CN111368597A - 人脸识别系统 - Google Patents
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Abstract
一种人脸识别系统，包括：前端处理器和后台服务器，其中：前端处理器包括：摄像头终端和人脸识别前置处理器；摄像头终端，用于采集被检测人的视频；人脸识别前置处理器，与摄像头终端连接，用于实时接收摄像头终端采集的被检测人的视频，从被检测人的视频中提取被检测人的面部信息，并将被检测人的面部信息传输至后台服务器；后台服务器，用于判断人脸识别前置处理器传输来的面部信息与被检测人的身份信息对应的面部图像是否一致，并将判断结果反馈至前端处理器。采用上述方案，可以提高人脸识别的准确度。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种人脸识别系统。
背景技术
如今，安保需求日益增长，在交通枢纽或其他特殊场所，需要在确定相应人员的实际身份与其所持的身份信息一致后，才能允许其进入场所之中。
现有技术中，通常采用的方案为：拍摄被检测人的外貌视频，并将视频进行压缩后传输至后台服务器；后台服务器对视频进行人脸识别，根据数据库中被检测人的身份信息对应的面部图像，确定被检测人的实际身份是否与其所持的身份信息一致。
在上述方案实际实施中，由于数字视频图像的数据量极大，需要用压缩算法压缩到原来的千分之一以下，才能在专用有线通道里传输。但是，高分辨率视频图像经过压缩后，图像的细节大量被丢失，极大地降低了人脸识别的准确度。
发明内容
本发明解决的技术问题是人脸识别的准确度较低。
为解决上述技术问题，本发明实施例提供一种人脸识别系统，包括：前端处理器和后台服务器，其中：所述前端处理器包括：摄像头终端和人脸识别前置处理器；所述摄像头终端，用于采集被检测人的视频；所述人脸识别前置处理器，与所述摄像头终端连接，用于实时接收所述摄像头终端采集的被检测人的视频，从所述被检测人的视频中提取所述被检测人的面部信息，并将所述被检测人的面部信息传输至所述后台服务器；所述后台服务器，用于判断所述人脸识别前置处理器传输来的面部信息与被检测人的身份信息对应的面部图像是否一致，并将判断结果反馈至所述前端处理器。
可选的，所述摄像头终端支持RTSP协议或者GB28181协议。
可选的，所述人脸识别前置处理器，还用于根据预设帧率，将所述摄像头终端拍摄的被检测人的视频转换为图像帧。
可选的，所述人脸识别前置处理器，还用于在实时接收的所述摄像头终端拍摄的被检测人的视频中，跟踪所述被检测人的面部。
可选的，所述人脸识别前置处理器，还用于根据预设的图像质量评价算法对每一图像帧进行图像质量评价，并保留符合预设的图像质量标准的图像帧。
可选的，所述人脸识别前置处理器，还用于在每一帧中检测并定位所述被检测人面部的关键点，提取每一图像帧中所述被检测人的面部特征。
可选的，所述人脸识别前置处理器，还用于通过预设的图像融合算法，根据每一图像帧中所述被检测人的面部特征的效果，选取相应的图像帧进行图像融合，得到最优面部图像。
可选的，所述人脸识别前置处理器，还用于将所述最优面部图像作为所述面部信息传输至所述后台服务器。
可选的，所述前端处理器，还用于将采集的所述被检测人的身份信息传输至所述后台服务器。
与现有技术相比，本发明实施例的技术方案具有以下有益效果：
通过预设与摄像头终端连接的人脸识别前置处理器，人脸识别前置处理器用于实时接收摄像头终端拍摄的被检测人的视频，从被检测人的视频中提取被检测人的面部信息，并将面部信息传输至后台服务器，后台服务器判断人脸识别前置处理器传输来的面部信息与被检测人的身份信息对应的面部图像是否一致，并将判断结果反馈至前端处理器。采用上述方案，可以提高人脸识别的准确度。
附图说明
图1是本发明实施例提供的人脸识别系统的结构示意图。
具体实施方式
现有技术中，通常采用的方案为：拍摄被检测人的外貌视频，并将视频进行压缩后传输至后台服务器；后台服务器对视频进行人脸识别，根据数据库中被检测人的身份信息对应的面部图像，确定被检测人的实际身份是否与其所持的身份信息一致。
