本發(fā)明涉及通信領(lǐng)域，特別是涉及一種人臉識別方法、裝置及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

人臉識別技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于多種領(lǐng)域，例如門禁、考勤和監(jiān)控等，目前使用較多的場景是在靜止情況下的人臉識別，即待識別的人站在攝像機前，等待識別。在另外一些場景下，需要對移動中的人進行人臉識別。

現(xiàn)有技術(shù)中的攝像機拍攝視角較小，拍攝區(qū)域有限，在對移動中的人進行人臉識別時，經(jīng)常出現(xiàn)的情況是：待測人在攝像機所攝的畫面中停留時間較短，在還沒完成人臉識別時，待測人就已經(jīng)走出了一臺攝像機的畫面，進入另一臺攝像機的畫面，此時就需要重新進行人臉識別。如果在多臺攝像機所攝的畫面中均停留時間較短，則會出現(xiàn)人臉識別失敗的情況。

針對現(xiàn)有技術(shù)中難以對移動中的待測人進行人臉識別的問題，目前業(yè)界沒有理想的解決方式。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明目的在于提供一種人臉識別方法、裝置及系統(tǒng)，旨在解決現(xiàn)有技術(shù)中難以對移動中的待測人進行人臉識別的問題。

本發(fā)明提供了一種方法，該方法包括：

獲取視頻圖像并提取視頻圖像中的人臉圖像，視頻圖像由多個攝像頭采集和拼接而成；將人臉圖像與預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫中的多個人臉數(shù)據(jù)逐個對比，分別計算人臉圖像與各人臉數(shù)據(jù)的匹配度；在計算得到高于預(yù)設(shè)閾值的目標匹配度后，顯示目標匹配度對應(yīng)的人臉數(shù)據(jù)。

本發(fā)明還提供了一種裝置，該裝置包括：

獲取模塊，用于獲取視頻圖像并提取視頻圖像中的人臉圖像，視頻圖像由多個攝像頭采集和拼接而成；計算模塊，用于將人臉圖像與預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫中的多個人臉數(shù)據(jù)逐個對比，分別計算人臉圖像與各人臉數(shù)據(jù)的匹配度；顯示模塊，用于在計算得到高于預(yù)設(shè)閾值的目標匹配度后，顯示目標匹配度對應(yīng)的人臉數(shù)據(jù)。

本發(fā)明還提供了一種系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括：

攝像機組，用于獲取視頻圖像，視頻圖像由多個攝像頭采集和拼接而成；智能分析服務(wù)器，與攝像機組連接，用于識別視頻圖像中的人臉特征；追蹤攝像機，與智能分析服務(wù)器連接，用于通過調(diào)整拍攝角度和焦距，以追蹤人臉特征，并拍攝人臉特征對應(yīng)的人臉圖像；人臉識別服務(wù)器，與追蹤攝像機連接，用于將人臉圖像與預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫中的多個人臉數(shù)據(jù)逐個對比，分別計算人臉圖像與各人臉數(shù)據(jù)的匹配度，并在計算得到高于預(yù)設(shè)閾值的目標匹配度后，調(diào)用目標匹配度對應(yīng)的人臉數(shù)據(jù)。

本發(fā)明利用拼接的視頻圖像，延長了待測人在視頻圖像中的時間，從而給人臉識別預(yù)留了更充分的時間，并通過人臉追蹤拍攝了更清晰的人臉圖像，從而縮短人臉識別所需的時間，通過該方式進行人臉識別，并展示數(shù)據(jù)庫中與該識別結(jié)果匹配的預(yù)存人臉數(shù)據(jù)，提高了對移動中人物進行人臉識別的準確性，滿足了更多場景對人臉識別技術(shù)的使用需求。

附圖說明

圖1是本發(fā)明實施例提供的人臉識別系統(tǒng)的示意圖；

圖2是本發(fā)明實施例提供的人臉識別方法的流程圖；

圖3是本發(fā)明實施例通過拼接攝像機獲取人臉圖像的方法；

圖4是本發(fā)明實施例通過全景攝像機獲取人臉圖像的方法；

圖5是本發(fā)明實施例通過追蹤攝像機獲取人臉圖像的方法；

圖6是本發(fā)明實施例提供的人臉識別裝置的結(jié)構(gòu)框圖。

具體實施方式

為了使本發(fā)明要解決的技術(shù)問題、技術(shù)方案及有益效果更加清楚明白，以下結(jié)合附圖及實施例，對本發(fā)明進行進一步詳細說明。應(yīng)當理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。

