CN112052729A - 一种基于人脸识别的智能动态高清视频检测方法及系统 - Google Patents

一种基于人脸识别的智能动态高清视频检测方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明属于人脸识别技术领域，公开了一种基于人脸识别的智能动态高清视频检测方法及系统，所述基于人脸识别的智能动态高清视频检测系统设置有彩色视频图像采集模块、红外视频图像采集模块、角度调节模块、中央控制模块、人脸检测模块、图像分析模块、数据库信息获取模块、人脸识别模块、云存储模块、识别结果显示模块、信息更新模块。本发明视频图像的识别采集不同时间点的图像，能够防止对彩色照片/图像的错误识别；设置的人脸识别方法能够实现对人脸的准确识别，判定相似度，识别准确性更高且能够实现识别效率的提升；识别结束后对数据库进行更新，更新未识别人脸信息，方便下次进行识别，识别效率更高，更符合实践需求。

Description

一种基于人脸识别的智能动态高清视频检测方法及系统
技术领域
本发明属于人脸识别技术领域，尤其涉及一种基于人脸识别的智能动态高清视频检测方法及系统。
背景技术
目前，随着经济的发展，城镇建设速度加快，以及互联网的突飞猛进，导致城市中人口密集，流动人口增加，引发了城市建设中的社会治安、重点区域防范、网络犯罪日益突出等给安保工作提出了新的要求，今后现代化城市的建设、网络信息必然将安全作为重中之重，与城市的经济建设处于同等重要的地位。基于密码、个人识别码、磁卡和钥匙等传统的安全措施已不能完全满足社会要求。另外，人脸识别是当前模式识别和图像理解中最热门的研究主题之一，也是安全监测的重要设备。已有的设备仅适用于限定任务域和条件下的应用，在复杂背景条件下的识别和跟踪还达不到实用要求。
通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：现有的人脸识别设备仅适用于限定任务域和条件下的应用，在复杂背景条件下的识别和跟踪还达不到实用要求。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于人脸识别的智能动态高清视频检测方法及系统。
本发明是这样实现的，一种基于人脸识别的智能动态高清视频检测方法，所述基于人脸识别的智能动态高清视频检测方法包括以下步骤：
步骤一，通过彩色视频图像采集模块利用摄像设备中的摄像头采集区域内彩色视频的原始图像；通过红外视频图像采集模块利用摄像设备中的红外摄像头进行区域内红外视频原始图像的采集。
步骤二，通过角度调节模块利用角度调节程序调节摄像设备中摄像头的角度，并进行不同角度的彩色图像和红外图像的采集，分别得到所述彩色视频图像和所述红外彩色图像。
步骤三，通过中央控制模块利用主控机控制所述基于人脸识别的智能动态高清视频检测系统各个模块的正常运行。
步骤四，通过人脸检测模块利用人脸检测程序提取采集的彩色视频图像，利用预设的算法将视频图像中信息转换为验证特征量。
步骤五，预先将样本特征量保持在内存中，从内存中读取样本特征量，将样本特征量与步骤四得到的所述验证特征量匹配。
步骤六，根据步骤五得到的匹配结果判断监测图像中是否有人体出现，进而判定彩色视频图像中是否存在人脸，若不存在，则进行下一帧图像的检测；若存在，则进行图像分析，并给出是否进行图像分析的指引。
步骤七，通过图像分析模块利用图像分析程序对彩色视频图像和红外视频图像进行分析，排除照片以及其他非活体的情况。
步骤八，终端发送信息获取请求至服务器，所述信息获取请求中携带有特征图像和预定阈值；服务器向数据库发送指令，数据库接收指令后，数据库信息获取模块利用数据库信息获取程序对数据库中的人脸信息进行汇总。
步骤九，将所述特征图像与汇总的人脸信息进行对比，获得与所述特征图像的相似度高于预定阈值的预存特征图像，判断所述预存特征图像是否处于所述数据库的预设范围内；若是，则确定所述预存特征图像为所述特征图像对应的目标图像，并通过终端接收所述服务器返回的人脸信息。
步骤十，通过人脸识别模块利用人脸识别程序进行数据库中人脸信息与摄像设备采集的人脸信息的对比，识别人脸。
