一种面部识别系统及识别方法
技术领域
本发明涉及面部识别远程监控技术领域,尤其涉及一种应用于旅游行程的面部识别系统及识别方法。
背景技术
面部识别是采用通用的摄像机作为识别信息获取装置,以非接触的方式获取识别对象的面部图像,处理设备在获取图像后与数据库进行比对后完成识别的过程。面部识别是基于生物特征的识别方式,具有准确、实时、难仿冒、易用性好、用户接受度高的特点。随着现代生活智能化程度的逐步提高,面部识别开始应用于旅游行业,比如在车站、景区、酒店等人流量较大的地点设置面部识别装置,能够快速高效地进行身份识别,提高用户体验。无接触服务能最大限度地降低人与人之间的交叉感染风险,对服务流程的规范等标准化要求更高。
但是,现有的面部识别装置仅仅是独立的设置在分离的场所中,各个场所之间相互孤立,因此用户常常需要重复多次输入个人生物特征信息,操作繁琐。并且,现有的面部识别装置也无法基于整个旅游行程形成一个高度统一的面部识别系统,无法提高游客的旅游行程中的智能化程度,不能给用户带来舒适的用户体验。需要改进以实现旅游景区之间、酒店之间、旅游景区与酒店之间亦或景区、酒店与公共场所等之间互联互通、有机结合,提高信息共享的能力。
此外,由于景区内的人流量大,监控设备采集的监控画面尺寸也较大,监控画面中各个区域的明暗程度不同,监控画面中的游客的景深不同,导致面部识别装置无法准确地识别出监控画面中的人脸特征,降低了面部识别的准确率。如何令面部识别装置能够又快又准地完成识别任务,是景区面部识别亟需解决的技术问题。
另外,由于景区中人流拥挤、地形复杂,容易出现人员走失现象,而现有技术中往往只能通过广播大范围查找,通过监控画面进行逐个排查,难以快速找到走失人员。如何通过面部识别系统高效地定位走失人员,也是各个景区亟需解决的问题。
发明内容
发明目的:针对以上问题,本发明提出一种面部识别系统及识别方法。
技术方案:
第一方面,本发明提出一种面部识别系统,包括:
游客携带的第一终端,导游携带的第二终端;
大数据云平台,若干群体运载工具,若干景区;
所述大数据平台包括第一数据服务器,Web服务器;
群体运载工具上设置第一识别装置;
景区中设置若干第二识别装置,景区监管平台,景区工作人员携带第三终端;
景区监管平台包括第二数据服务器,景区工作人员信息库;
所述第一终端,用于采集游客的人体特征信息,并上传至大数据云平台,保存至第一数据服务器,所述人体特征信息包括面部识别信息;
所述第一识别装置,用于对即将进入群体运载工具的游客进行第一面部识别;
所述第二终端,用户在第一面部识别失败,且当前旅游行程目的地景区没有接待余量时,接收大数据云平台发送的提示信息;
所述第二识别装置,用于对景区内的游客进行面部识别。
第一识别装置包括:
第一监测部,用于采集即将进入群体运载工具的游客的人脸图像;
第一识别部,用于将采集的游客的人脸图像与第一数据服务器中的面部识别信息进行比对识别。
第二识别装置包括:
第二监测部,用于拍摄景区内的监控视频;
第二采集部,用于提取监控视频中包含游客的监控画面;
分区处理部,用于将监控画面划分为若干个划分区域;
调节处理部,用于根据每个划分区域的明暗数值和景深数值对划分区域进行调节;
人脸识别部,用于对划分区域内的游客面部进行识别。
第二识别装置还包括:
特征提取部,用于提取游客当日关键特征,所述当日关键特征包括衣服类型、衣服颜色、身高、胖瘦程度。
大数据云平台还包括第三数据服务器,用于接收并保存游客当日关键特征。
所述第一终端、第二终端、第三终端包括手机、平板、笔记本电脑。
第二方面,本发明提出一种面部识别系统的面部识别方法,所述控制方法包括如下步骤:
