用。人脸识别闸机系统，就是将图像采集与传输、特征提取、模式识别等技术应用到闸机设备上，通过设计算法和编程使计算机具有识别用户身份的能力，从而对出入人员进行限制与管理。
但是传统的人脸识别技术大多采用单个摄像头抓拍的方式直接抓拍到用户人脸信息，并通过人脸特征提取，与数据库中的人脸进行对比，从而判断该人脸图像是否可以通过闸机，若是遇到有人通过人脸照片、或者视频的方式播放人脸图像，摄像头无法识别该图像是否为真人，因此很容易被人利用钻空，使闸机系统的安全性降低，并且遇到人多情况的时候，闸机开放过程中容易被人尾随通过闸机。
发明内容
本发明的目的就在于为了解决上述闸机系统人脸无法识别出人脸的真实性，人多时易出现尾随通过的情况，导致整个闸机系统安全性降低的问题提出一种人脸识别闸机及其防尾随方法，具有增加辅助摄像头判断人脸真实性以及增加防尾随功能，提高闸机的安全性的优点。
本发明通过以下技术方案来实现上述目的，一种人脸识别闸机，包括两个闸机箱体、所述闸机箱体的相对面设置的剪式扇门以及安装在其中一个所述闸机箱体上的识别设备，且该闸机由闸机系统控制工作，其特征在于，所述闸机箱体的顶部均安装辅助摄像头，两个所述辅助摄像头用于分别拍摄通过闸机的人员的左右脸图像，且拍摄的图像通过图像处理模块处理识别出人脸图像的真实性。
优选的，所述图像处理模块的图像处理方法包括：
a、通过拍摄获得人脸的左脸图像和右脸图像；
b、利用视差图来测量面部的三维结构或形状；
c、利用基于梯度的八邻域特征提取技术提取视差图中的独特特征；
d、对这些特征应用线性判别分析(LDA)和C-均值，再对原始的视差图像应用主成分分析(PCA)；
e、通过上述分析结果与正常值的对比，输出人脸真实性信号。
优选的，所述识别设备包括读卡器、红外传感器、热成像摄像头和色彩摄像头。
优选的，所述闸机系统包括主控单元和电源模块，主控单元接收识别设备和图像处理模块发送的信号，电源模块为闸机系统提供电能。
优选的，所述闸机系统内部还包括电机驱动电路、电机和传动机构，电机驱动电路接收主控单元的控制信号，通过驱动电机带动传动机构控制剪式扇门开关。
优选的，所述闸机箱体上还安装由指示报警器。
一种人脸识别闸机所用的防尾随方法，包括：
对识别设备采集到的图像分别进行人脸目标和头肩目标检测；
当仅检测到一个人脸目标时，该人脸目标作为第一人脸直接输出；
当检测结果中出现多个人脸目标时，对最大人脸目标区域与次大人脸目标区域求得面积比，比值大于设定闭值时输出最大人脸图像作为第一人脸，否则，结合人脸目标的坐标结果与头肩目标的坐标结果，对人脸位置进行判断，进而实现第一人脸的判别；
当未检测到多个头肩目标时，第一位置人脸仍为最大人脸，对上一步输出的包含第一人脸的图像进行几何校正、人脸裁剪操作，并对包含第一人脸的图像与证件照人脸图像进行特征提取；
计算特征相似度并与阂值比较输出是否为同一人的判别结果，对头肩目标数量进行统计，针对多头肩目标的检测结果计算目标间的距离并与设定阂值比较，当多目标间的距离小于设定阂值时，判定有尾随事件发生。
优选的，所述第一人脸的图像特征提取采用融合多层特征构建卷积神经网络进行训练，得到人脸识别模型作为特征提取器。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、通过辅助摄像头的左右脸拍摄，再依据图像处理模块进行图像处理，利用视差图来测量面部的三维结构或形状来判断采集到的人脸图像是否为真实人脸，有效地防止有人利用视频或者图像来代替人脸通过闸机，提高了闸机的安全性。
