一種人臉識別比對方法和實現該方法的系統的製作方法
2024-01-22 16:20:15 2
一種人臉識別比對方法和實現該方法的系統的製作方法
【專利摘要】本發明公開了一種人臉識別比對方法和實現該方法的系統。一方面，一種人臉識別比對方法主要包括以下步驟：步驟1：第一採集模塊實時的獲取目標人物的頭像照片，所述頭像照片為側臉照片；步驟2：比對模塊實時的將步驟1中所獲取的頭像照片與資料庫內任意一個索引模板中的作為輔助標籤的側臉照片進行相似度比對，判斷是否存在預設的第一閥值的頭像照片，若存在，即判斷該目標人物的頭像照片與已有頭像照片為同一人，調取模塊調取與作為輔助標籤的側臉照片相對應的作為主標籤的正臉照片，若不存在，則丟棄該頭像照片。另一方面，本發明還提供了一種實現上述方法的系統。本發明可使非正臉的人臉也能有一個匹配的角度，從而可提高人臉的比對正確率。
【專利說明】一種人臉識別比對方法和實現該方法的系統
【技術領域】
[0001]本發明涉及人臉識別【技術領域】，更具體地說，特別涉及一種人臉識別比對方法和實現該方法的系統。
【背景技術】
[0002]人臉識別是一項熱門的計算機技術研宄領域，它屬於生物特徵識別技術，是對生物體(一般特指人)本身的生物特徵來區分生物體個體。生物特徵識別技術所研宄的生物特徵包括臉、指紋、手掌紋、虹膜、視網膜、聲音(語音)、體形等。這其中，只有人臉特徵是最直觀、最可靠、最準確的，利用人臉特徵進行身份驗證是最自然、最直接的手段。相比其它人體生物特徵識別，人臉特徵識別不需對象行為的配合就能方便有效地核查對象的身份，不易被察覺，因而具有優良的防偽、防欺詐、直接、友好、方便等特點。經過幾十年的研宄，人臉識別技術已廣泛的應用在安防、門禁、考勤等領域。
[0003]人臉識別主要包括人臉的定位、圖片預處理、人臉的特徵點的識別、人臉的特徵點的特徵值的提取、特徵值比對等，其中，人臉定位可以實現的方法很多，比如基於知識的方法(Knowledge-based)、特徵不變量方法(Feature invariant)，其中較為經典的為adaboost方法、模板匹配的方法(Template matching)等。圖片預處理包括人臉的角度調整，對於垂直於照片平面區域的傾斜角度校正通常通過以下幾種理論進行:I)基於 Garbor 小波變換的方法(文獻 1:Y.Li and X.Y.Lin, 「Face hallucinat1nwith pose variat1n」 in Pr0.6th IEEE Int.Conf.Automatic Face and GestureRecognit1n, 2004，pp.723 - 728) ；2)基於張量分解的方法(文獻 2:K.Jia andS.G.Gong, 「Mult1-modal tensor face for simultaneoussuper-resoIut1n andrecognit1n,，，in Proc.1EEE Int.Conf.ComputerVis1n, 2005, pp.1683-1690 ;文獻 3:K.Jia and S.G.Gong, 「Generalizedfacesuper-resolut1n,，，IEEETrans.1mageProcessing, vol.17，n0.6，pp.873886，Jun.2008) ；3)改進的點對應算法和線性物體類的原理構造正臉合成的方法(文獻4:陳家大、賴劍煌、馮國燦，「一種人臉姿勢判別與正臉合成的新方法」，計算機研宄與發展，2006)，通過上述任一種方法即可達到對照片傾斜角度的調整；人臉特徵點的識別和提取如中國專利申請CN201310746593.1中，提出了一種新的人臉特徵值提取的算法。中國專利申請CN2008100003131.1公開了一種人臉檢測和追蹤的方法，上述的技術發展使人臉識別技術發展迅速，應用前景廣泛。
