CN112464778A - 一种非接触式智能消毒舱的人脸识别方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及人脸识别技术领域，具体涉及一种非接触式智能消毒舱的人脸识别方法及系统，工作时自动获取用户人脸的图片，将二代证图像左右限模板图像分别在场景人脸图像所设定的区域进行模板匹配，确定眼睛位置；根据参数校正待检测图像；对校正后的检测图像进行特征选择，并将选择的特征作为SVM分类器的输入进行人脸识别；若人脸识别通过，则智能消毒舱工作进行体温测量，若人脸识别未通过，则发出未识别警报；若测量的体温正常，将用户数据储存，并允许入舱消毒，若体温测量不正常，即时上传用户数据，并发出隔离请求，本发明在疫情防控期间可进行安全管理和实时管控，采用人脸识别技术，进行非接触式操作，容易被接受，具有很强的创造性。

Description

一种非接触式智能消毒舱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，具体涉及一种非接触式智能消毒舱的人脸识别方法及系统。
背景技术
现有的非接触式智能消毒舱，大都不能进行身份识别验证，在疫情防控期间没办法进行安全管理和实时管控，而人脸识别的非接触式操作，容易被接受。用于人脸识别的图像信息主要是通过摄像头等采集得到，不需要用户进行任何的接触，同时，在识别过程中，只需用户在摄像头前短暂停留，无须做任何动作来配合识别的进行，然而、指纹、虹膜等方式都需要用户主动配合采集，这通常会给用户带来不舒适的感觉，而人脸识别则比较人性化。因此本申请旨在阐述一种人脸识别的非接触式智能消毒舱。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明公开了一种非接触式智能消毒舱的人脸识别方法及系统，用于实现提供一种能进行准确身份识别，实现非接触式操作，可在在疫情防控期间进行安全管理和实时管控的非接触式智能消毒舱人脸识别方法及系统。
本发明通过以下技术方案予以实现：
第一方面，本发明公开一种非接触式智能消毒舱的人脸识别方法，所述方法包括以下步骤：
S1智能消毒舱的摄像头自动获取靠近其的用户人脸的图片，并进行人脸检测；
S2将二代证图像左右限模板图像分别在场景人脸图像所设定的区域进行模板匹配，确定眼睛位置；
S3根据眼睛位置对其进行几何规范化，使得与预留图像的尺寸大小、眼睛坐标完全相同；
S4基于眼睛坐标的几何匹配法根据待匹配图像眼睛坐标确定旋转缩放参数，根据该参数校正待检测图像；
S5对校正后的检测图像进行特征选择，并将选择的特征作为SVM分类器的输入进行人脸识别；
S6若人脸识别通过，则智能消毒舱工作进行体温测量，若人脸识别未通过，则发出未识别警报；
S7若测量的体温正常，将用户数据储存，并允许入舱消毒，若体温测量不正常，即时上传用户数据，并发出隔离请求。
更进一步的，所述方法通过采取垂直方向和水平方向相结合的灰度投影法确定眼睛及眉毛的位置，再根据眼睛与眉毛的相对位置关系确定最终的眼睛位置。
更进一步的，所述方法采用Hough变换去检测眼睛附近的邻近区域，然后根据人脸的相似性和对称性来确定人眼两个瞳孔的粗略位置，最终采用相关算法获取眼睛的精准位置。
更进一步的，所述S2中，参与匹配的是模板图像与场景图像对应区域的水平和垂直方向边缘图像。
更进一步的，所述SVM分类器基于结构风险最小化的原理，基于统计的学习方法并采用二次线性规划求解最优解。
更进一步的，所述人脸识别直接把经过奇异值分解得到的特征向量作为输入样本对进行分类训练，采用二阶多项式作为训练的核函数。
更进一步的，对上传的用户数据，可在远程端将登录账号密码请提交申请资料给商务，审批通过后根据申请账号登录，获取体温异常的用户数据，进行实时追踪管理。
第二方面，本发明公开一种非接触式智能消毒舱的人脸识别系统，所述识别系统用于执行第一方面所述的非接触式智能消毒舱的人脸识别方法，包括云平台、摄像头、人脸识别器、报警装置、通信装置、存储装置和控制中心。
更进一步的，所述云平台中，客户端将云端参数配置好后，所述云平台自动添加设备，默认“设备名称”“设备编号”为这边的SN码，与商务联系后，由后台将设备添加至账户下。