S1、游客通过第一终端报名旅游行程,缴费并上传个人信息,包括:
S11、在游客被告知且游客同意的情况下,通过第一终端采集游客的人体特征信息,所述人体特征信息包括面部识别信息;
S12、通过第一终端采集用户的个人身份信息,所述个人身份信息包括姓名、性别、年龄、身份证号;
S13、将游客的人体特征信息与个人身份信息进行关联,并为每个游客设置唯一编码,发送大数据云平台,保存至第一数据服务器中;
S2、通过群体运载工具上设置的第一识别装置对上车的游客进行身份核验,包括:
S21、第一识别装置对当前游客进行面部识别,并与第一数据服务器进行通信传输,通过与第一数据服务器中的面部识别信息进行特征比对确定当前游客是否为已报名游客,若是,则身份核验通过;否则,进入步骤S22;
S22、第一识别装置向大数据云平台发送第一警示信号,大数据云平台接收第一警示信号后,与当前旅游行程目的地景区的监管平台的第二数据服务器通信,判断目的地景区是否还有接待余量,若是,则判断当前游客还可报名当前旅游行程,返回步骤S1,若否,则进入步骤S23;
S23、通过大数据云平台发送提示信息至导游人员的携带的第二终端,导游人员引导当前游客下车,结束;
S3、在景区内部设置若干第二识别装置,对景区内的人员进行面部识别,包括:
S31、第二识别装置的第二监测部拍摄监控视频,第二采集部提取监控视频中包含游客的监控画面;
S311、第二识别装置的分区处理部初步识别人体轮廓,获取人体轮廓上每个轮廓点的坐标,通过求均值的方式获得每个人体轮廓的中心点坐标;
S312、对于每一个人体轮廓,中心点与任意一个轮廓点的连线距离为h,沿着中心点向轮廓点的方向向外延伸α*h得到轮廓延伸点,轮廓点与轮廓延伸点所围的区域构成延伸区域;轮廓区域与延伸区域共同构成了每个划分区域;延伸区域中包含若干可作为参考明暗程度和参考景深的标签物品;
S32、对每个划分区域内的轮廓区域和延伸区域进行图像分析,识别每个划分区域的明暗数值H以及景深数值E;根据H的数值大小,将多个划分区域划分为n类,每类相对应地生成明暗调节系数hi(1≤i≤n);根据E的数值大小,将多个划分区域划分为m类,每类相对应地生成景深调节系数ej(1≤j≤m);如此每个划分区域都生成明暗调节系数与景深调节系数;
S33、对每个划分区域进行面部识别,包括:
S331、舍弃每个划分区域中的延伸区域,保留轮廓区域,识别轮廓区域中的人脸区域与非人脸区域;
S332、提取人脸区域,以及该划分区域的明暗调节系数与景深调节系数,基于明暗调节系数的大小调节人脸区域的明暗程度,基于景深调节系数的大小调节人脸区域的面积大小与锐化程度,从而获取调整后的人脸区域;
S34、对调整后的人脸区域进行面部识别,包括:
S341、与大数据云平台中的第一数据服务器中存储的面部识别信息进行特征比对,若比对成功,则将当前人脸信息与游客的唯一编码进行关联处理,进入步骤S342;若比对失败,则进入步骤S344;
S342、重回当前人脸区域对应的轮廓区域,识别与人脸对应的非人脸区域,识别当日关键特征,所述当日关键特征包括衣服类型、衣服颜色、身高、胖瘦程度;
S343、将游客的唯一编码、当日关键特征以及当前地理位置,打包形成一条记录数据,存入大数据云平台的第三数据服务器;
S344、当前人脸信息标记警示信号,并存入第三数据服务器;
S345、将第三数据服务器中的人脸信息与景区工作人员信息库中的人脸信息进行特征比对,若比对成功,则删除第三数据服务器中的当前人脸信息;否则,保留第三数据服务器中的当前人脸信息并上传警示信号至景区监管平台;
S4、对目标人员快速查找定位,所述目标人员包括走失人员;