[0004]據不完全統計，中國正進入流動時代。2011年，全國流動人口達到2.3億人，佔總人口的17%，即每6名中國人中就有I人是流動人口。未來20年，還將有3億農村人口進入城鎮。隨著流動人口大量增加，面臨著流動人口結構複雜、人員信息不透明，流動人口數量龐大，流動人員管理困難等局面，尤其是在流動人員中夾雜著刑嫌人員，流竄逃逸，伺機作案，更有部分人員犯罪後「漂白身份」潛入異地繼續生活，如何能夠有效的抑制和發現混淆在龐大的流動人口中的重點人員，成為目前面臨的重要課題，給社會綜合管理帶來挑戰，使得公安機關等部門作為社會公安安全管理的主力軍，身上的責任和義務更加沉重。
[0005]隨著經濟的高速發展以及城鎮化進程的加快，城市人口日趨密集，城市人口數量和流動性也大大增加，加強對城市人員信息的管理對社會治安、重點區域防範、維穩等方面意義重大。另外，近年來社會犯罪率呈逐年升高的態勢，高科技犯罪以及偽造身份信息犯罪層出不窮，犯罪行為的突發性、不確定性增強，給防範和偵破工作帶來極大的困難。最近，恐怖分子實施爆炸、砍刀傷人等恐怖活動頻發。反恐部門一直在研宄對策，基於目前沒有足夠的警力進行監控；即使通過人來實時監控，還是無法及時有效地將事件辨識出來。開展反恐怖圖像監控智能分析系統研宄，將有效防止恐怖事件的發生。開展研宄反恐怖圖像監控智能分析系統迫在眉睫。
[0006]在實際的操作過程中，由於動態或靜態人臉比對中有些是非完全正臉，因此，有必要設計一種通過側臉的對比就能找到該人物正臉資料的方法。
【發明內容】
[0007]本發明的目的在於提供一種通過藉助側臉的對比就能找到該人物正臉資料的人臉識別比對方法，該比對方法能夠提高人臉的比對正確率。
[0008]本發明還提供一種實現上述方法的系統。
[0009]為了達到上述目的，本發明採用的技術方案如下:
[0010]一種人臉識別比對方法，該比對方法通過第一採集模塊、比對模塊、調取模塊和資料庫實施，所述資料庫內含有多個索引模板，每個索引模板內含有多張已有頭像照片，所述已有頭像照片包括作為主標籤的正臉照片和多張作為輔助標籤的側臉照片；所述的方法包括以下步驟:
[0011]步驟1:所述第一採集模塊實時的獲取目標人物的頭像照片，所述頭像照片為側臉照片；
[0012]步驟2:所述比對模塊實時的將步驟I中所獲取的頭像照片與資料庫內任意一個索引模板中的作為輔助標籤的側臉照片進行相似度比對，判斷是否存在預設的第一閥值的頭像照片，若存在，即判斷該目標人物的頭像照片與已有頭像照片為同一人，所述調取模塊調取與作為輔助標籤的側臉照片相對應的作為主標籤的正臉照片，若不存在，則丟棄該頭像照片。
[0013]優選地，在上述的人臉識別比對方法，所述資料庫內還含有與每個索引模板中的已有頭像照片相對應的已有人物信息的身份信息庫，當步驟2中判斷存在預設的第一閥值的頭像照片時，所述調取模塊還調取與作為主標籤的正臉照片相對應的人物信息。
[0014]優選地，在上述的人臉識別比對方法，當步驟2中判斷存在預設的第一閥值的頭像照片時，所述調取模塊還調取與該頭像照片相對應的即時人物信息，該即時人物信息包括第一採集模塊所獲取的現場人物出現的時間信息和地點信息。
[0015]優選地，在上述的人臉識別比對方法，所述資料庫內的多張已有頭像照片的獲取方法為通過多維建模獲取:
[0016]通過第二採集模塊對目標人臉進行各個方向建模，具體方法為:目標人臉轉向一邊剛好露出雙眼開始直至人臉轉向另外一邊露出雙眼為止，在該過程中進行多次等分角度建模，以獲取目標人臉的正面照片和多張側面照片，並將正面照片作為主標籤，將多張側面照片作為輔助標籤。
[0017]優選地，在上述的人臉識別比對方法，所述多次等分角度建模包括四等分、六等分或八等分。
