CN112613432B - 一种基于人脸-人眼检测的“水客”判定海关查验系统 - Google Patents

一种基于人脸-人眼检测的“水客”判定海关查验系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于人脸‑人眼检测的“水客”判定海关查验系统，方法包括以下步骤：构建人脸级联结构，从人脸中选出基准热点区域，并将基准热点区域按照识别度排序；采集人脸数据，将采集到的基准热点区域作为实采热点区域；以实采热点区域的识别度高低分配权重值大小；将实采热点区域契合度按权重值比例作为人脸识别数据。本发明提供一种遮挡情况下能准确识别人员身份信息的基于人脸‑人眼检测的“水客”判定海关查验系统。

Description

一种基于人脸-人眼检测的“水客”判定海关查验系统
技术领域
本发明涉及人脸识别技术领域，尤其是涉及一种基于人脸-人眼检测的“水客”判定海关查验系统。
背景技术
人脸识别技术和瞳孔检测技术，都是比较成熟的。机场安检所采用的人脸识别已广泛应用，可与与公安身份证数据库做比对
中国专利公开号CN109886167A，公开日2019年06月14日，发明创造的名称为一种遮挡人脸识别方法及装置，该申请案包括利用带身份标记的人脸图像训练人脸识别器；利用带身份标记的非遮挡人脸图像、对应的遮挡人脸图像、对应的人脸遮挡标记图、对应的人脸语义分割图、预先训练好的人脸解析器，结合人脸识别器，在生成对抗网络框架中训练人脸生成器、全局人脸判别器和局部人脸判别器；利用人脸生成器对输入的有遮挡的人脸图像进行修复处理，获得修复后的人脸图像；利用人脸识别器对修复后的人脸图像进行特征提取或身份分类，获得人脸特征或身份标记，利用人脸特征进行人脸识别，利用身份标记鉴别人脸的身份信息。该申请不能准确的获取人脸数据信息，其修复的数据不能作准确判断使用。
发明内容
本发明是为了克服现有技术的遮挡情况下无法准确识别人员身份信息的问题，提供一种遮挡情况下能准确识别人员身份信息的基于人脸-人眼检测的“水客”判定海关查验系统。
为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于人脸-人眼检测的“水客”判定海关查验系统，方法包括以下步骤：
构建人脸级联结构，从人脸中选出基准热点区域，并将基准热点区域按照识别度排序；
采集人脸数据，将采集到的基准热点区域作为实采热点区域；
以实采热点区域的识别度高低分配权重值大小；
将实采热点区域契合度按权重值比例作为人脸识别数据。本发明主要为了解决由待检测者在摄像头前佩戴了帽子、口罩等物品或者由于待检测者拥有较长的胡子和刘海，而导致漏检的情况；在机器学习的目标检测过程中，从训练得到的所有弱分类器(哈尔特征等)中，将标准目标图像中某个关键区域内所有的特征提取出来“绑定”为一个整体，作为当前区域的特征。在这个特征整体中，所有的特征按照一定的方法将各自的特征值累计到一起，从而得到当前关键区域的整体特征值。单独计算测试选取关键区域整体特征值的阈值，若实际检测过程中，计算出的整体特征值超过阈值，则当前检测区域即为所检测关键区域。我们将整个待检测目标中最具代表性特点的区域或者对检测目标最具意义的区域成为“热点区域”。这种在整体特征中将热点区域中包含的特征提取出来组合成一个整体特征的方法，称为“特征绑定”。其中，完全被包含在热点区域中每一个特征都称为一个“热点特征”。
作为优选，所述将双眼的区域、鼻子的区域和嘴巴的区域作为热点区域。人脸中的双眼的区域、鼻子的区域、嘴巴的区域等是人脸中最具识别度也是最关键的区域。
作为优选，所述热点区域按照识别度从高到低排序为双眼的区域、鼻子的区域和嘴巴的区域。人的双眼所在区域和鼻子所在区域有大量的特征区域，在人脸的各个区域中，无论是发型还是胡子的不同，双眼区域是相对差异最小的区域。同时在口罩、帽子等各种因素的影响下，双眼区域是最不易被遮挡的区域。另一方面，双眼区域包含了大量具有可识别性的大量纹理梯度特征，这使得通过机器学习算法训练得到的各个弱分类器(特征)中，有大量的特征被包含在双眼区域。此外，在无辅助立体显示的应用中，对双眼的精确定位也是最为重要的一个环节。故此将双眼所在区域作为识别度最高的区域，鼻子所在区域次之。
作为优选，所述将人脸中双眉的上边界至鼻子中间点之间的区域定义为双眼的精确区域。在人脸的各个区域中，无论是发型还是胡子的不同，双眼区域是相对差异最小的区域。同时在口罩、帽子等各种因素的影响下，双眼区域是最不易被遮挡的区域。另一方面，双眼区域包含了大量具有可识别性的大量纹理梯度特征，这使得通过机器学习算法训练得到的各个弱分类器(特征)中，有大量的特征被包含在双眼区域。此外，在无辅助立体显示的应用中，对双眼的精确定位也是最为重要的一个环节。综合考虑各个方面的因素，我们将人脸中双眉的上边界至鼻子中间点之间的区域定义为双眼的精确区域。由此我们选定人脸中的双眼区域作为我们特征绑定的“热点区域”。
作为优选，所述将各实采热点区域契合度乘以各自的权重值并累加形成人脸识别数据，各基准热点区域权重值相加为1。
作为优选，所述设置人脸识别阈值，若最后测量的人脸识别数据大于人脸识别阈值，则采信该人脸识别数据，否则不采信，并发出警报。