步骤十一，通过云存储模块利用云数据库服务器存储集区域内彩色视频的原始图像、区域内红外视频的原始图像、摄像头角度信息、人脸检测结果、分析结果以及人脸识别结果；通过识别结果显示模块利用智能识别程序输出人脸识别结果，并通过显示屏进行显示。
步骤十二，在目标端数据库，通过信息更新模块利用信息更新程序根据待同步更新表创建数据详细地址存储列，在源端数据库，对所述待同步更新表上S锁，获取源端DB2数据库当前的日志序列号LSN作为所述待同步更新表的起始LSN，释放S锁。
步骤十三，获取所述待同步更新表的结果集，将所述结果集发送至目标端数据库入库，再次获取源端DB2数据库当前LSN作为所述待同步更新表的结束LSN。
步骤十四，在目标端数据库，接收源端同步更新服务发送的初始化数据，将所述待同步更新表中的数据及数据详细地址ROWID组成INSERT语句，并在目标端数据库中将ROWID插入所述数据详细地址存储列，完成所述待同步更新表的数据初始化。
步骤十五，在源端数据库，若所述结束LSN大于等于所述起始LSN，启动数据实时同步更新服务，将源端DB2数据库的变化发送至目标端数据库进行数据同步更新。
进一步，步骤四中，所述将视频图像中信息转换为验证特征量的方法，包括：
(1)提取一帧监测图像作为第一监测图像，提取第一监测图像的后一帧监测图像作为第二监测图像；
(2)对比第一监测图像与第二监测图像，判断二者是否存在变化图像区域；
(3)当不存在变化图像区域，则利用预设的算法将第二监测图像中全部信息转换为第一验证特征量；
(4)当存在变化图像区域，则利用预设的算法将将变化图像区域信息转换为第二验证特征量。
进一步，步骤五中，所述样本特征量包括：人体样本特征量、人脸样本特征量、人眼样本特征量、人嘴样本特征量和人鼻样本特征量。
进一步，步骤七中，所述对彩色视频图像和红外视频图像进行分析的方法为：
对彩色视频图像和红外视频图像进行分析；
如果同时满足彩色视频图像和红外视频图像的条件，则进行人脸识别；否则判断为照片或是非活体，不进行人脸识别，直接给出“不可识别”的结论。
进一步，步骤九中，所述目标图像包含至少两个特征图像时，所述方法还包括：
(a)向所述终端设备发送确认请求，所述确认请求包括所述至少两个特征图像的预览信息；
(b)接收响应于所述确认请求的确认信息，所述确认信息用于指示所述至少两个特征图像中的一个特征图像为所述目标图像。
进一步，步骤十中，所述进行数据库中人脸信息与摄像设备采集的人脸信息对比的方法，包括：
(I)获取人脸彩色图像并识别人脸彩色图像中的当前人脸表情；
(II)获取标准表情数据，其中所述标准表情数据随时间变化而变化；
(III)根据所述当前人脸表情和所述数据库中人脸信息，得到所述当前人脸表情和所述标准表情数据的相似度。
进一步，步骤十中，所述进行数据库中人脸信息与摄像设备采集的人脸信息对比的方法，还包括：
1)获取多个时间段中的所述相似度，得到多个相似度；
2)计算所述多个相似度的平均相似度，将所述平均相似度作为所述多个时间段中的相似度。
本发明的另一目的在于提供一种应用所述的基于人脸识别的智能动态高清视频检测方法的基于人脸识别的智能动态高清视频检测系统，所述基于人脸识别的智能动态高清视频检测系统包括：
彩色视频图像采集模块、红外视频图像采集模块、角度调节模块、中央控制模块、人脸检测模块、图像分析模块、数据库信息获取模块、人脸识别模块、云存储模块、识别结果显示模块、信息更新模块。
彩色视频图像采集模块，与中央控制模块连接，用于通过摄像设备采集区域内彩色视频的原始图像；
红外视频图像采集模块，与中央控制模块连接，用于通过红外摄像头进行区域内红外视频原始图像的采集；
角度调节模块，与中央控制模块连接，用于通过角度调节程序调节摄像设备中摄像头的角度；
中央控制模块，与彩色视频图像采集模块、红外视频图像采集模块、角度调节模块、人脸检测模块、图像分析模块、数据库信息获取模块、人脸识别模块、云存储模块、识别结果显示模块、信息更新模块连接，用于通过主控机控制所述基于人脸识别的智能动态高清视频检测系统各个模块的正常运行；
人脸检测模块，与中央控制模块连接，用于通过人脸检测程序进行彩色视频图像中的人脸检测；
图像分析模块，与中央控制模块连接，用于通过图像分析程序对彩色视频图像和红外视频图像进行分析；
数据库信息获取模块，与中央控制模块连接，用于通过数据库信息获取程序对存储在云数据库服务器中的人脸信息进行获取；