[0018]優選地，在上述的人臉識別比對方法，所述步驟I中還包括採用一角度判斷模塊對第一採集模塊所獲取頭像照片的角度與每個索引模板內作為輔助標籤的側臉照片的角度進行比較的步驟，若第一採集模塊所獲取頭像照片的角度與作為輔助標籤的側臉照片的角度相等，則繼續步驟2，否則，丟棄該頭像照片。
[0019]優選地，在上述的人臉識別比對方法，所述步驟2中比對模塊將步驟I中所獲取的頭像照片與資料庫內任意一個索引模板中的作為輔助標籤的側臉照片進行相似度比對的具體包括以下子步驟:
[0020]子步驟20:人臉定位，從目標人物的頭像照片的背景中分離出人臉區域；
[0021]子步驟21:雙眼定位，從子步驟20中獲取的人臉區域中確定雙眼瞳孔的位置；
[0022]子步驟22:影像校正，校正人臉區域的傾斜角度，並根據子步驟21中所確定的雙眼瞳孔的位置確定所述的雙眼瞳孔中心的距離，並根據雙眼瞳孔中心的距離與預設的雙眼瞳孔中心的距離的比值，調整人臉區域的像素；
[0023]子步驟23:影像預處理，對子步驟22中校正過的人臉區域進行預處理，具體包括臉部的色彩、臉部曝光、臉部光線均勻、臉部平均色彩、臉部高光、模糊度、亮度均值、灰度動態範圍、不均勻性、過曝光比例、欠曝光比例、圖像銳度、圖像模糊度的處理；
[0024]子步驟24:提取人臉特徵集群，對經子步驟23獲取的人臉區域提取不少於一個的人臉特徵值，所述的頭像照片的人臉特徵值的集合為頭像照片的人臉特徵集群；
[0025]子步驟25:將所述的人物頭像相片的人臉特徵集群與資料庫內任意一個索引模板中作為輔助標籤的側臉照片的人臉特徵集群進行比對，計算符合預設的第二閾值的人臉特徵值的數量，並根據符合預設的第二閾值的人臉特徵值的數量獲得相似度；
[0026]子步驟26:判斷所述的相似度是否符合第一閾值，若是，調取模塊調取與作為輔助標籤的側臉照片相對應的作為主標籤的正臉照片。
[0027]優選地，在上述的人臉識別比對方法，其特徵在於:若子步驟26中得到的符合第一閾值的已有頭像照片為多張，則根據多張已有頭像照片對應的相似度，選擇相似度最大的已有頭像照片。
[0028]本發明還提供一種實現人臉識別比對方法的系統，包括:
[0029]第一採集模塊，所述第一採集模塊用於實時的獲取目標人物的頭像照片；
[0030]比對模塊，所述比對模塊用於將第一採集模塊所獲取的頭像照片與資料庫內任意一個索引模板中的作為輔助標籤的側臉照片進行相似度比對，判斷是否存在預設的第一閥值的頭像照片；
[0031]調取模塊，所述調取模塊用於在比對模塊判斷存在預設的第一閥值的頭像照片時，調取與作為輔助標籤的側臉照片相對應的作為主標籤的正臉照片，並調取與作為主標籤的正臉照片相對應的人物信息，以及還調取與該頭像照片相對應的即時人物信息。
[0032]資料庫，所述資料庫內含有多個索引模板，每個索引模板內含有多張已有頭像照片，所述已有頭像照片包括作為主標籤的正臉照片和多張作為輔助標籤的側臉照片，所述資料庫內還含有與每個索引模板中的已有頭像照片相對應的已有人物信息的身份信息庫；
[0033]第二採集模塊，所述第二採集模塊用於對目標人臉進行各個方向建模，用於建立多個索引模板，每個索引模板均包括作為主標籤的正臉照片和多張作為輔助標籤的側臉照片；
[0034]角度判斷模塊，所述角度判斷模塊用於對第一採集模塊所獲取頭像照片的角度與每個索引模板內作為輔助標籤的側臉照片的角度進行比較；
[0035]所述第一採集模塊、比對模塊、調取模塊、資料庫和第二採集模塊依次連接，所述角度判斷模塊連接於第一採集模塊和資料庫之間。
[0036]優選地，在上述的實現人臉識別比對方法的系統中，所述第一採集模塊和第二採集模塊均為攝像頭。