2、通过采集人脸目标和头肩目标作为检测依据，计算出第一人脸，并提取第一人脸的图像特征，计算特征相似度并与阂值比较输出是否为同一人的判别结果，对头肩目标数量进行统计，针对多头肩目标的检测结果计算目标间的距离并与设定阂值比较，当多目标间的距离小于设定阂值时，判定有尾随事件发生，能有效地防止有人尾随前人通过闸机。
附图说明
图1为本发明的闸机结构示意图。
图2为本发明的闸机系统内部连接结构示意图。
图3为本发明的图像处理模块处理方法流程图。
图中：1、闸机箱体，2、剪式扇门，3、辅助摄像头，4、识别设备，5、指示报警器。
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。
请参阅图1-3所示，一种人脸识别闸机，包括两个闸机箱体1、闸机箱体1的相对面设置的剪式扇门2以及安装在其中一个闸机箱体1上的识别设备4，且该闸机由闸机系统控制工作，其特征在于，闸机箱体1的顶部均安装辅助摄像头3，两个辅助摄像头3用于分别拍摄通过闸机的人员的左右脸图像，且拍摄的图像通过图像处理模块处理识别出人脸图像的真实性，闸机工作时通过识别设备4识别身份信息，身份正确后打开剪式扇门2，从而进行放行，而辅助摄像头3一左一右安装在闸机箱体1上，可以拍摄人的左脸和右脸图像，通过图像处理模块进行处理，从而识别该人脸图像是否为真实的人脸。
所述图像处理模块的图像处理方法包括：
a、通过拍摄获得人脸的左脸图像和右脸图像；
b、利用视差图来测量面部的三维结构或形状；
c、利用基于梯度的八邻域特征提取技术提取视差图中的独特特征；
d、对这些特征应用线性判别分析(LDA)和C-均值，再对原始的视差图像应用主成分分析(PCA)；
e、通过上述分析结果与正常值的对比，输出人脸真实性信号。
所述识别设备4包括读卡器、红外传感器、热成像摄像头和色彩摄像头，识别设备4通过红外传感器探测到前方有人，然后开启热成像摄像头和色彩摄像头，红外传感器检测到无人时，则识别设备4不工作，可以有效地的节约电能，色彩摄像头用来抓拍人脸照片，热成像摄像头用来拍摄人脸热成像画面，保证拍摄的人脸带有体温，也能起到粗略验证人脸真实性的作用，读卡器可以识别身份证信息，在需要人证合一的时候使用，所述闸机系统包括主控单元和电源模块，主控单元接收识别设备4和图像处理模块发送的信号，主控单元也通过网络与后台服务端之间数据交互，方便将图像数据上传到后台，便于后台的管理，电源模块为闸机系统提供电能，所述闸机系统内部还包括电机驱动电路、电机和传动机构，电机驱动电路接收主控单元的控制信号，通过驱动电机带动传动机构控制剪式扇门2开关，所述闸机箱体1上还安装由指示报警器5。
一种人脸识别闸机所用的防尾随方法，包括：
对识别设备4采集到的图像分别进行人脸目标和头肩目标检测；
当仅检测到一个人脸目标时，该人脸目标作为第一人脸直接输出；
当检测结果中出现多个人脸目标时，对最大人脸目标区域与次大人脸目标区域求得面积比，比值大于设定闭值时输出最大人脸图像作为第一人脸，否则，结合人脸目标的坐标结果与头肩目标的坐标结果，对人脸位置进行判断，进而实现第一人脸的判别；
当未检测到多个头肩目标时，第一位置人脸仍为最大人脸，对上一步输出的包含第一人脸的图像进行几何校正、人脸裁剪操作，并对包含第一人脸的图像与证件照人脸图像进行特征提取；
计算特征相似度并与阂值比较输出是否为同一人的判别结果，对头肩目标数量进行统计，针对多头肩目标的检测结果计算目标间的距离并与设定阂值比较，当多目标间的距离小于设定阂值时，判定有尾随事件发生。
上述的第一人脸的图像特征提取采用融合多层特征构建卷积神经网络进行训练，得到人脸识别模型作为特征提取器。