更进一步的，所述控制中心控制摄像头工作，并根据体温测量的结果控制输出相应的警报和通报。
本发明的有益效果为：
本发明进行身份识别验证，在疫情防控期间可进行安全管理和实时管控，采用人脸识别技术，进行非接触式操作，容易被接受。用于人脸识别的图像信息主要是通过摄像头等采集得到，不需要用户进行任何的接触，同时，在识别过程中，只需用户在摄像头前短暂停留，无须做任何动作来配合识别的进行，客户体验感更好。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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是一种非接触式智能消毒舱的人脸识别方法的步骤图；
图2是一种非接触式智能消毒舱的人脸识别方法的原理框图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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。
实施例1
本实施例公开一种非接触式智能消毒舱的人脸识别方法，参见图1和图2，包括以下步骤：
S1智能消毒舱的摄像头自动获取靠近其的用户人脸的图片，并进行人脸检测；
S2将二代证图像左右限模板图像分别在场景人脸图像所设定的区域进行模板匹配，确定眼睛位置；
S3根据眼睛位置对其进行几何规范化，使得与预留图像的尺寸大小、眼睛坐标完全相同；
S4基于眼睛坐标的几何匹配法根据待匹配图像眼睛坐标确定旋转缩放参数，根据该参数校正待检测图像；
S5对校正后的检测图像进行特征选择，并将选择的特征作为SVM分类器的输入进行人脸识别；
S6若人脸识别通过，则智能消毒舱工作进行体温测量，若人脸识别未通过，则发出未识别警报；
S7若测量的体温正常，将用户数据储存，并允许入舱消毒，若体温测量不正常，即时上传用户数据，并发出隔离请求。
通过采取垂直方向和水平方向相结合的灰度投影法确定眼睛及眉毛的位置，再根据眼睛与眉毛的相对位置关系确定最终的眼睛位置。
采用Hough变换去检测眼睛附近的邻近区域，然后根据人脸的相似性和对称性来确定人眼两个瞳孔的粗略位置，最终采用相关算法获取眼睛的精准位置。
S2中，参与匹配的是模板图像与场景图像对应区域的水平和垂直方向边缘图像。
SVM分类器基于结构风险最小化的原理，基于统计的学习方法并采用二次线性规划求解最优解。
人脸识别直接把经过奇异值分解得到的特征向量作为输入样本对进行分类训练，采用二阶多项式作为训练的核函数。
对上传的用户数据，可在远程端将登录账号密码请提交申请资料给商务，审批通过后根据申请账号登录，获取体温异常的用户数据，进行实时追踪管理。
本实施例进行身份识别验证，在疫情防控期间可进行安全管理和实时管控，采用人脸识别技术，进行非接触式操作，容易被接受。
实施例2
本实施例以实际的人脸识别身份认证系统为背景，以摄像机采染的视频图像和读卡器获取的二代证图像为对象，公开人脸图像预处理以及匹配方法，最后利用建立的人脸特征库及人脸图像样本库将本文预处理与匹配方法进行了验证。
针对二代证图像和场景视频图像，提出两种眼睛定位方法。山于灰度化后的二代证图像的眼睛、眉毛区域同脸部其它区域存在较明显的灰度差异，通过采取垂直方向和水平方向相结合的灰度投影法确定眼睛及眉毛的位置，再根据眼睛与眉毛的相对位置关系确定最终的眼睛位置。
将二代证图像左右眼模板图像分别在场景人脸图像所设定的区域进行模板匹配，找出相似度最大的位置即为眼睛位置，参与匹配的是模板图像与场景图像对应区域的水平和垂直方向边缘图像。
本实施例提出的眼镜去除方法可以应用于实际的人脸识别身份认证系统，首先对输入的戴眼镜图像根据数据库中的预留图像利用模板匹配法进行眼睛定位，根据眼睛位置对其进行几何规范化，使得与预留图像的尺寸大小、眼睛坐标完全相同；然后根据预留图像对处理后的戴眼镜图像进行眼镜遮挡区域检测，再用预留图像中对应的遮挡区域对戴眼镜图像的遮挡区域进行补偿，最终合成了无眼镜图像。
实施例3