S41、若游客发现同伴走失,可通过游客携带的第一终端或导游携带的第二终端向大数据云平台发送查找指令信息并上报目标人员;
S42、大数据云平台接收查找指令,并在第三数据服务器中通过游客的唯一编码检索目标人员的当日关键特征以及当前地理位置,在第一数据服务器中通过游客的唯一编码检索目标人员的人体特征信息与个人身份信息;
S43、通过多个当前地理位置与时间戳,确定目标人员的行动轨迹,分析出若干个疑似目标地点,推送至第一终端或第二终端;
S44、疑似目标地内的景区工作人员携带的第三终端接收第一数据服务器发送的目标人员的人体特征信息与个人身份信息,以及第三数据服务器发送的目标人员的当日关键特征信息,快速排查寻找目标人员。
其中,α的确定方式为:相邻两人体轮廓的延伸区域可重叠从而使延伸区域最大化,但是每个人体轮廓的延伸区域不得与其他人体轮廓的轮廓区域重叠。
其中,第一终端、第二终端、第三终端,均通过Web服务器与大数据云平台进行通信连接。
其中,对若干疑似目的地点进行排序,按照概率由高到低的顺序展示若干疑似目的地点,并推送至第三终端。
本发明相对于现有技术具有以下有益效果:
1、本发明的面部识别系统和面部识别方法基于整个旅游行程设置,将游客、导游、景区、运载工具、大数据云平台有机联合为统一的系统,能够提高旅游行程的全流程的智能化程度,用户在旅游行程中能够充分体验到面部识别带来的高效与便捷。
2、本发明的在群体运载工具中设置第一识别装置,对前来的游客进行面部识别,能够避免未报名人员混入其中。并且,还能够及时与景区监管平台进行通信,了解景区接待余量,即使当前游客没有报名,但是在景区接待余量充足的情况下,仍然能够临时报名,并更新数据库中的面部识别信息。
3、本发明中在景区设置的第二识别装置,能够快速、准确地进行面部识别。现有技术中,直接提取人脸区域进行识别,但因为每个游客肤色、脸部大小具有一定差异,而画面的明暗程度、景深也会导致画面中的皮肤颜色和脸部大小产生变化,因此会导致面部识别的不准确。而本发明对景区监控画面进行分区处理,每个划分区域中不但包含人体轮廓区域,还包括延伸区域,延伸区域中包含若干可作为参考明暗程度和参考景深的标签物品,这样能够准确地识别每个划分区域真实的明暗程度与景深程度,从而对每个划分区域进行调节,进而获取更加真实的人脸肤色和大小,提高面部识别准确度。
4、本发明还能够快速高效地定位走失人员。现有技术中游客通常仅仅录入简单的个人信息,如姓名、性别、年龄等,但是在查找走失人员时,最有用的信息是当日穿戴的衣服样式、颜色、高矮胖瘦等特征,而游客不可能每天都更新自己的当日信息并上传。而本发明在景区设置的第二识别装置,不但识别人脸信息,还识别用户的当日关键特征,包括衣服类型、衣服颜色、身高、胖瘦程度,并且记录地理位置。在寻找走失人员时,能够分析出走失人员行动轨迹,分析出若干疑似目标地点,并将走失人员的当日关键特征发送至疑似目标地内的景区工作人员携带的第三终端,能够快速排查寻找走失人员。
附图说明
图1是一种面部识别系统结构示意图;
图2是第二识别装置的结构示意图;
图3是一种面部识别系统的面部识别方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明的技术方案作进一步的说明。
实施例一:
本发明提出一种面部识别系统,包括:
游客携带的第一终端,导游携带的第二终端,景区工作人员携带的第三终端;
大数据云平台,若干群体运载工具,若干景区;
所述大数据平台包括第一数据服务器,Web服务器;
群体运载工具上设置第一识别装置;
景区中设置若干第二识别装置,景区监管平台;
景区监管平台包括第二数据服务器,景区工作人员信息库;