[0037]與現有技術相比，本發明的優點在於:本發明通過比對模塊實時的將第一採集模塊中所獲取的頭像照片與資料庫內任意一個索引模板中的作為輔助標籤的側臉照片進行相似度比對，判斷是否存在預設的第一閥值的頭像照片，若存在，即判斷該目標人物的頭像照片與已有頭像照片為同一人，調取模塊調取與作為輔助標籤的側臉照片相對應的作為主標籤的正臉照片。通過採用本發明的方法和系統，可以使非正臉的人臉也能有一個匹配的角度，從而可以提高人臉的比對正確率。
[0038]總之，本發明通過藉助側臉的對比就能找到該人物正臉資料，能夠提高人臉的比對正確率。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0039]為了更清楚地說明本發明實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發明的一些實施例，對於本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。
[0040]圖1是本發明所述人臉識別比對方法的流程圖。
[0041]圖2是本發明所述人臉識別比對方法中比對的具體流程圖。
[0042]圖3是本發明所述人臉識別比對方法中四等分角度、五人臉建模的示意圖。
[0043]圖4是本發明所述人臉識別比對方法中六等分角度、七人臉建模的示意圖。
[0044]圖5是本發明的系統的框架圖。
【具體實施方式】
[0045]下面結合附圖對本發明的優選實施例進行詳細闡述，以使本發明的優點和特徵能更易於被本領域技術人員理解，從而對本發明的保護範圍做出更為清楚明確的界定。
[0046]實施例一
[0047]參閱圖1所示，本發明提供一種人臉識別比對方法，所述比對方法通過第一採集模塊1、比對模塊2、調取模塊3和資料庫4實施，所述資料庫4內含有多個索引模板41，每個索引模板41內含有多張已有頭像照片，所述已有頭像照片包括作為主標籤的正臉照片和多張作為輔助標籤的側臉照片；所述的方法包括以下步驟:
[0048]步驟1:所述第一採集模塊I實時的獲取目標人物的頭像照片，所述頭像照片為側臉照片；
[0049]步驟2:所述比對模塊2實時的將步驟I中所獲取的頭像照片與資料庫4內任意一個索引模板41中的作為輔助標籤的側臉照片進行相似度比對，判斷是否存在預設的第一閥值的頭像照片，若存在，即判斷該目標人物的頭像照片與已有頭像照片為同一人，所述調取模塊3調取與作為輔助標籤的側臉照片相對應的作為主標籤的正臉照片，若不存在，則丟棄該頭像照片。
[0050]所述資料庫4內還含有與每個索引模板41中的已有頭像照片相對應的已有人物信息的身份信息庫42，當步驟2中判斷存在預設的第一閥值的頭像照片時，所述調取模塊3還調取與作為主標籤的正臉照片相對應的人物信息。
[0051]在實際應用中，身份信息庫42中存儲有用戶預先存儲的已有人物信息，其來源可以根據用戶的需要自由設置，比如通過全國戶籍網絡中心、公安機關的犯罪分子的資料庫獲得，此外，如果是用於考場監控、展會監控、企業、小區等，可以通過考試資料庫、展會主辦方、企業員工資料庫、小區業主資料庫提供的相關人員資料等來獲得。此外，本身份信息庫21還可以採用即時輸入的方法，比如本系統和交通控制系統、車站售票系統、ATM自動取款系統結合，通過上述系統的第一採集模塊I和其他附帶信息如車牌號碼、購票證件、取款卡片號碼等來生成已有人物信息，達到人車合一、人票合一、人卡合一的效果。
[0052]當步驟2中判斷存在預設的第一閥值的頭像照片時，所述調取模塊3還調取與該頭像照片相對應的即時人物信息，該即時人物信息包括第一採集模塊I所獲取的現場人物出現的時間信息和地點信息。