在上述方案实际实施中，由于数字视频图像的数据量极大，需要用压缩算法压缩到原来的千分之一以下，才能在专用有线通道里传输。但是，高分辨率视频图像经过压缩后，图像的细节大量被丢失，极大地降低了人脸识别的准确度。
本发明实施例中，通过预设与摄像头终端连接的人脸识别前置处理器，人脸识别前置处理器用于实时接收摄像头终端拍摄的被检测人的视频，从被检测人的视频中提取被检测人的面部信息，并将面部信息传输至后台服务器，后台服务器判断人脸识别前置处理器传输来的面部信息与被检测人的身份信息对应的面部图像是否一致，并将判断结果反馈至前端处理器。采用上述方案，可以提高人脸识别的准确度。
为使本发明的上述目的、特征和有益效果能够更为明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施例做详细的说明。
参阅图1，其为本发明实施例提供的人脸识别系统10的结构示意图，其中具体包括：前端处理器101和后台服务器102，其中：
所述前端处理器101包括：摄像头终端101a和人脸识别前置处理器101b；所述摄像头终端101a，用于采集被检测人的视频；所述人脸识别前置处理器101b，与所述摄像头终端101a连接，用于实时接收所述摄像头终端101a采集的被检测人的视频，从所述被检测人的视频中提取所述被检测人的面部信息，并将所述被检测人的面部信息传输至所述后台服务器102；所述后台服务器102，用于判断所述人脸识别前置处理器101b传输来的面部信息与被检测人的身份信息对应的面部图像是否一致，并将判断结果反馈至所述前端处理器101。
在具体实施中，人脸识别前置处理器101b对被检测人的视频进行处理，提取可以直接用于比对的面部信息。相比现有技术中，将视频进行压缩后传输给后台处理器的方案，本发明实施例中，向后台服务器102发送被检测人的面部信息具有本身数据体积小的优点，无需压缩即可进行高速地通信传输，因此，面部信息的信息量不会有损耗，后台服务器102根据面部信息即可进行面部识别，进而可以提高人脸识别的准确度。
本发明实施例中，所述前端处理器101，还用于将采集的所述被检测人的身份信息传输至所述后台服务器102。
在具体实施中，身份信息可以是身份证信息、指纹信息等后台服务器102记录在案的、可以用于区分人的身份的信息。在后台服务器102接收到身份信息后，即可调取所接收的身份信息对应的面部信息，与前端处理器101传输来的面部信息进行比对。
在具体实施中，身份信息的具体种类可以由用户根据实际应用场景进行设定。
本发明实施例中，所述摄像头终端101a支持RTSP协议或者GB28181协议。
在具体实施中，所述摄像头终端101a支持能够应用视频流传输的协议，以用于将采集的被检测人的视频发送至人脸识别前置处理器101b。用户可以根据实际应用场景设定所述摄像头终端101a支持的协议。
本发明实施例中，所述人脸识别前置处理器101b，还用于根据预设帧率，将所述摄像头终端101a拍摄的被检测人的视频转换为图像帧。
在具体实施中，帧率可以由用户根据实际应用场景设定。
在具体实施中，由于视频是动态的，不易直接应用图像处理，因此，人脸识别前置处理器101b将被检测人的视频转换为图像帧，通过图像帧中的被检测人的面部图像采集相应的面部信息。
本发明实施例中，所述人脸识别前置处理器101b，还用于在实时接收的所述摄像头终端101a拍摄的被检测人的视频中，跟踪所述被检测人的面部。
在具体实施中，由于在采集被检测人的视频的过程中，被检测人的面部通常不会是固定不动的，在被检测人出现转头或者其他较大幅度的面部位移后，容易出现将所述被检测人误判断为新的一个人，然后重新采集所述被检测人的视频的情况，上述情况出现时，会延长视频采集时间，进而降低面部比对的效率以及准确度。因此，人脸识别前置处理器101b跟踪所述被检测人的面部，以保证整个视频采集的流畅性，进而提升面部比对的效率以及准确度。
本发明实施例中，所述人脸识别前置处理器101b，还用于根据预设的图像质量评价算法对每一图像帧进行图像质量评价，并保留符合预设的图像质量标准的图像帧。