本發(fā)明實施例提供了一種人臉識別系統(tǒng)，圖1是本發(fā)明實施例提供的人臉識別系統(tǒng)的示意圖，如圖1所示，該系統(tǒng)包括攝像機組110、智能分析服務(wù)器120、追蹤攝像機130和人臉識別服務(wù)器140。

攝像機組110用于獲取視頻圖像，視頻圖像由多個攝像頭采集和拼接而成。

攝像機組110用于提供更大視角的視頻圖像，以避免移動的人物停留在視頻圖像中的時間過于短暫，從而為人臉識別預(yù)留了更多的時間。

作為一種優(yōu)選的實現(xiàn)方式，本實施例中的攝像機組110可以是單獨的拼接攝像機，或者單獨的全景攝像機，或者拼接攝像機與全景攝像機的配套使用。

拼接攝像機用于將多個固定攝像機的視頻圖像拼接為拼接圖像。

拼接攝像機即調(diào)整多個固定攝像機安裝的角度和位置，使相鄰攝像機之間的畫面重疊10％左右，在分別獲取多個攝像機的視頻圖像后，通過圖片拼接和合成技術(shù)，提取公共點，從而將多個固定攝像機的視頻圖像合成一個分辨率和視覺范圍更大的視頻圖像。

全景攝像機用于將從同一位置向多個角度拍攝的多個視頻圖像合成全景圖像。

全景攝像機通過網(wǎng)絡(luò)口和光纖口接入系統(tǒng)，可同時在其內(nèi)部安裝4個光學(xué)鏡頭，四個光學(xué)鏡頭同時采集到相同分辨率的圖像數(shù)據(jù)，攝像機內(nèi)部通過圖像分析算法提取每幀圖像數(shù)據(jù)相鄰圖像之間的公共點信息，通過圖片拼接與合成技術(shù)，將4個光學(xué)鏡頭分別采集的4個1080P圖像數(shù)據(jù)拼接合成一個分辨率為7680*1080的視頻圖像，從而實現(xiàn)將多個鏡頭的視頻圖像合成一個分辨率和視覺范圍更大的視頻圖像。

智能分析服務(wù)器120與攝像機組110連接，用于識別視頻圖像中的人臉特征。

智能分析服務(wù)器120通過特征提取算法分析視頻中移動目標的人臉，并發(fā)送跟蹤命令去控制追蹤攝像機進行目標跟蹤。通過機器視覺算法提取視頻中移動的人，得到目標位置，然后對比配置的標定數(shù)據(jù)，計算追蹤攝像機需要轉(zhuǎn)動和縮放的角度，調(diào)用追蹤攝像機移動到該目標位置以實現(xiàn)跟蹤，相比普通人臉識別，可監(jiān)控的畫面遠遠超出單個攝像機拍攝的圖像，且實現(xiàn)自動縮放，自動將鏡頭拉近到移動的人，使得人臉識別服務(wù)器捕捉到的人臉畫面更加清晰。

追蹤攝像機130與智能分析服務(wù)器120連接，用于通過調(diào)整拍攝角度和焦距，以追蹤人臉特征，并拍攝人臉特征對應(yīng)的人臉圖像。

人臉識別服務(wù)器140與追蹤攝像機130連接，用于將人臉圖像與預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫中的多個人臉數(shù)據(jù)逐個對比，分別計算人臉圖像與各人臉數(shù)據(jù)的匹配度，并在計算得到高于預(yù)設(shè)閾值的目標匹配度后，調(diào)用目標匹配度對應(yīng)的人臉數(shù)據(jù)。

優(yōu)選的，該系統(tǒng)還包括：中心管理服務(wù)器，用于對接入的全景攝像設(shè)備、拼接攝像設(shè)備、PTZ攝像設(shè)備、智能分析服務(wù)器和人臉識別服務(wù)器等進行統(tǒng)一管理，能夠接收智能分析服務(wù)器的跟蹤命令，并發(fā)送控制命令給PTZ攝像機。

優(yōu)選的，該系統(tǒng)還包括：圖片存儲服務(wù)器，用于從攝像機組和人臉識別服務(wù)器獲取到圖片數(shù)據(jù)，并進行存儲。

優(yōu)選的，該系統(tǒng)還包括：結(jié)構(gòu)化存儲服務(wù)器，用于從人臉識別服務(wù)器獲取到人臉的特征數(shù)據(jù)，并進行存儲。

