專(zhuān)利名稱(chēng)：基于人臉識(shí)別的宿管系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及人臉識(shí)別技術(shù)，尤其是基于人臉識(shí)別的宿管系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
伴隨著改革開(kāi)發(fā)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展、物質(zhì)生活的日趨提高，社會(huì)的一些不良風(fēng)氣也日益滲透入校園。使得校園的安全管理成為無(wú)論是學(xué)生家長(zhǎng)、校方及社會(huì)各界關(guān)注的問(wèn)題，管理的好壞也直接影響學(xué)校的整體辦學(xué)水平。提高學(xué)校安全管理的學(xué)生宿舍樓管理是非常重要的一個(gè)部分，學(xué)生的課余時(shí)間大部分在宿舍度過(guò)，且宿舍往來(lái)人多不利于進(jìn)行管理。除了在制度上加強(qiáng)軟件制度管理外，采用先進(jìn)的管理硬件設(shè)施也是近來(lái)大部分學(xué)校管理層考慮的問(wèn)題。學(xué)校宿舍具有以下特點(diǎn):進(jìn)出宿舍門(mén)的主要是居住在本宿舍樓內(nèi)的學(xué)生，對(duì)于本宿舍樓的學(xué)生需要進(jìn)行進(jìn)出驗(yàn)證管理，最好不用人查可以掌握晚上是否在宿；嚴(yán)格控制外來(lái)人員的出去，對(duì)于外來(lái)人員一定要通過(guò)登記允許后才可以進(jìn)入到宿舍內(nèi)；禁止他人冒用其它學(xué)生的身份驗(yàn)證進(jìn)入學(xué)校宿舍；學(xué)校宿舍的出入口為了便于管理往往比較少，即一個(gè)大樓盡量采用一個(gè)出入口，這樣出入的學(xué)生比較多，身份驗(yàn)證要速度快，不能造成擁堵；對(duì)于學(xué)校宿舍的安全管理硬件設(shè)施的提高，往往是在原有大樓的基礎(chǔ)上進(jìn)行改造，需要對(duì)增加的設(shè)施要求比較容易施工。采用人臉識(shí)別門(mén)禁系統(tǒng)應(yīng)用在學(xué)校宿舍安全管理可適合以上特點(diǎn)，并且人臉識(shí)別技術(shù)本身的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)具有識(shí)別的唯一性、安全可靠和方便使用的特點(diǎn)可以很好解決以往學(xué)校宿舍管理存在的問(wèn)題?；谌说哪槻刻卣餍畔⑦M(jìn)行身份識(shí)別的一種生物識(shí)別技術(shù)。用攝像機(jī)或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動(dòng)在圖像中檢測(cè)和跟蹤人臉，進(jìn)而對(duì)檢測(cè)到的人臉進(jìn)行臉部的一系列相關(guān)技術(shù)，包括人臉圖像采集、人臉定位、人臉識(shí)別預(yù)處理、記憶存儲(chǔ)和比對(duì)辨識(shí)，達(dá)到識(shí)別不同人身份的目的。人臉識(shí)別技術(shù)的研究肇始于2 O世紀(jì)6 O年代末期。2 O世紀(jì)9 O年代后 期以來(lái)，一些商業(yè)性的人臉識(shí)別系統(tǒng)逐漸進(jìn)入市場(chǎng)，但是，這些技術(shù)和系統(tǒng)離實(shí)用化都
有一定距離，性能和準(zhǔn)確率有待提高。美國(guó)遭遇恐怖襲擊后，這一技術(shù)引起廣泛關(guān)注。作為最容易隱蔽使用的識(shí)別技術(shù)，人臉識(shí)別成為當(dāng)今國(guó)際反恐和安全防范最重要的手段之一。人臉識(shí)別較于其它生物識(shí)別，有其主要優(yōu)勢(shì):
首先是其自然性，是指該識(shí)別方式同人類(lèi)(甚至其它生物)進(jìn)行個(gè)體識(shí)別時(shí)所利用的生物特征相同。例如人臉識(shí)別，人類(lèi)也是通過(guò)觀察比較人臉區(qū)分和確認(rèn)身份的，另外具有自然性的識(shí)別還有語(yǔ)音識(shí)別、體形識(shí)別等，而指紋識(shí)別、虹膜識(shí)別等都不具有自然性，因?yàn)槿祟?lèi)或者其它生物并不通過(guò)此類(lèi)生物特征區(qū)別個(gè)體。其次是其不被察覺(jué)性，不被察覺(jué)對(duì)于一種識(shí)別方法也很重要，這會(huì)使該識(shí)別方法不令人反感，并且因?yàn)椴蝗菀滓鹑说淖⒁舛蝗菀妆黄垓_。人臉識(shí)別具有這方面的特點(diǎn)，它完全利用可見(jiàn)光獲取人臉圖像信息，而不同于指紋識(shí)別或者虹膜識(shí)別，需要利用電子壓力傳感器采集指紋，或者近距離采集虹膜圖像，這些特殊的采集方式很容易被人察覺(jué)，從而更有可能被偽裝欺騙。這一特點(diǎn)特別適用于逃犯跟蹤系統(tǒng)。再則是其非接觸性和其唯一性，使其廣泛運(yùn)用于公安刑偵系統(tǒng)，門(mén)禁考勤系統(tǒng)，網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用系統(tǒng)等。