在具体实施中，在摄像头终端101a进行视频采集的过程中，当被检测人的面部进行一定程度的位移或者摆动时，视频会出现模糊的情况，进而反应在转换后的图像帧中。在本发明实施例中，为了避免模糊的图像帧对人脸识别前置处理器101b提取面部信息产生影响，可以通过图像质量评价算法滤除不符合图像质量标准的图像帧。
在具体实施中，图像质量评价算法可以采用无参考图像质量评价算法，也可以由用户根据实际应用场景设定其他用于图像质量评价的算法。
本发明实施例中，所述人脸识别前置处理器101b，还用于在每一帧中检测并定位所述被检测人面部的关键点，提取每一图像帧中所述被检测人的面部特征。
在具体实施中，面部特征提取算法可以由用户根据实际应用场景进行相应的设定。
在具体实施中，图像质量标准可以由用户根据实际应用场景设定。
所述人脸识别前置处理器101b，还用于通过预设的图像融合算法，根据每一图像帧中所述被检测人的面部特征的效果，选取相应的图像帧进行图像融合，得到最优面部图像。
在具体实施中，为了可以最大程度提升面部识别的准确度，根据不同的面部特征种类，分别选取图像帧中最能够反应被检测人某一面部特征的图像帧。然后，将选取的多页分别体现不同面部特征的图像帧进行图像融合，得到最优面部图像，所述最优面部图像可以显著地反映被检测人的面部特点。进而提升面部识别的准确度。
本发明实施例中，所述人脸识别前置处理器101b，还用于将所述最优面部图像作为所述面部信息传输至所述后台服务器102。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指示相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：ROM、RAM、磁盘或光盘等。
虽然本发明披露如上，但本发明并非限定于此。任何本领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，均可作各种更动与修改，因此本发明的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。
Claims (9)
1.一种人脸识别系统，其特征在于，包括：前端处理器和后台服务器，其中：所述前端处理器包括：摄像头终端和人脸识别前置处理器；
所述摄像头终端，用于采集被检测人的视频；
所述人脸识别前置处理器，与所述摄像头终端连接，用于实时接收所述摄像头终端采集的被检测人的视频，从所述被检测人的视频中提取所述被检测人的面部信息，并将所述被检测人的面部信息传输至所述后台服务器；
所述后台服务器，用于判断所述人脸识别前置处理器传输来的面部信息与被检测人的身份信息对应的面部图像是否一致，并将判断结果反馈至所述前端处理器。
2.根据权利要求1所述的人脸识别系统，其特征在于，所述摄像头终端支持RTSP协议或者GB28181协议。
3.根据权利要求1所述的人脸识别系统，其特征在于，所述人脸识别前置处理器，还用于根据预设帧率，将所述摄像头终端拍摄的被检测人的视频转换为图像帧。
4.根据权利要求3所述的人脸识别系统，其特征在于，所述人脸识别前置处理器，还用于在实时接收的所述摄像头终端拍摄的被检测人的视频中，跟踪所述被检测人的面部。
5.根据权利要求3所述的人脸识别系统，其特征在于，所述人脸识别前置处理器，还用于根据预设的图像质量评价算法对每一图像帧进行图像质量评价，并保留符合预设的图像质量标准的图像帧。
6.根据权利要求3所述的人脸识别系统，其特征在于，所述人脸识别前置处理器，还用于在每一帧中检测并定位所述被检测人面部的关键点，提取每一图像帧中所述被检测人的面部特征。
7.根据权利要求6所述的人脸识别系统，其特征在于，所述人脸识别前置处理器，还用于通过预设的图像融合算法，根据每一图像帧中所述被检测人的面部特征的效果，选取相应的图像帧进行图像融合，得到最优面部图像。
8.根据权利要求7所述的人脸识别系统，其特征在于，所述人脸识别前置处理器，还用于将所述最优面部图像作为所述面部信息传输至所述后台服务器。
9.根据权利要求1所述的人脸识别系统，其特征在于，所述前端处理器，还用于将采集的所述被检测人的身份信息传输至所述后台服务器。
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