所述第一终端,用于采集游客的人体特征信息,并上传至大数据云平台,保存至第一数据服务器,所述人体特征信息包括面部识别信息;
所述第一识别装置,用于对即将进入群体运载工具的游客进行第一面部识别;
所述第二终端,用户在第一面部识别失败,且当前旅游行程目的地景区没有接待余量时,接收大数据云平台发送的提示信息;
所述第二识别装置,用于对景区内的游客进行面部识别。
第一识别装置包括:
第一监测部,用于采集即将进入群体运载工具的游客的人脸图像;
第一识别部,用于将采集的游客的人脸图像与第一数据服务器中的面部识别信息进行比对识别。
第二识别装置包括:
第二监测部,用于拍摄景区内的监控视频;
第二采集部,用于提取监控视频中包含游客的监控画面;
分区处理部,用于将监控画面划分为若干个划分区域;
调节处理部,用于根据每个划分区域的明暗数值和景深数值对划分区域进行调节;
人脸识别部,用于对划分区域内的游客面部进行识别。
第二识别装置还包括:
特征提取部,用于提取游客当日关键特征,所述当日关键特征包括衣服类型、衣服颜色、身高、胖瘦程度。
此外,大数据云平台还包括第三数据服务器,用于接收并保存游客当日关键特征。
此外,所述第一终端、第二终端、第三终端包括手机、平板、笔记本电脑。
此外,群体运载工具内还设置有拾音设备,所述拾音设备用于采集导游语音,实时分析判断是否出现导游强制消费的现象,若有,则发送警报信息至大数据云平台。
实施例二:
本发明提出一种面部识别系统的面部识别方法,所述控制方法包括如下步骤:
S1、游客通过第一终端报名旅游行程,缴费并上传个人信息,包括:
S11、在游客被告知且游客同意的情况下,通过第一终端采集游客的人体特征信息,所述人体特征信息包括面部识别信息;
S12、通过第一终端采集用户的个人身份信息,所述个人身份信息包括姓名、性别、年龄、身份证号;
S13、将游客的人体特征信息与个人身份信息进行关联,并为每个游客设置唯一编码,发送大数据云平台,保存至第一数据服务器中;
S2、通过群体运载工具上设置的第一识别装置对上车的游客进行身份核验,包括:
S21、第一识别装置对当前游客进行面部识别,并与第一数据服务器进行通信传输,通过与第一数据服务器中的面部识别信息进行特征比对确定当前游客是否为已报名游客,若是,则身份核验通过;否则,进入步骤S22;
S22、第一识别装置向大数据云平台发送第一警示信号,大数据云平台接收第一警示信号后,与当前旅游行程目的地景区的监管平台的第二数据服务器通信,判断目的地景区是否还有接待余量,若是,则判断当前游客还可报名当前旅游行程,返回步骤S1,若否,则进入步骤S23;
S23、通过大数据云平台发送提示信息至导游人员的携带的第二终端,导游人员引导当前游客下车,结束;
S3、在景区内部设置若干第二识别装置,对景区内部人员进行面部识别,包括:
S31、第二识别装置的监测部拍摄监控视频,采集部提取监控视频中包含游客的监控画面;
S311、第二识别装置的分区处理部初步识别人体轮廓,获取人体轮廓上每个轮廓点的坐标,通过求均值的方式获得每个人体轮廓的中心点坐标;
S312、对于每一个人体轮廓,中心点与任意一个轮廓点的连线距离为h,沿着中心点向轮廓点的方向向外延伸α*h得到轮廓延伸点,轮廓点与轮廓延伸点所围的区域构成延伸区域;轮廓区域与延伸区域共同构成了每个划分区域;延伸区域中包含若干可作为参考明暗程度和参考景深的标签物品;
例如,标签物品可以设置在景区内的垃圾桶上、树木上、道路上等等。标签物品可以使相同尺寸的,这样便于根据监控画面中每个划分区域内的标签物品的像素大小来计算划分区域的景深。标签物品可以是多个标准颜色组合形成了,这样便于根据监控画面中每个划分区域内的标签物品的颜色来计算划分区域的明暗程度;