發(fā)明內(nèi)容
針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中的上述缺陷，本發(fā)明提供了基于人臉識(shí)別的宿管系統(tǒng)。本發(fā)明提供一種基于人臉識(shí)別的宿管系統(tǒng)，其特征在于，包括:
人臉數(shù)據(jù)庫(kù)，用于存儲(chǔ)住宿人員的身份信息、臉部圖像及其特征數(shù)據(jù)；
視頻采集單元，用于采集人員臉部視頻信息，獲取其中的人臉照片；
人臉識(shí)別模塊，用于分析所述人臉照片，獲取其中的特征數(shù)據(jù)并與所述人臉數(shù)據(jù)庫(kù)中的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)，獲得相應(yīng)的身份信息。優(yōu)選的，所述人臉識(shí)別模塊獲取人員臉部的特征數(shù)據(jù)的步驟為:
1)人臉照片的預(yù)處理，去除照片過(guò)高的噪聲，將輸入的人臉照片用邊緣適應(yīng)檢測(cè)的方法轉(zhuǎn)換成二進(jìn)位的照片；
2)提取出具有人臉皮膚肌理特征的人臉區(qū)域；
3)以動(dòng)態(tài)邊緣分析方法去除步驟2)中提取的人臉區(qū)域的邊緣陰影，并獲得膚紋；
4)使用局部特征分析方法分析步驟3)中處理后的人臉的特征，從而識(shí)別人臉。優(yōu)選的，所述局部特征分析方法的步驟為:
3.1)在所述人臉照片上選取若干個(gè)區(qū)域，對(duì)每個(gè)區(qū)域的形狀特征進(jìn)行統(tǒng)計(jì)；
3.2)以一組數(shù)字表示每個(gè)區(qū)域的形狀特征；
3.3)以所有區(qū)域的形狀特征的表示數(shù)字在人臉數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行檢索，獲得相應(yīng)的身份信
肩、O優(yōu)選的，步驟3.1中選取32 50個(gè)區(qū)域。優(yōu)選的，所述區(qū)域包括嘴巴、鼻子、眉毛、下顎輪廓和/或顴骨。本發(fā)明基于人臉識(shí)別的宿管系統(tǒng)利用動(dòng)態(tài)邊緣分析方法獲得的臉形信息以減少不同光線(xiàn)環(huán)境的影響，而膚紋信息提供了標(biāo)準(zhǔn)化的人臉特征的細(xì)節(jié)。將臉形和膚紋兩種信息組合再用局部特征分析算法來(lái)比較、統(tǒng)計(jì)臉部的多個(gè)特征點(diǎn)，從而不管不論在何種光線(xiàn)環(huán)境下，都能得到一個(gè)很高識(shí)別率。


下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施方式
對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)的說(shuō)明。圖1是本發(fā)明實(shí)施例的整體結(jié)構(gòu)圖。
具體實(shí)施例方式為了使本技術(shù)領(lǐng)域的人員更好地理解本發(fā)明方案，并使本發(fā)明的上述目的、特征和優(yōu)點(diǎn)能夠更加明顯易懂，下面結(jié)合實(shí)施例及實(shí)施例附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)的說(shuō)明。圖1是本發(fā)明實(shí)施例的整體結(jié)構(gòu)圖。本發(fā)明提供一種基于人臉識(shí)別的宿管系統(tǒng)，包括設(shè)置在每個(gè)宿舍樓的若干視頻門(mén)禁終端，連接視頻門(mén)禁終端的控制主機(jī)和連接全部控制主機(jī)的管理服務(wù)器。其中，視頻門(mén)禁終端負(fù)責(zé)以紅外線(xiàn)或普通視頻的形式采集待識(shí)別人員的臉部圖像，并上傳至控制主機(jī)；視頻門(mén)禁終端還可以與普通門(mén)禁的電子識(shí)別卡相結(jié)合。管理服務(wù)器負(fù)責(zé)采集全部人員信息及其臉部圖像，并獲取其中的特征信息，保存到設(shè)置在管理服務(wù)器上的人臉數(shù)據(jù)庫(kù)中?？刂浦鳈C(jī)負(fù)責(zé)分析臉部圖像，然后獲取其中的特征信息，并與人臉數(shù)據(jù)庫(kù)中的信息進(jìn)行比對(duì)，獲取人員身份信息。其中，控制主機(jī)分析臉部圖像的步驟為:
人臉識(shí)別模塊獲取人員臉部的特征數(shù)據(jù)的步驟為:
1)人臉照片的預(yù)處理，去除照片過(guò)高的噪聲，將輸入的人臉照片用邊緣適應(yīng)檢測(cè)的方法轉(zhuǎn)換成二進(jìn)位的照片；
2)提取出具有人臉皮膚肌理特征的人臉區(qū)域；
3)以動(dòng)態(tài)邊緣分析方法去除步驟2)中提取的人臉區(qū)域的邊緣陰影，并獲得膚紋；
4)使用局部特征分析方法分析步驟3)中處理后的人臉的特征，從而識(shí)別人臉；其包