人脸识别模块，与中央控制模块连接，用于通过人脸识别程序进行数据库中人脸信息与摄像设备采集的人脸信息的对比，进行人脸识别；
云存储模块，与中央控制模块连接，用于通过云数据库服务器存储集区域内彩色视频的原始图像、区域内红外视频的原始图像、摄像头角度信息、人脸检测结果、分析结果以及人脸识别结果；
识别结果显示模块，与中央控制模块连接，用于通过智能识别程序输出人脸识别结果，并通过显示屏进行显示；
信息更新模块，与中央控制模块连接，用于通过信息更新程序对数据库中人脸信息进行更新。
本发明的另一目的在于提供一种存储在计算机可读介质上的计算机程序产品，包括计算机可读程序，供于电子装置上执行时，提供用户输入接口以实施所述的基于人脸识别的智能动态高清视频检测方法。
本发明的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质，储存有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行所述的基于人脸识别的智能动态高清视频检测方法。
结合上述的所有技术方案，本发明所具备的优点及积极效果为：本发明分别采集彩色视频图像和红外视频图像，能够实现对人体的准确识别，避免现有识别方法仅进行普通彩色图像识别无法识别非活体的问题，识别准确性更高；视频图像的识别采集不同时间点的图像，能够防止对彩色照片/图像的错误识别；设置的人脸识别方法能够实现对人脸的准确识别，判定相似度，识别准确性更高且能够实现识别效率的提升；识别结束后对数据库进行更新，更新未识别人脸信息，方便下次进行识别，识别效率更高，更符合实践需求。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图做简单的介绍，显而易见地，下面所描述的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的基于人脸识别的智能动态高清视频检测方法的流程图。
图2是本发明实施例提供的基于人脸识别的智能动态高清视频检测系统的结构框图；
图中：1、彩色视频图像采集模块；2、红外视频图像采集模块；3、角度调节模块；4、中央控制模块；5、人脸检测模块；6、图像分析模块；7、数据库信息获取模块；8、人脸识别模块；9、云存储模块；10、识别结果显示模块；11、信息更新模块。
图3是本发明实施例提供的通过人脸检测程序进行彩色视频图像中的人脸检测的方法流程图。
图4是本发明实施例提供的通过数据库信息获取程序对存储在云数据库服务器中的人脸信息进行获取的方法流程图。
图5是本发明实施例提供的进行数据库中人脸信息与摄像设备采集的人脸信息对比的方法流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于人脸识别的智能动态高清视频检测方法及系统，下面结合附图对本发明作详细的描述。
如图1所示，本发明实施例提供的基于人脸识别的智能动态高清视频检测方法包括以下步骤：
S101，通过彩色视频图像采集模块利用摄像设备采集区域内彩色视频的原始图像；通过红外视频图像采集模块利用红外摄像头进行区域内红外视频原始图像的采集。
S102，通过角度调节模块利用角度调节程序调节摄像设备中摄像头的角度；通过中央控制模块利用主控机控制所述基于人脸识别的智能动态高清视频检测系统各个模块的正常运行。
S103，通过人脸检测模块利用人脸检测程序进行彩色视频图像中的人脸检测；通过图像分析模块利用图像分析程序对彩色视频图像和红外视频图像进行分析。
S104，通过数据库信息获取模块利用数据库信息获取程序对存储在云数据库服务器中的人脸信息进行获取。
S105，通过人脸识别模块利用人脸识别程序进行数据库中人脸信息与摄像设备采集的人脸信息的对比，进行人脸识别。
S106，通过云存储模块利用云数据库服务器存储集区域内彩色视频的原始图像、区域内红外视频的原始图像、摄像头角度信息、人脸检测结果、分析结果以及人脸识别结果。
S107，通过识别结果显示模块利用智能识别程序输出人脸识别结果，并通过显示屏进行显示；通过信息更新模块利用信息更新程序对数据库中人脸信息进行更新。