[0053]本伺服器中存儲的已有的頭像照片可以根據用戶的需要自主設置，但是應該符合以下要求即一張正臉照片和多張側臉照片，其獲取方法可以根據需要設置，比如:通過第二採集模塊5對目標人臉進行各個方向建模，具體方法為:目標人臉轉向一邊剛好露出雙眼開始直至人臉轉向另外一邊露出雙眼為止，在該過程中進行多次等分角度建模，以獲取目標人臉的正面照片和多張側面照片，並將正面照片作為主標籤，將多張側面照片作為輔助標籤。如圖3中所示的四等分角度、五人臉建模，以及圖4中所示的六等分、七人臉建模。當然，上述的多次等分角度建模也包括四等分或八等分等。
[0054]在比對過程中，比對速度=比對總時間/比對總次數；前N選命中率=返回前N個圖像中和測試圖像是同一個人的次數/比對總次數*100%。
[0055]所述步驟I中還包括採用一角度判斷模塊6對第一採集模塊I所獲取頭像照片的角度與每個索引模板41內作為輔助標籤的側臉照片的角度進行比較的步驟，若第一採集模塊I所獲取頭像照片的角度與作為輔助標籤的側臉照片的角度相等，則繼續步驟2，否貝1J，丟棄該頭像照片。也就是說:在實際的採集過程中，第一採集模塊I可以採集到任何角度的頭像照片，而為了進一步的提高比對的效率和比對的精度，本發明通過角度判斷模塊6來對採集到的頭像照片進行過濾和篩選，以篩選出符合索引模板41中所建立的模板要求的照片，即:第一採集模塊I所獲取頭像照片的角度與作為輔助標籤的側臉照片的角度應相等。
[0056]參閱圖2所示，所述步驟2中比對模塊2將步驟I中所獲取的頭像照片與資料庫4內任意一個索引模板41中的作為輔助標籤的側臉照片進行相似度比對的具體包括以下子步驟:
[0057]子步驟20:人臉定位，從目標人物的頭像照片的背景中分離出人臉區域；
[0058]子步驟21:雙眼定位，從子步驟20中獲取的人臉區域中確定雙眼瞳孔的位置；採用adaboost基於人臉特徵的方法可以有效的確定雙眼瞳孔的位置，在現有技術中，人臉特徵點的定位已經開發出若干種方法，在此不一一詳述，上述具體的方法並不僅僅限於adaboost基於人臉特徵的方法；
[0059]在實際應用中，由於現有的移動終端的計算能力受制於體積、晶片發展程度的限制，其計算速度與固定式的計算機存在一定的差距，為了進一步提高本技術在移動終端中的運算速度，上述的人臉定位和雙眼定位採用如下的方法:
[0060]I)利用設定閥值自動將人眼與人臉其它部分和背景分離或利用人眼灰度值進行眼睛定位；
[0061]2)通過對灰度圖像進行垂直和水平灰度投影后，對人臉初步定；
[0062]3)用瞳孔大小的方框搜索人臉，落入框內的黑色像素個數達到最大時，框的位置即是眼睛位置。
[0063]子步驟22:影像校正，校正人臉區域的傾斜角度，並根據子步驟21中所確定的雙眼瞳孔的位置確定所述的雙眼瞳孔中心的距離，並根據雙眼瞳孔中心的距離與預設的雙眼瞳孔中心的距離的比值，調整人臉區域的像素；
[0064]在步驟2中，人臉比對具體來說具有如下注意事項:(1)支持照片的縮放、剪輯、壓縮等功能。人臉相片文件格式支持JPEG、BMP等主流格式。
[0065](2)比對前人臉照片質量檢測功能，比對前必須經過包括對人臉照片的文件壓縮格式、大小、尺寸(像素)、模糊度、色彩位數、人臉照片的人臉個數、兩眼距離、配戴眼鏡、光線均勻度、人臉左右兩側、上下偏轉角度等項檢測。以保證待比對的照片都必須符合人臉識別要求。
[0066](3)提供OCX或其他控制項形式的比對前人臉照片預處理功能，如模糊質量優化、修正等。
[0067](4)支持單張相片比對和批量相片比對。
[0068](5)支持多條件分類、分庫比對，即輸入相片的人臉身份特徵的單個或多個條件能在分類中實現更快速的比對。
[0069](6)支持按優先級建立比對人物，人物調度方法支持多策略，並可由用戶根據業務要求進行動態配置。
[0070](7)比對相片建模比對後，模板自動保存到特徵庫中。
[0071](8)比對結果包括相片ID、相似度(分數)或其他要求的信息等，可由參數決定，按照排序輸出；比對返回結果大小由參數決定。