括:
4.1)在人臉照片上選取32 50區(qū)域，如包括嘴巴、鼻子、眉毛、下顎輪廓和/或顴骨等，對(duì)每個(gè)區(qū)域的形狀特征進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，如特定的骨骼曲率差；
4.2)以一組數(shù)字表示每個(gè)區(qū)域的形狀特征；
4.3)以所有區(qū)域的形狀特征的表示數(shù)字在人臉數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行檢索，獲得相應(yīng)的身份信
肩、O管理服務(wù)器中的的特征信息也采用相同的方式獲得。以上所述，僅為本發(fā)明的具體實(shí)施方式
。本發(fā)明的保護(hù)范圍并不局限于此，任何熟悉本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員在本發(fā)明揭露的技術(shù)范圍內(nèi)，可輕易想到的變化或替換，都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。因此，本發(fā)明的保護(hù)范圍應(yīng)該以權(quán)利要求所界定的保護(hù)范圍為準(zhǔn)。
權(quán)利要求
1.一種基于人臉識(shí)別的宿管系統(tǒng)，其特征在于，包括: 人臉數(shù)據(jù)庫(kù)，用于存儲(chǔ)住宿人員的身份信息、臉部圖像及其特征數(shù)據(jù)； 視頻采集單元，用于采集人員臉部視頻信息，獲取其中的人臉照片； 人臉識(shí)別模塊，用于分析所述人臉照片，獲取其中的特征數(shù)據(jù)并與所述人臉數(shù)據(jù)庫(kù)中的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)，獲得相應(yīng)的身份信息。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于人臉識(shí)別的宿管系統(tǒng)，其特征在于:所述人臉識(shí)別模塊獲取人員臉部的特征數(shù)據(jù)的步驟為: 1)人臉照片的預(yù)處理，去除照片過(guò)高的噪聲，將輸入的人臉照片用邊緣適應(yīng)檢測(cè)的方法轉(zhuǎn)換成二進(jìn)位的照片； 2)提取出具有人臉皮膚肌理特征的人臉區(qū)域； 3)以動(dòng)態(tài)邊緣分析方法去除步驟2)中提取的人臉區(qū)域的邊緣陰影，并獲得膚紋； 4)使用局部特征分析方法分析步驟3)中處理后的人臉的特征，從而識(shí)別人臉。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于人臉識(shí)別的宿管系統(tǒng)，其特征在于:所述局部特征分析方法的步驟為: 4.1)在所述人臉照片上選取若干個(gè)區(qū)域，對(duì)每個(gè)區(qū)域的形狀特征進(jìn)行統(tǒng)計(jì)； 4.2)以一組數(shù)字表示每個(gè)區(qū)域的形狀特征； 4.3)以所有區(qū)域的形狀特征的表示數(shù)字在人臉數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行檢索，獲得相應(yīng)的身份信肩、O
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于人臉識(shí)別的宿管系統(tǒng)，其特征在于:步驟4.1中選取32 50個(gè)區(qū)域。
5.根據(jù)權(quán)利要求3或4其中之一所述的基于人臉識(shí)別的宿管系統(tǒng)，其特征在于:所述區(qū)域包括嘴巴、鼻子、眉毛、下顎輪廓和/或顴骨。
全文摘要
本發(fā)明提供了一種基于人臉識(shí)別的宿管系統(tǒng)，其特征在于，包括人臉數(shù)據(jù)庫(kù)，用于存儲(chǔ)住宿人員的身份信息、臉部圖像及其特征數(shù)據(jù)；視頻采集單元，用于采集人員臉部視頻信息，獲取其中的人臉照片;人臉識(shí)別模塊，用于分析所述人臉照片，獲取其中的特征數(shù)據(jù)并與所述人臉數(shù)據(jù)庫(kù)中的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)，獲得相應(yīng)的身份信息。本發(fā)明利用動(dòng)態(tài)邊緣分析方法獲得的臉形信息以減少不同光線(xiàn)環(huán)境的影響，而膚紋信息提供了標(biāo)準(zhǔn)化的人臉特征的細(xì)節(jié)。將臉形和膚紋兩種信息組合再用局部特征分析算法來(lái)比較、統(tǒng)計(jì)臉部的多個(gè)特征點(diǎn)，從而不管不論在何種光線(xiàn)環(huán)境下，都能得到一個(gè)很高識(shí)別率。
文檔編號(hào)G07C9/00GK103208144SQ20131009781
公開(kāi)日2013年7月17日 申請(qǐng)日期2013年3月26日 優(yōu)先權(quán)日2013年3月26日
發(fā)明者孫利華 申請(qǐng)人:蘇州福豐科技有限公司