優(yōu)選的，該系統(tǒng)還包括：操作客戶端，用于從攝像機或智能分析服務(wù)器獲取到音視頻流，通過對原始圖像進行解碼，對解碼后的圖像進行渲染和顯示。從人臉識別服務(wù)器獲取人臉比對結(jié)果，并進行顯示。

優(yōu)選的，該系統(tǒng)還包括：配置客戶端，用于對所需管理的全景攝像機、拼接攝像機、PTZ攝像機、智能分析服務(wù)器、人臉識別服務(wù)器、圖片存儲服務(wù)器和結(jié)構(gòu)化存儲服務(wù)器進行配置。

本發(fā)明實施例提供了一種人臉識別方法，圖2是本發(fā)明實施例提供的人臉識別方法的流程圖，如圖2所示，該方法包括：

步驟S210，獲取視頻圖像并提取視頻圖像中的人臉圖像，視頻圖像由多個攝像頭采集和拼接而成。

為了避免待測人在視頻圖像中停留時間太短，導(dǎo)致沒有充分時間進行人臉識別，本實施例可以先通過拼接攝像機或全景攝像機拍攝視頻圖像，以便捕捉人臉，再由追蹤攝像機拍攝清晰的人臉圖像。

圖3是本發(fā)明實施例通過拼接攝像機獲取人臉圖像的方法，如圖3所示，該方法包括：

步驟S310，獲取多個視頻圖像，其中，多個視頻圖像來自多個固定攝像機，各攝像機的拍攝范圍與相鄰攝像機有公共點。

多個固定攝像機被預(yù)先人工或者自動調(diào)節(jié)到特定的角度，從而使得相鄰攝像機的拍攝范圍中有公共點，例如一個院子的四個角落(東北角、東南角、西南角和西北角)分別安裝一臺攝像機，那么可以調(diào)節(jié)個攝像機的角度，使東北角的攝像機分別與東南角攝像機以及西北角攝像機存在公共點。

步驟S320，根據(jù)公共點將多個視頻圖像合成拼接圖像。

通過預(yù)置的圖像處理算法，通過對公共點的處理，可以將多個攝像機的視頻圖像拼接為一個大視角的視頻圖像。

步驟S330，從拼接圖像中提取人臉圖像。

在上述大視角的視頻圖像中，即便待測人由東北角走到東南角，也一直在視頻圖像中，有足夠的時間獲取符合要求的人臉圖像。

圖4是本發(fā)明實施例通過全景攝像機獲取人臉圖像的方法，如圖4所示，該方法包括：

步驟S410，獲取從同一位置向多個角度拍攝的多個視頻圖像。

全景攝像機可以通過從同一位置向多個角度進行拍攝從而得到更大視角的視頻圖像。一般可以包括平面全景攝像機和球面全景攝像機，為了得到更大視角，本實施例可以使用球面全景攝像機。

步驟S420，提取多個視頻圖像的公共點信息。

全景攝像機中，通過角度調(diào)試，可以使不同朝向的攝像機之間存在公共點。公共點信息是視頻圖像合成的基礎(chǔ)。

步驟S430，根據(jù)公共點信息將多個視頻圖像合成全景圖像。

通過預(yù)置的圖像處理算法，通過對公共點信息，可以將多個攝像機的視頻圖像合成全景視頻圖像。

步驟S440，從全景圖像中提取人臉圖像。

全景視頻圖像可以保證待測人長時間處在全景視頻圖像中，從而保證有足夠的時間獲取符合要求的人臉圖像。

圖5是本發(fā)明實施例通過追蹤攝像機獲取人臉圖像的方法，如圖5所示，該方法包括：

步驟S510，獲取視頻圖像。

本步驟獲取的視頻圖像可以是追蹤攝像頭拍攝的視頻圖像。

步驟S520，識別視頻圖像中的人臉特征。

通過該圖像，可以識別是否存在人臉特征，人臉特征包括五官特定擺放位置所涉的特征以及膚色等其他特征，通過各特征的比對以及加權(quán)計分，可以判斷視頻圖像中是否包含人臉。