S32、对每个划分区域内的轮廓区域和延伸区域进行图像分析,识别每个划分区域的明暗数值H以及景深数值E;根据H的数值大小,将多个划分区域划分为n类,每类相对应地生成明暗调节系数hi(1≤i≤n);根据E的数值大小,将多个划分区域划分为m类,每类相对应地生成景深调节系数ej(1≤j≤m);如此每个划分区域都生成明暗调节系数与景深调节系数;
这里,并不需要对每个划分区域单独设置一个个性化的明暗调节系数和景深调节系数,因为这样会造成计算量显著增加。因此,根据明暗数值范围将多个划分区域归类为n类,每类中划分区域使用同一个明暗调节系数。根据景深数值范围将多个划分区域归类为m类,每类中划分区域使用同一个景深调节系数;
S33、对每个划分区域进行面部识别,包括:
S331、舍弃每个划分区域中的延伸区域,保留轮廓区域,识别轮廓区域中的人脸区域与非人脸区域;
S332、提取人脸区域,以及对应的明暗调节系数与景深调节系数,基于明暗调节系数的大小调节人脸区域的明暗程度,基于景深调节系数的大小调节人脸区域的面积大小与锐化程度,从而获取调整后的人脸区域;
基于明暗调节系数将人脸区域调整为标准明暗程度,基于景深调节系数将人脸区域调整为标准大小,并且,若人脸区域太小而导致清晰度太低,则可进行锐化处理从而提高清晰度,这样,最终得到的人脸区域能够反映游客人脸的真实肤色与大小;
S34、对调整后的人脸区域进行面部识别,包括:
S341、与大数据云平台中的第一数据服务器中存储的面部识别信息进行特征比对,若比对成功,则将当前人脸信息与游客的唯一编码进行关联处理,进入步骤S342;若比对失败,则进入步骤S344;
S342、重回当前人脸区域对应的轮廓区域,识别与人脸对应的非人脸区域,识别当日关键特征,所述当日关键特征包括衣服类型、衣服颜色、身高、胖瘦程度;
S343、将游客的唯一编码、当日关键特征以及当前地理位置,打包形成一条记录数据,存入大数据云平台的第三数据服务器;
S344、当前人脸信息标记警示信号,并存入第三数据服务器;
S345、将第三数据服务器中的人脸信息与景区工作人员信息库中的人脸信息进行特征比对,若比对成功,则删除第三数据服务器中的当前人脸信息;否则,保留第三数据服务器中的当前人脸信息并上传警示信号至景区监管平台;
若当前人脸信息对应的游客既没有提前报名,又不是景区工作人员,则可能为逃票人员,因此将当前人脸信息上传警示信号至景区监管平台;
S4、对目标人员快速查找定位,所述目标人员包括走失人员;
S41、若游客发现同伴走失,可通过游客的第一终端或导游的第二终端向大数据云平台发送查找指令信息并上报走失人;
S42、大数据云平台接收查找指令,并在第三数据服务器中通过游客的唯一编码检索走失人的当日关键特征以及当前地理位置,在第一数据服务器中通过游客的唯一编码检索走失人的人体特征信息与个人身份信息;
S43、通过多个当前地理位置与时间戳,确定走失人的行动轨迹,分析出若干个疑似目标地点,推送至第一终端或第二终端;
S44、疑似目标地内的景区工作人员携带的第三终端接收第一数据服务器发送的目标人员的人体特征信息与个人身份信息,以及第三数据服务器发送的目标人员的当日关键特征信息,快速排查寻找目标人员。
其中,α的确定方式为:相邻两人体轮廓的延伸区域可重叠从而使延伸区域最大化,但是每个人体轮廓的延伸区域不得与其他人体轮廓的轮廓区域重叠。
其中,第一终端、第二终端、第三终端,均通过Web服务器与大数据云平台进行通信连接。
其中,对若干疑似目的地点进行排序,按照概率由高到低的顺序展示若干疑似目的地点,并推送至第三终端。