如图2所示，本发明实施例提供的基于人脸识别的智能动态高清视频检测系统包括：彩色视频图像采集模块1、红外视频图像采集模块2、角度调节模块3、中央控制模块4、人脸检测模块5、图像分析模块6、数据库信息获取模块7、人脸识别模块8、云存储模块9、识别结果显示模块10、信息更新模块11。
彩色视频图像采集模块1，与中央控制模块4连接，用于通过摄像设备采集区域内彩色视频的原始图像；
红外视频图像采集模块2，与中央控制模块4连接，用于通过红外摄像头进行区域内红外视频原始图像的采集；
角度调节模块3，与中央控制模块4连接，用于通过角度调节程序调节摄像设备中摄像头的角度；
中央控制模块4，与彩色视频图像采集模块1、红外视频图像采集模块2、角度调节模块3、人脸检测模块5、图像分析模块6、数据库信息获取模块7、人脸识别模块8、云存储模块9、识别结果显示模块10、信息更新模块11连接，用于通过主控机控制所述基于人脸识别的智能动态高清视频检测系统各个模块的正常运行；
人脸检测模块5，与中央控制模块4连接，用于通过人脸检测程序进行彩色视频图像中的人脸检测；
图像分析模块6，与中央控制模块4连接，用于通过图像分析程序对彩色视频图像和红外视频图像进行分析；
数据库信息获取模块7，与中央控制模块4连接，用于通过数据库信息获取程序对存储在云数据库服务器中的人脸信息进行获取；
人脸识别模块8，与中央控制模块4连接，用于通过人脸识别程序进行数据库中人脸信息与摄像设备采集的人脸信息的对比，进行人脸识别；
云存储模块9，与中央控制模块4连接，用于通过云数据库服务器存储集区域内彩色视频的原始图像、区域内红外视频的原始图像、摄像头角度信息、人脸检测结果、分析结果以及人脸识别结果；
识别结果显示模块10，与中央控制模块4连接，用于通过智能识别程序输出人脸识别结果，并通过显示屏进行显示；
信息更新模块11，与中央控制模块4连接，用于通过信息更新程序对数据库中人脸信息进行更新。
下面结合具体实施例对本发明作进一步描述。
实施例1
本发明实施例提供的基于人脸识别的智能动态高清视频检测方法如图1所示，作为优选实施例，如图3所示，本发明实施例提供的通过人脸检测程序进行彩色视频图像中的人脸检测的方法包括：
S201，通过人脸检测模块利用人脸检测程序提取采集的彩色视频图像，利用预设的算法将视频图像中信息转换为验证特征量。
S202，预先将样本特征量保持在内存中，从内存中读取样本特征量，将样本特征量与S201得到的所述验证特征量匹配。
S203，根据S202得到的匹配结果判断监测图像中是否有人体出现，进而判定彩色视频图像中是否存在人脸，若不存在，则进行下一帧图像的检测；若存在，则进行图像分析，并给出是否进行图像分析的指引。
本发明实施例提供的将视频图像中信息转换为验证特征量的方法，包括：
(1)提取一帧监测图像作为第一监测图像，提取第一监测图像的后一帧监测图像作为第二监测图像；
(2)对比第一监测图像与第二监测图像，判断二者是否存在变化图像区域；
(3)当不存在变化图像区域，则利用预设的算法将第二监测图像中全部信息转换为第一验证特征量；
(4)当存在变化图像区域，则利用预设的算法将将变化图像区域信息转换为第二验证特征量。
本发明实施例提供的样本特征量包括：人体样本特征量、人脸样本特征量、人眼样本特征量、人嘴样本特征量和人鼻样本特征量。
实施例2
本发明实施例提供的基于人脸识别的智能动态高清视频检测方法如图1所示，作为优选实施例，如图4所示，本发明实施例提供的通过数据库信息获取程序对存储在云数据库服务器中的人脸信息进行获取的方法包括：
S301，终端发送信息获取请求至服务器，所述信息获取请求中携带有特征图像和预定阈值；服务器向数据库发送指令，数据库接收指令后，数据库信息获取模块利用数据库信息获取程序对数据库中的人脸信息进行汇总。
S302，将所述特征图像与汇总的人脸信息进行对比，获得与所述特征图像的相似度高于预定阈值的预存特征图像。
S303，判断所述预存特征图像是否处于所述数据库的预设范围内；若是，则确定所述预存特征图像为所述特征图像对应的目标图像，并通过终端接收所述服务器返回的人脸信息。
本发明实施例提供的目标图像包含至少两个特征图像时，所述方法还包括：
(a)向所述终端设备发送确认请求，所述确认请求包括所述至少两个特征图像的预览信息；