步驟S530，調(diào)節(jié)視頻圖像的拍攝角度和焦距以保持人臉特征處于視頻圖像中的預(yù)設(shè)區(qū)域。

在確定視頻圖像中包含人臉后，通過角度和焦距的調(diào)節(jié)，可以將人臉保持在視頻圖像的正中間，并且可以控制人臉大小在視頻圖像中的占比，例如使人臉在視頻圖像中占比60％左右，這個占比可以保證拍攝的清晰度，也可以保證畫面不會伴隨人的移動出現(xiàn)太大的抖動。根據(jù)其他場景的需求，也可以將該占比調(diào)到其他比例。

步驟S540，獲取人臉特征對應(yīng)的人臉圖像。

通過追蹤的視頻圖像，可以保證有足夠的時間獲取符合要求的人臉圖像。

步驟S220，將人臉圖像與預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫中的多個人臉數(shù)據(jù)逐個對比，分別計算人臉圖像與各人臉數(shù)據(jù)的匹配度。

數(shù)據(jù)庫中可以預(yù)存大量人臉數(shù)據(jù)，人臉數(shù)據(jù)包括登記的人臉圖像以及相關(guān)個人信息等，根據(jù)不同的場景，可以使用不同的數(shù)據(jù)庫。例如，可以使用公安系統(tǒng)的身份證信息數(shù)據(jù)庫；在一些公司或工廠，也可以使用公司或工廠內(nèi)部錄入人臉數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫。通過比對，可以計算拍攝到的人臉圖像與數(shù)據(jù)庫中的人臉數(shù)據(jù)的匹配度。

步驟S230，在計算得到高于預(yù)設(shè)閾值的目標匹配度后，顯示目標匹配度對應(yīng)的人臉數(shù)據(jù)。

一般而言，即使同一個人在不同場景下拍攝的人臉圖像，匹配度也無法達到100％，根據(jù)安全等級的高低情況以及攝像機的清晰度，可以將預(yù)設(shè)閾值設(shè)為70％-90％，超過該預(yù)設(shè)閾值，例如匹配度為92％，則可以顯示該匹配度對應(yīng)的人臉數(shù)據(jù)。

通過本實施例，可以為攝像機預(yù)留更長的時間進行人臉圖像的獲取，以提高對移動中人物進行人臉識別的準確性和成功率。

本發(fā)明實施例提供了一種人臉識別裝置，用于執(zhí)行上述實施例中人臉識別方法，圖6是本發(fā)明實施例提供的人臉識別裝置的結(jié)構(gòu)框圖，如圖6所示，該裝置包括獲取模塊610、計算模塊620、顯示模塊630。

獲取模塊610用于獲取視頻圖像并提取視頻圖像中的人臉圖像，視頻圖像由多個攝像頭采集和拼接而成。

計算模塊620用于將人臉圖像與預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫中的多個人臉數(shù)據(jù)逐個對比，分別計算人臉圖像與各人臉數(shù)據(jù)的匹配度。