[0072](9)比對結果支持文件和資料庫方式等方式輸出。支持包括導出WORD、EXCEL、TXT等格式。
[0073]通過設定特定的瞳距、拍攝角度以及拍攝光線，來獲得符合要求的即時頭像照片，並通過人像比對技術快速的得到處理結果，通過上述的處理可以有效的降低數據處理量，提高比對精度，降低比對的用時。
[0074]在具體應用中，人臉區域的傾斜角度的校正包括兩個方面，即照片平面區域的傾斜角度的校正和垂直於照片平面區域的傾斜角度的校正，對於照片平面區域的傾斜角度校正通過兩眼通孔中心的連線傾斜角度的計算既可以獲知需要校正的角度，人臉區域的像素主要根據雙眼瞳孔中心的距離與預設的雙眼瞳孔中心的距離的比值進行調整，比如拍照時獲取的雙眼瞳孔的距離為63像素，而預設的雙眼瞳孔中心的距離為65像素，則移動終端的圖片處理模塊則根據上述像素的比例進行適當增大。上述角度和像素的調整都是微調，通過較小的計算量既可以得到本子步驟所要求的處理結果。
[0075]子步驟23:影像預處理，對子步驟22中校正過的人臉區域進行預處理，具體包括臉部的色彩、臉部曝光、臉部光線均勻、臉部平均色彩、臉部高光、模糊度、亮度均值、灰度動態範圍、不均勻性、過曝光比例、欠曝光比例、圖像銳度、圖像模糊度的處理；
[0076]子步驟24:提取人臉特徵集群，對經子步驟23獲取的人臉區域提取不少於一個的人臉特徵值，所述的頭像照片的人臉特徵值的集合為頭像照片的人臉特徵集群；
[0077]子步驟25:將所述的人物頭像相片的人臉特徵集群與資料庫4內任意一個索引模板41中作為輔助標籤的側臉照片的人臉特徵集群進行比對，計算符合預設的第二閾值的人臉特徵值的數量，並根據符合預設的第二閾值的人臉特徵值的數量獲得相似度；
[0078]子步驟26:判斷所述的相似度是否符合第一閾值，若是，調取模塊3調取與作為輔助標籤的側臉照片相對應的作為主標籤的正臉照片，同時調出與其對應的即時人物信息和人物信息。若在子步驟26中得到的符合第一閾值的已有頭像照片為多張，則根據多張已有頭像照片對應的相似度，選擇相似度最大的已有頭像照片。
[0079]在本實施例中，操作人員還可以在一人臉共享服務平臺上進行後臺操作，進行人工操作或者幹預，主要是人工建模、對攝像頭的控制、手工採集目標人物相片等操作。
[0080]在本實施例中，獲取的目標人物頭像照片中同時記載有攝像頭的編號、拍攝時間、以及在拍攝畫面內有多個人物時各人物之間伺服器也給了不同人物的編號，在後續的工作人員如果想調取該目標人物的視頻只要有目標人物頭像照片即可以順利的調取錄像。錄像存儲在攝像頭的存儲中，並且定期傳遞給伺服器或者人臉共享服務平臺，定期刪除清理數據。
[0081]實施例二
[0082]本發明還提供一種實現上述人臉識別比對方法的系統，包括:
[0083]第一採集模塊1，所述第一採集模塊I用於實時的獲取目標人物的頭像照片；
[0084]比對模塊2，所述比對模塊2用於將第一採集模塊I所獲取的頭像照片與資料庫4內任意一個索引模板41中的作為輔助標籤的側臉照片進行相似度比對，判斷是否存在預設的第一閥值的頭像照片；
[0085]調取模塊3，所述調取模塊3用於在比對模塊2判斷存在預設的第一閥值的頭像照片時，調取與作為輔助標籤的側臉照片相對應的作為主標籤的正臉照片，並調取與作為主標籤的正臉照片相對應的人物信息，以及還調取與該頭像照片相對應的即時人物信息。
[0086]資料庫4，所述資料庫4內含有多個索引模板41，每個索引模板41內含有多張已有頭像照片，所述已有頭像照片包括作為主標籤的正臉照片和多張作為輔助標籤的側臉照片，所述資料庫4內還含有與每個索引模板41中的已有頭像照片相對應的已有人物信息的身份信息庫42 ；
[0087]第二採集模塊5，所述第二採集模塊5用於對目標人臉進行各個方向建模，用於建立多個索引模板41，每個索引模板41均包括作為主標籤的正臉照片和多張作為輔助標籤的側臉照片；