本发明的工作原理：通过辅助摄像头3的左右脸拍摄，再依据图像处理模块进行图像处理，利用视差图来测量面部的三维结构或形状来判断采集到的人脸图像是否为真实人脸，有效地防止有人利用视频或者图像来代替人脸通过闸机，提高了闸机的安全性，通过采集人脸目标和头肩目标作为检测依据，计算出第一人脸，并提取第一人脸的图像特征，计算特征相似度并与阂值比较输出是否为同一人的判别结果，对头肩目标数量进行统计，针对多头肩目标的检测结果计算目标间的距离并与设定阂值比较，当多目标间的距离小于设定阂值时，判定有尾随事件发生，能有效地防止有人尾随前人通过闸机。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。

Claims (8)

1.一种人脸识别闸机，包括两个闸机箱体(1)、所述闸机箱体(1)的相对面设置的剪式扇门(2)以及安装在其中一个所述闸机箱体(1)上的识别设备(4)，且该闸机由闸机系统控制工作，其特征在于，所述闸机箱体(1)的顶部均安装辅助摄像头(3)，两个所述辅助摄像头(3)用于分别拍摄通过闸机的人员的左右脸图像，且拍摄的图像通过图像处理模块处理识别出人脸图像的真实性。
2.根据权利要求1所述的一种人脸识别闸机，其特征在于，所述图像处理模块的图像处理方法包括：
a、通过拍摄获得人脸的左脸图像和右脸图像；
b、利用视差图来测量面部的三维结构或形状；
c、利用基于梯度的八邻域特征提取技术提取视差图中的独特特征；
d、对这些特征应用线性判别分析(LDA)和C-均值，再对原始的视差图像应用主成分分析(PCA)；
e、通过上述分析结果与正常值的对比，输出人脸真实性信号。
3.根据权利要求1所述的一种人脸识别闸机，其特征在于，所述识别设备(4)包括读卡器、红外传感器、热成像摄像头和色彩摄像头。
4.根据权利要求1所述的一种人脸识别闸机，其特征在于，所述闸机系统包括主控单元和电源模块，主控单元接收识别设备(4)和图像处理模块发送的信号，电源模块为闸机系统提供电能。
5.根据权利要求4所述的一种人脸识别闸机，其特征在于，所述闸机系统内部还包括电机驱动电路、电机和传动机构，电机驱动电路接收主控单元的控制信号，通过驱动电机带动传动机构控制剪式扇门(2)开关。
6.根据权利要求1所述的一种人脸识别闸机，其特征在于，所述闸机箱体(1)上还安装由指示报警器(5)。
7.基于权利要求1-6任一项所述的一种人脸识别闸机所用的防尾随方法，其特征在于，包括：
对识别设备(4)采集到的图像分别进行人脸目标和头肩目标检测；
当仅检测到一个人脸目标时，该人脸目标作为第一人脸直接输出；
当检测结果中出现多个人脸目标时，对最大人脸目标区域与次大人脸目标区域求得面积比，比值大于设定闭值时输出最大人脸图像作为第一人脸，否则，结合人脸目标的坐标结果与头肩目标的坐标结果，对人脸位置进行判断，进而实现第一人脸的判别；
当未检测到多个头肩目标时，第一位置人脸仍为最大人脸，对上一步输出的包含第一人脸的图像进行几何校正、人脸裁剪操作，并对包含第一人脸的图像与证件照人脸图像进行特征提取；
计算特征相似度并与阂值比较输出是否为同一人的判别结果，对头肩目标数量进行统计，针对多头肩目标的检测结果计算目标间的距离并与设定阂值比较，当多目标间的距离小于设定阂值时，判定有尾随事件发生。
8.权利要求7所述的一种人脸识别闸机所用的防尾随方法，其特征在于，所述第一人脸的图像特征提取采用融合多层特征构建卷积神经网络进行训练，得到人脸识别模型作为特征提取器。
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