(b)接收响应于所述确认请求的确认信息，所述确认信息用于指示所述至少两个特征图像中的一个特征图像为所述目标图像。
实施例3
本发明实施例提供的基于人脸识别的智能动态高清视频检测方法如图1所示，作为优选实施例，如图5所示，本发明实施例提供的进行数据库中人脸信息与摄像设备采集的人脸信息对比的方法包括：
S401，获取人脸彩色图像并识别人脸彩色图像中的当前人脸表情。
S402，获取标准表情数据，其中所述标准表情数据随时间变化而变化。
S403，根据所述当前人脸表情和所述数据库中人脸信息，得到所述当前人脸表情和所述标准表情数据的相似度。
本发明实施例提供的进行数据库中人脸信息与摄像设备采集的人脸信息对比的方法，还包括：
1)获取多个时间段中的所述相似度，得到多个相似度；
2)计算所述多个相似度的平均相似度，将所述平均相似度作为所述多个时间段中的相似度。
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用全部或部分地以计算机程序产品的形式实现，所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载或执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL)或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输)。所述计算机可读取存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘SolidState Disk(SSD))等。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于人脸识别的智能动态高清视频检测方法，其特征在于，所述基于人脸识别的智能动态高清视频检测方法包括以下步骤：
步骤一，通过彩色视频图像采集模块利用摄像设备中的摄像头采集区域内彩色视频的原始图像；通过红外视频图像采集模块利用摄像设备中的红外摄像头进行区域内红外视频原始图像的采集；
步骤二，通过角度调节模块利用角度调节程序调节摄像设备中摄像头的角度，并进行不同角度的彩色图像和红外图像的采集，分别得到所述彩色视频图像和所述红外彩色图像；
步骤三，通过中央控制模块利用主控机控制所述基于人脸识别的智能动态高清视频检测系统各个模块的正常运行；
步骤四，通过人脸检测模块利用人脸检测程序提取采集的彩色视频图像，利用预设的算法将视频图像中信息转换为验证特征量；
步骤五，预先将样本特征量保持在内存中，从内存中读取样本特征量，将样本特征量与步骤四得到的所述验证特征量匹配；
步骤六，根据步骤五得到的匹配结果判断监测图像中是否有人体出现，进而判定彩色视频图像中是否存在人脸，若不存在，则进行下一帧图像的检测；若存在，则进行图像分析，并给出是否进行图像分析的指引；
步骤七，通过图像分析模块利用图像分析程序对彩色视频图像和红外视频图像进行分析，排除照片以及其他非活体的情况；
步骤八，终端发送信息获取请求至服务器，所述信息获取请求中携带有特征图像和预定阈值；服务器向数据库发送指令，数据库接收指令后，数据库信息获取模块利用数据库信息获取程序对数据库中的人脸信息进行汇总；
步骤九，将所述特征图像与汇总的人脸信息进行对比，获得与所述特征图像的相似度高于预定阈值的预存特征图像，判断所述预存特征图像是否处于所述数据库的预设范围内；若是，则确定所述预存特征图像为所述特征图像对应的目标图像，并通过终端接收所述服务器返回的人脸信息；
步骤十，通过人脸识别模块利用人脸识别程序进行数据库中人脸信息与摄像设备采集的人脸信息的对比，识别人脸；
步骤十一，通过云存储模块利用云数据库服务器存储集区域内彩色视频的原始图像、区域内红外视频的原始图像、摄像头角度信息、人脸检测结果、分析结果以及人脸识别结果；通过识别结果显示模块利用智能识别程序输出人脸识别结果，并通过显示屏进行显示；
步骤十二，在目标端数据库，通过信息更新模块利用信息更新程序根据待同步更新表创建数据详细地址存储列，在源端数据库，对所述待同步更新表上S锁，获取源端DB2数据库当前的日志序列号LSN作为所述待同步更新表的起始LSN，释放S锁；
步骤十三，获取所述待同步更新表的结果集，将所述结果集发送至目标端数据库入库，再次获取源端DB2数据库当前LSN作为所述待同步更新表的结束LSN；