[0088]角度判斷模塊6，所述角度判斷模塊6用於對第一採集模塊I所獲取頭像照片的角度與每個索引模板41內作為輔助標籤的側臉照片的角度進行比較；
[0089]所述第一採集模塊1、比對模塊2、調取模塊3、資料庫4和第二採集模塊5依次連接，所述角度判斷模塊6連接於第一採集模塊I和資料庫4之間。
[0090]所述第一採集模塊I和第二採集模塊5均可以為攝像頭、手機、平板電腦或其他攝像設備。
[0091]實施例三
[0092]如圖4所示，本發明還提供結合上述系統進行案件偵破的具體實施例。
[0093]本實施例將上述系統用於犯罪分子抓獲和犯罪集團的搗毀。
[0094]在資料庫4內的索引模板41中存儲有犯罪團夥成員A的已有人物信息，具體包括已有頭像照片(作為主標籤的正臉照片和多張作為輔助標籤的側臉照片)和對應的人物身份信息。
[0095]當其中某一成員A進入到監控網中任一第一採集模塊I的監控範圍後，第一採集模塊I實時的採集成員A的頭像照片，一般的該頭像照片均為側面照片；當比對模塊2將第一採集模塊I所獲取的頭像照片與資料庫4內任意一個索引模板41中的作為輔助標籤的偵■照片進行相似度比對，如判斷存在預設的第一閥值(如90%)的頭像照片，即判斷該目標人物的頭像照片與已有頭像照片為同一人，調取模塊3調取與作為輔助標籤的側臉照片相對應的作為主標籤的正臉照片，同時調取人物身份信息、即時人物身份信息(包括時間信息和地點信息)，一方面公安人員實施抓捕。
[0096]當然，本系統和方法並不僅僅限於上述應用，還可以應用於交通、生產、學習等領域中，本實施例是對本發明的進一步說明以證明其優越性。
[0097]雖然結合附圖描述了本發明的實施方式，但是專利所有者可以在所附權利要求的範圍之內做出各種變形或修改，只要不超過本發明的權利要求所描述的保護範圍，都應當在本發明的保護範圍之內。
【權利要求】
1.一種人臉識別比對方法，該比對方法通過第一採集模塊、比對模塊、調取模塊和資料庫實施，其特徵在於:所述資料庫內含有多個索引模板，每個索引模板內含有多張已有頭像照片，所述已有頭像照片包括作為主標籤的正臉照片和多張作為輔助標籤的側臉照片；所述的方法包括以下步驟: 步驟1:所述第一採集模塊實時的獲取目標人物的頭像照片，所述頭像照片為側臉照片； 步驟2:所述比對模塊實時的將步驟1中所獲取的頭像照片與資料庫內任意一個索引模板中的作為輔助標籤的側臉照片進行相似度比對，判斷是否存在預設的第一閥值的頭像照片，若存在，即判斷該目標人物的頭像照片與已有頭像照片為同一人，所述調取模塊調取與作為輔助標籤的側臉照片相對應的作為主標籤的正臉照片，若不存在，則丟棄該頭像照片。
2.根據權利要求1所述的人臉識別比對方法，其特徵在於: 所述資料庫內還含有與每個索引模板中的已有頭像照片相對應的已有人物信息的身份信息庫，當步驟2中判斷存在預設的第一閥值的頭像照片時，所述調取模塊還調取與作為主標籤的正臉照片相對應的人物信息。
3.根據權利要求1所述的人臉識別比對方法，其特徵在於: 當步驟2中判斷存在預設的第一閥值的頭像照片時，所述調取模塊還調取與該頭像照片相對應的即時人物信息，該即時人物信息包括第一採集模塊所獲取的現場人物出現的時間^[目息和地點彳目息。
4.根據權利要求1所述的人臉識別比對方法，其特徵在於:所述資料庫內的多張已有頭像照片的獲取方法為通過多維建模獲取: 通過第二採集模塊對目標人臉進行各個方向建模，具體方法為:目標人臉轉向一邊剛好露出雙眼開始直至人臉轉向另外一邊露出雙眼為止，在該過程中進行多次等分角度建模，以獲取目標人臉的正面照片和多張側面照片，並將正面照片作為主標籤，將多張側面照片作為輔助標籤。
5.根據權利要求4所述的人臉識別比對方法，其特徵在於: 所述多次等分角度建模包括四等分、六等分或八等分。