作为优选，所述将人脸的级联结构中强分类器分为两个部分：标准强分类器中所包含的所有
弱分类器以及双眼热点区域的所包含的所有弱分类器，两个部分分别计算训练阈值。
作为优选，所述若待检测样本在一级强分类器中，他的两个部分的输出中有一个大于其相对应的阈值，则此待检测样本作为人脸样本通过当前级的强分类器。
因此，本发明具有如下有益效果：(1)本发明主要为了解决由待检测者在摄像头前佩戴了帽子、口罩等物品或者由于待检测者拥有较长的胡子和刘海，而导致漏检的情况；；(2)人的双眼所在区域和鼻子所在区域有大量的特征区域，在人脸的各个区域中，无论是发型还是胡子的不同，双眼区域是相对差异最小的区域。同时在口罩、帽子等各种因素的影响下，双眼区域是最不易被遮挡的区域。另一方面，双眼区域包含了大量具有可识别性的大量纹理梯度特征，这使得通过机器学习算法训练得到的各个弱分类器(特征)中，有大量的特征被包含在双眼区域。此外，在无辅助立体显示的应用中，对双眼的精确定位也是最为重要的一个环节。故此将双眼所在区域作为识别度最高的区域，鼻子所在区域次之。
附图说明
图1是本发明的一种人脸识别流程图
图2是本发明的一种人眼识别流程图
图3是本发明的一种双眼区域的部分哈尔特征示意图
图4是本发明的一种鼻子区域的部分哈尔特征示意图
图5是本发明的一种非热点区域的部分哈尔特征示意图
具体实施方式
下面结合附图与具体实施方式对本发明做进一步的描述。
实施例：一种基于人脸-人眼检测的“水客”判定海关查验系统，如图1和2所示，方法包括以下步骤：
构建人脸级联结构，从人脸中选出基准热点区域，并将基准热点区域按照识别度排序；
采集人脸数据，将采集到的基准热点区域作为实采热点区域；
以实采热点区域的识别度高低分配权重值大小；
将实采热点区域契合度按权重值比例作为人脸识别数据。
将双眼的区域、鼻子的区域和嘴巴的区域作为热点区域。热点区域按照识别度从高到低排序为双眼的区域、鼻子的区域和嘴巴的区域。将人脸中双眉的上边界至鼻子中间点之间的区域定义为双眼的精确区域。将各实采热点区域契合度乘以各自的权重值并累加形成人脸识别数据，各基准热点区域权重值相加为1。设置人脸识别阈值，若最后测量的人脸识别数据大于人脸识别阈值，则采信该人脸识别数据，否则不采信，并发出警报。将人脸的级联结构中强分类器分为两个部分：标准强分类器中所包含的所有弱分类器以及双眼热点区域的所包含的所有弱分类器，两个部分分别计算训练阈值。若待检测样本在一级强分类器中，他的两个部分的输出中有一个大于其相对应的阈值，则此待检测样本作为人脸样本通过当前级的强分类器。
本发明主要为了解决由待检测者在摄像头前佩戴了帽子、口罩等物品或者由于待检测者拥有较长的胡子和刘海，而导致漏检的情况；在机器学习的目标检测过程中，从训练得到的所有弱分类器(哈尔特征等)中，将标准目标图像中某个关键区域内所有的特征提取出来“绑定”为一个整体，作为当前区域的特征。在这个特征整体中，所有的特征按照一定的方法将各自的特征值累计到一起，从而得到当前关键区域的整体特征值。单独计算测试选取关键区域整体特征值的阈值，若实际检测过程中，计算出的整体特征值超过阈值，则当前检测区域即为所检测关键区域。我们将整个待检测目标中最具代表性特点的区域或者对检测目标最具意义的区域成为“热点区域”。这种在整体特征中将热点区域中包含的特征提取出来组合成一个整体特征的方法，称为“特征绑定”。其中，完全被包含在热点区域中每一个特征都称为一个“热点特征”。
如图3、4和5所示，人脸中的双眼的区域、鼻子的区域、嘴巴的区域等是人脸中最具识别度也是最关键的区域。
人的双眼所在区域和鼻子所在区域有大量的特征区域，在人脸的各个区域中，无论是发型还是胡子的不同，双眼区域是相对差异最小的区域。同时在口罩、帽子等各种因素的影响下，双眼区域是最不易被遮挡的区域。另一方面，双眼区域包含了大量具有可识别性的大量纹理梯度特征，这使得通过机器学习算法训练得到的各个弱分类器(特征)中，有大量的特征被包含在双眼区域。此外，在无辅助立体显示的应用中，对双眼的精确定位也是最为重要的一个环节。故此将双眼所在区域作为识别度最高的区域，鼻子所在区域次之。综合考虑各个方面的因素，我们将人脸中双眉的上边界至鼻子中间点之间的区域定义为双眼的精确区域。由此我们选定人脸中的双眼区域作为我们特征绑定的“热点区域”。
对外籍旅客的肤色，发型，瞳孔颜色等进行优化，而且在旅客戴帽子、化妆和戴口罩的情形均可通过本发明进行识别。
设置移动拍摄摄像头，通过视频识别发现旅客戴眼镜时，通过高精度图像识别技术，结合拍摄距离和角度，捕捉旅客眼镜中的整体图像，并对比旅客脸部图像，找到眼镜边缘处的旅客脸部轮廓与实际旅客脸部轮廓的错位值，以此值估算旅客眼镜的度数，若眼镜中的旅客面部轮廓外突出旅客实际脸部轮廓，则该旅客所戴眼镜为凸透镜，若眼镜中的旅客面部轮廓内凹于旅客实际脸部轮廓，则该旅客所戴眼镜为凹透镜，通过建立对比数据库，可以将外凸出或内凹出的距离通过查询对比数据库得到该眼镜的大致眼镜度数，通过该眼镜度数将眼镜内采集到的旅客眼部图像缩小与该眼镜度数相应的倍数，形成调整眼部图像，将采集到的旅客面部图像去除眼镜部分的图像，在眼镜图像的位置对应放置调整眼部图像，再对合成后的图像进行人脸识别，可以避免眼镜对人脸识别的干扰。