步骤十四，在目标端数据库，接收源端同步更新服务发送的初始化数据，将所述待同步更新表中的数据及数据详细地址ROWID组成INSERT语句，并在目标端数据库中将ROWID插入所述数据详细地址存储列，完成所述待同步更新表的数据初始化；
步骤十五，在源端数据库，若所述结束LSN大于等于所述起始LSN，启动数据实时同步更新服务，将源端DB2数据库的变化发送至目标端数据库进行数据同步更新。
2.如权利要求1所述的基于人脸识别的智能动态高清视频检测方法，其特征在于，步骤四中，所述将视频图像中信息转换为验证特征量的方法，包括：
(1)提取一帧监测图像作为第一监测图像，提取第一监测图像的后一帧监测图像作为第二监测图像；
(2)对比第一监测图像与第二监测图像，判断二者是否存在变化图像区域；
(3)当不存在变化图像区域，则利用预设的算法将第二监测图像中全部信息转换为第一验证特征量；
(4)当存在变化图像区域，则利用预设的算法将将变化图像区域信息转换为第二验证特征量。
3.如权利要求1所述的基于人脸识别的智能动态高清视频检测方法，其特征在于，步骤五中，所述样本特征量包括：人体样本特征量、人脸样本特征量、人眼样本特征量、人嘴样本特征量和人鼻样本特征量。
4.如权利要求1所述的基于人脸识别的智能动态高清视频检测方法，其特征在于，步骤七中，所述对彩色视频图像和红外视频图像进行分析的方法为：
对彩色视频图像和红外视频图像进行分析；
如果同时满足彩色视频图像和红外视频图像的条件，则进行人脸识别；否则判断为照片或是非活体，不进行人脸识别，直接给出“不可识别”的结论。
5.如权利要求1所述的基于人脸识别的智能动态高清视频检测方法，其特征在于，步骤九中，所述目标图像包含至少两个特征图像时，所述方法还包括：
(a)向所述终端设备发送确认请求，所述确认请求包括所述至少两个特征图像的预览信息；
(b)接收响应于所述确认请求的确认信息，所述确认信息用于指示所述至少两个特征图像中的一个特征图像为所述目标图像。
6.如权利要求1所述的基于人脸识别的智能动态高清视频检测方法，其特征在于，步骤十中，所述进行数据库中人脸信息与摄像设备采集的人脸信息对比的方法，包括：
(I)获取人脸彩色图像并识别人脸彩色图像中的当前人脸表情；
(II)获取标准表情数据，其中所述标准表情数据随时间变化而变化；
(III)根据所述当前人脸表情和所述数据库中人脸信息，得到所述当前人脸表情和所述标准表情数据的相似度。
7.如权利要求1所述的基于人脸识别的智能动态高清视频检测方法，其特征在于，步骤十中，所述进行数据库中人脸信息与摄像设备采集的人脸信息对比的方法，还包括：
1)获取多个时间段中的所述相似度，得到多个相似度；
2)计算所述多个相似度的平均相似度，将所述平均相似度作为所述多个时间段中的相似度。
8.一种应用如权利要求1～7任意一项所述的基于人脸识别的智能动态高清视频检测方法的基于人脸识别的智能动态高清视频检测系统，其特征在于，所述基于人脸识别的智能动态高清视频检测系统包括：
彩色视频图像采集模块、红外视频图像采集模块、角度调节模块、中央控制模块、人脸检测模块、图像分析模块、数据库信息获取模块、人脸识别模块、云存储模块、识别结果显示模块、信息更新模块；
彩色视频图像采集模块，与中央控制模块连接，用于通过摄像设备采集区域内彩色视频的原始图像；
红外视频图像采集模块，与中央控制模块连接，用于通过红外摄像头进行区域内红外视频原始图像的采集；
角度调节模块，与中央控制模块连接，用于通过角度调节程序调节摄像设备中摄像头的角度；
中央控制模块，与彩色视频图像采集模块、红外视频图像采集模块、角度调节模块、人脸检测模块、图像分析模块、数据库信息获取模块、人脸识别模块、云存储模块、识别结果显示模块、信息更新模块连接，用于通过主控机控制所述基于人脸识别的智能动态高清视频检测系统各个模块的正常运行；
人脸检测模块，与中央控制模块连接，用于通过人脸检测程序进行彩色视频图像中的人脸检测；
图像分析模块，与中央控制模块连接，用于通过图像分析程序对彩色视频图像和红外视频图像进行分析；
数据库信息获取模块，与中央控制模块连接，用于通过数据库信息获取程序对存储在云数据库服务器中的人脸信息进行获取；