本实施例公开一种非接触式智能消毒舱的人脸识别系统，所述识别系统用于非接触式智能消毒舱的人脸识别方法，包括云平台、摄像头、人脸识别器、报警装置、通信装置、存储装置和控制中心。
云平台中，客户端将云端参数配置好后，所述云平台自动添加设备，默认“设备名称”“设备编号”为这边的SN码，与商务联系后，由后台将设备添加至账户下。
控制中心控制摄像头工作，并根据体温测量的结果控制输出相应的警报和通报。
综上所述，本发明进行身份识别验证，在疫情防控期间可进行安全管理和实时管控，采用人脸识别技术，进行非接触式操作，容易被接受。用于人脸识别的图像信息主要是通过摄像头等采集得到，不需要用户进行任何的接触，同时，在识别过程中，只需用户在摄像头前短暂停留，无须做任何动作来配合识别的进行，客户体验感更好。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种非接触式智能消毒舱的人脸识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
S1智能消毒舱的摄像头自动获取靠近其的用户人脸的图片，并进行人脸检测；
S2将二代证图像左右限模板图像分别在场景人脸图像所设定的区域进行模板匹配，确定眼睛位置；
S3根据眼睛位置对其进行几何规范化，使得与预留图像的尺寸大小、眼睛坐标完全相同；
S4基于眼睛坐标的几何匹配法根据待匹配图像眼睛坐标确定旋转缩放参数，根据该参数校正待检测图像；
S5对校正后的检测图像进行特征选择，并将选择的特征作为SVM分类器的输入进行人脸识别；
S6若人脸识别通过，则智能消毒舱工作进行体温测量，若人脸识别未通过，则发出未识别警报；
S7若测量的体温正常，将用户数据储存，并允许入舱消毒，若体温测量不正常，即时上传用户数据，并发出隔离请求。
2.根据权利要求1所述的非接触式智能消毒舱的人脸识别方法，其特征在于，所述方法通过采取垂直方向和水平方向相结合的灰度投影法确定眼睛及眉毛的位置，再根据眼睛与眉毛的相对位置关系确定最终的眼睛位置。
3.根据权利要求2所述的非接触式智能消毒舱的人脸识别方法，其特征在于，所述方法采用Hough变换去检测眼睛附近的邻近区域，然后根据人脸的相似性和对称性来确定人眼两个瞳孔的粗略位置，最终采用相关算法获取眼睛的精准位置。
4.根据权利要求1所述的非接触式智能消毒舱的人脸识别方法，其特征在于，所述S2中，参与匹配的是模板图像与场景图像对应区域的水平和垂直方向边缘图像。
5.根据权利要求1所述的非接触式智能消毒舱的人脸识别方法，其特征在于，所述SVM分类器基于结构风险最小化的原理，基于统计的学习方法并采用二次线性规划求解最优解。
6.根据权利要求1所述的非接触式智能消毒舱的人脸识别方法，其特征在于，所述人脸识别直接把经过奇异值分解得到的特征向量作为输入样本对进行分类训练，采用二阶多项式作为训练的核函数。
7.根据权利要求1所述的非接触式智能消毒舱的人脸识别方法，其特征在于，对上传的用户数据，可在远程端将登录账号密码请提交申请资料给商务，审批通过后根据申请账号登录，获取体温异常的用户数据，进行实时追踪管理。
8.一种非接触式智能消毒舱的人脸识别系统，所述识别系统用于执行如权利要求1-7任一项所述的非接触式智能消毒舱的人脸识别方法，其特征在于，包括云平台、摄像头、人脸识别器、报警装置、通信装置、存储装置和控制中心。
9.根据权利要求8所述的非接触式智能消毒舱的人脸识别系统，其特征在于，所述云平台中，客户端将云端参数配置好后，所述云平台自动添加设备，默认“设备名称”“设备编号”为这边的SN码，与商务联系后，由后台将设备添加至账户下。
10.根据权利要求8所述的非接触式智能消毒舱的人脸识别系统，其特征在于，所述控制中心控制摄像头工作，并根据体温测量的结果控制输出相应的警报和通报。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN102867179A (zh) * 2012-08-29 2013-01-09 广东铂亚信息技术股份有限公司 一种数字证件照片采集质量检测的方法
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