基于视频分析的车辆行驶中驾驶员人脸识别装置及其识别方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种基于视频分析的车辆行驶中驾驶员人脸识别装置及其识别方法， 属于图像识别以及分析的技术领域。
【背景技术】
[0002] 人脸识别是生物特性智能分析技术的一个主要方向，智能分析技术的原理是让计 算机通过特定的数学模型和核心算法程序提取视频信号中所包含的内容信息或是个体运 动信息，以实现计算机对于视频的"理解"，让计算机能"明白"视频中所展现的是什么内容 或者发生的是什么样的"事件"，再通过规则的比对和判断，识别出这些事件的特性，继续令 计算机对个体进行行为分析，判断这些行为是否符合规则，不符合规则的事件就可以进行 即时的发现和报警，摆脱了人工的干预和判断，实现令计算机"代替"人进行监控，也即实现 了"智能监控"。
[0003] 随着我国大中城市近年来快速增加的安防、技防、交通监控系统，监控录像的数量 呈爆炸性增长态势，安防人员想要盯紧所有监控画面以及要从海量的视频监控图像中找到 需要的图像数据几乎不可能。
[0004] 目前我国市场上常见的机动车驾驶员人脸识别基本上可分为两种形式，一种是在 车内安装摄像机并人脸识别，目的是监控其规范驾驶行为，难度较低；另一种是静态识别， 即车辆在非行驶状态下的检测和识别，目的也是监控其驾驶行为。
【发明内容】
[0005] 本发明要解决的技术问题是提供一种基于视频分析的车辆行驶中驾驶员人脸识 别装置及其识别方法，
[0006] 本发明是通过以下技术方案来实现的。
[0007]-种基于视频分析的车辆行驶中驾驶员人脸识别装置，包括：
[0008] DSP控制单元、高清视频捕获单元、人脸检测识别单元、存储单元、传输器，上述存 储单元为客运管理平台提供数据，上述DSP控制单元包括DSP控制主机、模数变换器、增益 放大器、电平转换电路，上述高清视频捕获单元包括两台摄像机以及供电的电源，上述人脸 检测识别单元包括数据采集器、特征分类器，上述增益放大器接收上述高清视频捕获单元 并连接上述模数变换器，上述模数变换器与上述DSP控制主机连接，上述DSP控制主机连接 上述增益放大器，上述电平转换电路给上述DSP控制主机转换电平，上述DSP控制主机连接 上述采集器、上述特征分类器，上述DSP控制主机连接上述存储单元，上述DSP控制主机连 接上述传输器。
[0009] 进一步地，上述存储单元包括SD卡和外接USB存储设备。
[0010] -种基于视频分析的车辆行驶中驾驶员人脸识别方法，步骤包括：
[0011] ⑴动态视频图像预处理：
[0012] 选取参考帧作为参考图像，用当前帧和参考图像作差分运算，分割出运动物体；
[0013] (2)动态人脸检测：
[0014] 用一组6元数据来表示人脸在某一帧中可能的位置和大小范围，R = (Xs，XE，Ys，YE，ZE，Z s)，X、Y、Z分别描述人脸中心位置在X、Y方向的范围以及人脸大小区域范 围，右下标S、E分别表示最初位置以及最终位置，即将人脸区域界定在一个正方形，同时用 F= (X、Y、Z)中的三元素依次表达人脸的中心位置和大小，
[0015] 检测算法公式如下：
[0016]
【主权项】
1. 一种基于视频分析的车辆行驶中驾驶员人脸识别装置，其特征在于，包括： DSP控制单元、高清视频捕获单元、人脸检测识别单元、存储单元、传输器，所述存储单 元为客运管理平台提供数据，所述DSP控制单元包括DSP控制主机、模数变换器、增益放大 器、电平转换电路，所述高清视频捕获单元包括两台摄像机以及供电的电源，所述人脸检测 识别单元包括数据采集器、特征分类器，所述增益放大器接收所述高清视频捕获单元并连 接所述模数变换器，所述模数变换器与所述DSP控制主机连接，所述DSP控制主机连接所述 增益放大器，所述电平转换电路给所述DSP控制主机转换电平，所述DSP控制主机连接所述 采集器、所述特征分类器，所述DSP控制主机连接所述存储单元，所述DSP控制主机连接所 述传输器。
2. 根据权利要求1所述的基于视频分析的车辆行驶中驾驶员人脸识别装置，其特征在 于，所述存储单元包括SD卡和外接USB存储设备。
3. -种基于视频分析的车辆行驶中驾驶员人脸识别方法，其特征在于，步骤包括： (1) 动态视频图像预处理： 选取参考帧作为参考图像，用当前帧和参考图像作差分运算，分割出运动物体； (2) 动态人脸检测： 用一组6元数据来表示人脸在某一帧中可能的位置和大小范围，R = (Xs，XE，Ys，YE，ZE，Z s)，X、Y、Z分别描述人脸中心位置在X、Y方向的范围以及人脸大小区域范 围，右下标S、E分别表示最初位置以及最终位置，即将人脸区域界定在一个正方形，同时用 F= (Χ、Υ、Ζ)中的三元素依次表达人脸的中心位置和大小， 检测算法公式如下：
α、β、γ界定了人脸在两帧之间的大小尺寸和位置的最大变化区间，右下标M表示X、 Y的中心，动态人脸检测结果即是高清视频中有人脸或没有人脸，是则就进行下一步，否则 返回（1); (3) 人脸识别： 采用Gabor目标特征识别模型和算法： Gabor小波变换：
σ是与小波频率带宽有关的常数；z = (X，y)为空间位置坐标；κ确定了 Gabor内核 的方向和尺度； Gabor变换与Gabor内核的卷积为： Jk(z) = I (ζ)*Ψ (k，z) 设Jk(Z)的幅值和相位分别为Ak和φ k，则
组合不同尺度和方向的 Jk(Z)，构成图像在z位置处的Gabor特征矢量。
4.根据权利要求3所述的基于视频分析的车辆行驶中驾驶员人脸识别方法，其特征
在于，（3):在采用8个方向和5个尺度的采样时，方向和尺度上的κ为 其 9 中K V= K max/fV为采样尺度，V e {〇, 1，"·，4}为尺度标号，Φ U= Π μ/8为采样方向， μ e {〇, 1，…，7}为方向标号，Kmax为最大频率，f是频域中的内核间隔因子，令参数κ max =π /2、/ =万、〇 = 2 π 0
【专利摘要】本发明公开了基于视频分析的车辆行驶中驾驶员人脸识别装置，包括DSP控制单元、高清视频捕获单元、人脸检测识别单元、存储单元、传输器。本发明还公开了基于视频分析的车辆行驶中驾驶员人脸识别方法，步骤包括：(1)动态视频图像预处理；(2)动态人脸检测；(3)人脸识别。本发明的有益效果在于，采用帧间差分、背景模型估计优化、运动物体检测、Gabor小波目标识别模型和算法，效果好、效率高。
【IPC分类】G06T7-00, G06K9-64, G06T7-20
【公开号】CN104751197
【申请号】CN201510193669
【发明人】钟磊
【申请人】安徽金赛弗信息技术有限公司
【公开日】2015年7月1日
【申请日】2015年4月22日