顯示模塊630用于在計算得到高于預(yù)設(shè)閾值的目標匹配度后，顯示目標匹配度對應(yīng)的人臉數(shù)據(jù)。

優(yōu)選的，獲取模塊610可以包括：

第一獲取單元，用于獲取多個視頻圖像，其中，多個視頻圖像來自多個固定攝像機，各攝像機的拍攝范圍與相鄰攝像機有公共點；

拼接單元，用于根據(jù)公共點將多個視頻圖像合成拼接圖像；

第一提取單元，用于從拼接圖像中提取人臉圖像。

優(yōu)選的，獲取模板610還可以包括：

第二獲取單元，用于獲取從同一位置向多個角度拍攝的多個視頻圖像；

第二提取單元，用于提取多個視頻圖像的公共點信息；

合成單元，用于根據(jù)公共點信息將多個視頻圖像合成全景圖像；

第三提取單元，用于從全景圖像中提取人臉圖像。

優(yōu)選的，獲取模塊610還可以包括：

第三獲取單元，用于獲取視頻圖像；

識別單元，用于識別視頻圖像中的人臉特征；

調(diào)節(jié)單元，用于調(diào)節(jié)視頻圖像的拍攝角度和焦距以保持人臉特征處于視頻圖像中的預(yù)設(shè)區(qū)域；

第四獲取單元，用于獲取人臉特征對應(yīng)的人臉圖像。

所屬領(lǐng)域的技術(shù)人員可以清楚地了解到，為了描述的方便和簡潔，僅以上述各功能單元的劃分進行舉例說明，實際應(yīng)用中，可以根據(jù)需要而將上述功能分配由不同的功能單元完成，即將裝置的內(nèi)部結(jié)構(gòu)劃分成不同的功能單元或模塊，以完成以上描述的全部或者部分功能。實施例中的各功能單元可以集成在一個處理單元中，也可以是各個單元單獨物理存在，也可以兩個或兩個以上單元集成在一個單元中，上述集成的單元既可以采用硬件的形式實現(xiàn)，也可以采用軟件功能單元的形式實現(xiàn)。另外，各功能單元的具體名稱也只是為了便于相互區(qū)分，并不用于限制本申請的保護范圍。上述裝置中單元的具體工作過程，可以參考前述裝置實施例中的對應(yīng)過程，在此不再贅述。

本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以意識到，結(jié)合本文中所公開的實施例描述的各示例的單元及算法步驟，能夠以電子硬件、或者計算機軟件和電子硬件的結(jié)合來實現(xiàn)。這些功能究竟以硬件還是軟件方式來執(zhí)行，取決于技術(shù)方案的特定應(yīng)用和設(shè)計約束條件。專業(yè)技術(shù)人員可以對每個特定的應(yīng)用來使用不同裝置來實現(xiàn)所描述的功能，但是這種實現(xiàn)不應(yīng)認為超出本發(fā)明的范圍。

在本發(fā)明所提供的實施例中，應(yīng)該理解到，所揭露的裝置和裝置，可以通過其它的方式實現(xiàn)。例如，以上所描述的裝置實施例僅僅是示意性的，例如，模塊或單元的劃分，僅僅為一種邏輯功能劃分，實際實現(xiàn)時可以有另外的劃分方式，例如多個單元或組件可以結(jié)合或者可以集成到另一個系統(tǒng)，或一些特征可以忽略，或不執(zhí)行。另一點，所顯示或討論的相互之間的耦合或直接耦合或通訊連接可以是通過一些接口，裝置或單元的間接耦合或通訊連接，可以是電性，機械或其它的形式。

作為分離部件說明的單元可以是或者也可以不是物理上分開的，作為單元顯示的部件可以是或者也可以不是物理單元，即可以位于一個地方，或者也可以分布到多個網(wǎng)絡(luò)單元上。可以根據(jù)實際的需要選擇其中的部分或者全部單元來實現(xiàn)本實施例方案的目的。

另外，在本發(fā)明各個實施例中的各功能單元可以集成在一個處理單元中，也可以是各個單元單獨物理存在，也可以兩個或兩個以上單元集成在一個單元中。上述集成的單元既可以采用硬件的形式實現(xiàn)，也可以采用軟件功能單元的形式實現(xiàn)。

集成的單元如果以軟件功能單元的形式實現(xiàn)并作為獨立的產(chǎn)品銷售或使用時，可以存儲在一個計算機可讀取存儲介質(zhì)中。基于這樣的理解，本發(fā)明實施例的技術(shù)方案本質(zhì)上或者說對現(xiàn)有技術(shù)做出貢獻的部分或者該技術(shù)方案的全部或部分可以以軟件產(chǎn)品的形式體現(xiàn)出來，該計算機軟件產(chǎn)品存儲在一個存儲介質(zhì)中，包括若干指令用以使得一臺計算機設(shè)備(可以是個人計算機，服務(wù)器，或者網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等)或處理器(processor)執(zhí)行本發(fā)明實施例各個實施例裝置的全部或部分步驟。而前述的存儲介質(zhì)包括：U盤、移動硬盤、只讀存儲器(ROM，Read-Only Memory)、隨機存取存儲器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盤等各種可以存儲程序代碼的介質(zhì)。

以上實施例僅用以說明本發(fā)明的技術(shù)方案，而非對其限制；盡管參照前述實施例對本發(fā)明進行了詳細的說明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當理解：其依然可以對前述各實施例所記載的技術(shù)方案進行修改，或者對其中部分技術(shù)特征進行等同替換；而這些修改或者替換，并不使相應(yīng)技術(shù)方案的本質(zhì)脫離本發(fā)明實施例各實施例技術(shù)方案的精神和范圍。

以上僅為本發(fā)明的較佳實施例而已，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)所作的任何修改、等同替換和改進等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。