6.根據權利要求1所述的人臉識別比對方法，其特徵在於: 所述步驟1中還包括採用一角度判斷模塊對第一採集模塊所獲取頭像照片的角度與每個索引模板內作為輔助標籤的側臉照片的角度進行比較的步驟，若第一採集模塊所獲取頭像照片的角度與作為輔助標籤的側臉照片的角度相等，則繼續步驟2，否則，丟棄該頭像照片。
7.根據權利要求1所述的人臉識別比對方法，其特徵在於:所述步驟2中比對模塊將步驟1中所獲取的頭像照片與資料庫內任意一個索引模板中的作為輔助標籤的側臉照片進行相似度比對的具體包括以下子步驟: 子步驟20:人臉定位，從目標人物的頭像照片的背景中分離出人臉區域； 子步驟21:雙眼定位，從子步驟20中獲取的人臉區域中確定雙眼瞳孔的位置； 子步驟22:影像校正，校正人臉區域的傾斜角度，並根據子步驟21中所確定的雙眼瞳孔的位置確定所述的雙眼瞳孔中心的距離，並根據雙眼瞳孔中心的距離與預設的雙眼瞳孔中心的距離的比值，調整人臉區域的像素； 子步驟23:影像預處理，對子步驟22中校正過的人臉區域進行預處理，具體包括臉部的色彩、臉部曝光、臉部光線均勻、臉部平均色彩、臉部高光、模糊度、亮度均值、灰度動態範圍、不均勻性、過曝光比例、欠曝光比例、圖像銳度、圖像模糊度的處理； 子步驟24:提取人臉特徵集群，對經子步驟23獲取的人臉區域提取不少於一個的人臉特徵值，所述的頭像照片的人臉特徵值的集合為頭像照片的人臉特徵集群； 子步驟25:將所述的人物頭像相片的人臉特徵集群與資料庫內任意一個索引模板中作為輔助標籤的側臉照片的人臉特徵集群進行比對，計算符合預設的第二閾值的人臉特徵值的數量，並根據符合預設的第二閾值的人臉特徵值的數量獲得相似度； 子步驟26:判斷所述的相似度是否符合第一閾值，若是，調取模塊調取與作為輔助標籤的側臉照片相對應的作為主標籤的正臉照片。
8.根據權利要求1所述的人臉識別比對方法，其特徵在於:若子步驟26中得到的符合第一閾值的已有頭像照片為多張，則根據多張已有頭像照片對應的相似度，選擇相似度最大的已有頭像照片。
9.一種實現權利要求1至8任意一項所述方法的系統，其特徵在於:包括 第一採集模塊，所述第一採集模塊用於實時的獲取目標人物的頭像照片； 比對模塊，所述比對模塊用於將第一採集模塊所獲取的頭像照片與資料庫內任意一個索引模板中的作為輔助標籤的側臉照片進行相似度比對，判斷是否存在預設的第一閥值的頭像照片； 調取模塊，所述調取模塊用於在比對模塊判斷存在預設的第一閥值的頭像照片時，調取與作為輔助標籤的側臉照片相對應的作為主標籤的正臉照片，並調取與作為主標籤的正臉照片相對應的人物信息，以及還調取與該頭像照片相對應的即時人物信息。 資料庫，所述資料庫內含有多個索引模板，每個索引模板內含有多張已有頭像照片，所述已有頭像照片包括作為主標籤的正臉照片和多張作為輔助標籤的側臉照片，所述資料庫內還含有與每個索引模板中的已有頭像照片相對應的已有人物信息的身份信息庫； 第二採集模塊，所述第二採集模塊用於對目標人臉進行各個方向建模，用於建立多個索引模板，每個索引模板均包括作為主標籤的正臉照片和多張作為輔助標籤的側臉照片；角度判斷模塊，所述角度判斷模塊用於對第一採集模塊所獲取頭像照片的角度與每個索引模板內作為輔助標籤的側臉照片的角度進行比較； 所述第一採集模塊、比對模塊、調取模塊、資料庫和第二採集模塊依次連接，所述角度判斷模塊連接於第一採集模塊和資料庫之間。
10.一種根據權利要求9所述的系統，其特徵在於:所述第一採集模塊和第二採集模塊均為攝像頭。
【文檔編號】G06K9/46GK104504408SQ201510013248
【公開日】2015年4月8日 申請日期:2015年1月12日 優先權日:2015年1月12日
【發明者】吳建忠, 楊春光 申請人:吳建忠, 楊春光