Claims (6)

1.一种基于人脸-人眼检测的“水客”判定海关查验系统，其特征是方法包括以下步骤：
构建人脸级联结构，从人脸中选出基准热点区域，并将基准热点区域按照识别度排序；
采集人脸数据，将采集到的基准热点区域作为实采热点区域；
以实采热点区域的识别度高低分配权重值大小；
将实采热点区域契合度按权重值比例作为人脸识别数据；
设置移动拍摄摄像头，通过视频识别发现旅客戴眼镜时，通过高精度图像识别技术，结合拍摄距离和角度，捕捉旅客眼镜中的整体图像，并对比旅客脸部图像，找到眼镜边缘处的旅客脸部轮廓与实际旅客脸部轮廓的错位值，以此值估算旅客眼镜的度数，若眼镜中的旅客面部轮廓外突出旅客实际脸部轮廓，则该旅客所戴眼镜为凸透镜，若眼镜中的旅客面部轮廓内凹于旅客实际脸部轮廓，则该旅客所戴眼镜为凹透镜，通过建立对比数据库，可以将外凸出或内凹出的距离通过查询对比数据库得到该眼镜的大致眼镜度数，通过该眼镜度数将眼镜内采集到的旅客眼部图像缩小与该眼镜度数相应的倍数，形成调整眼部图像，将采集到的旅客面部图像去除眼镜部分的图像，在眼镜图像的位置对应放置调整眼部图像，再对合成后的图像进行人脸识别，可以避免眼镜对人脸识别的干扰；
人脸的级联结构中强分类器分为两个部分：标准强分类器中所包含的所有弱分类器以及双眼热点区域的所包含的所有弱分类器，两个部分分别计算训练阈值；
若待检测样本在一级强分类器中，他的两个部分的输出中有一个大于其相对应的阈值，则此待检测样本作为人脸样本通过当前级的强分类器。
2.根据权利要求1所述的一种基于人脸-人眼检测的“水客”判定海关查验系统，其特征是将双眼的区域、鼻子的区域和嘴巴的区域作为热点区域。
3.根据权利要求1所述的一种基于人脸-人眼检测的“水客”判定海关查验系统，其特征是热点区域按照识别度从高到低排序为双眼的区域、鼻子的区域和嘴巴的区域。
4.根据权利要求1或2所述的一种基于人脸-人眼检测的“水客”判定海关查验系统，其特征是将人脸中双眉的上边界至鼻子中间点之间的区域定义为双眼的精确区域。
5.根据权利要求1所述的一种基于人脸-人眼检测的“水客”判定海关查验系统，其特征是将各实采热点区域契合度乘以各自的权重值并累加形成人脸识别数据，各基准热点区域权重值相加为1。
6.根据权利要求1所述的一种基于人脸-人眼检测的“水客”判定海关查验系统，其特征是设置人脸识别阈值，若最后测量的人脸识别数据大于人脸识别阈值，则采信该人脸识别数据，否则不采信，并发出警报。
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