人脸识别模块，与中央控制模块连接，用于通过人脸识别程序进行数据库中人脸信息与摄像设备采集的人脸信息的对比，进行人脸识别；
云存储模块，与中央控制模块连接，用于通过云数据库服务器存储集区域内彩色视频的原始图像、区域内红外视频的原始图像、摄像头角度信息、人脸检测结果、分析结果以及人脸识别结果；
识别结果显示模块，与中央控制模块连接，用于通过智能识别程序输出人脸识别结果，并通过显示屏进行显示；
信息更新模块，与中央控制模块连接，用于通过信息更新程序对数据库中人脸信息进行更新。
9.一种存储在计算机可读介质上的计算机程序产品，包括计算机可读程序，供于电子装置上执行时，提供用户输入接口以实施如权利要求1～7任意一项所述的基于人脸识别的智能动态高清视频检测方法。
10.一种计算机可读存储介质，储存有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1～7任意一项所述的基于人脸识别的智能动态高清视频检测方法。
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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105654372A (zh) * 2015-12-22 2016-06-08 深圳前海微众银行股份有限公司 远程开户的身份识别方法、服务器及系统
CN108229362A (zh) * 2017-12-27 2018-06-29 杭州悉尔科技有限公司 一种基于门禁系统的双目人脸识别活体检测方法
CN109086718A (zh) * 2018-08-02 2018-12-25 深圳市华付信息技术有限公司 活体检测方法、装置、计算机设备及存储介质
WO2019100608A1 (zh) * 2017-11-21 2019-05-31 平安科技（深圳）有限公司 摄像装置、人脸识别的方法、系统及计算机可读存储介质
US20190362171A1 (en) * 2018-05-25 2019-11-28 Beijing Kuangshi Technology Co., Ltd. Living body detection method, electronic device and computer readable medium

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105654372A (zh) * 2015-12-22 2016-06-08 深圳前海微众银行股份有限公司 远程开户的身份识别方法、服务器及系统
WO2019100608A1 (zh) * 2017-11-21 2019-05-31 平安科技（深圳）有限公司 摄像装置、人脸识别的方法、系统及计算机可读存储介质
CN108229362A (zh) * 2017-12-27 2018-06-29 杭州悉尔科技有限公司 一种基于门禁系统的双目人脸识别活体检测方法
US20190362171A1 (en) * 2018-05-25 2019-11-28 Beijing Kuangshi Technology Co., Ltd. Living body detection method, electronic device and computer readable medium
CN109086718A (zh) * 2018-08-02 2018-12-25 深圳市华付信息技术有限公司 活体检测方法、装置、计算机设备及存储介质

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
杨雄;王泽世;: "基于人脸识别的云桌面身份认证系统", 制造业自动化, no. 04, 25 April 2020 (2020-04-25), pages 7 - 10 *
郭慧;王璇;吕黎;郭文仙;李春锦;方兵华;: "实时人脸识别系统研究", 电子世界, no. 07, 8 April 2018 (2018-04-08), pages 13 - 15 *

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