基于图像和体感分析的身份认证系统与方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及一种基于图像和体感分析的身份认证系统与方法。
【背景技术】
[0002]安全防范系统是指采用人防、物防、技防等技术手段，具有探测、延迟、反应等基本功能，用于预防、制止违法犯罪行为和重大治安事件，维护社会治安稳定具有着重大的作用。
[0003]现有的安防系统大多都设置有门禁设备，而门禁设备大多是基于指纹检测的，在生活社区中，除了门禁检测之外并没有对小区内部进行监控和安防的手段，很可能有外来人员跟着小区内部住户，在开门时间内随着住户进入小区，存在着一定的安全隐患。
[0004]在生活社区中有着一些非常重要的设施，比如供电设备，供网设备等，如果被认为破坏，将会严重影响生活质量，一般情况下，外部人员很难进入社区，社区内部的住户也不可能会去破坏这些设施，但是却不排除发生一些特殊情况，比如社区内部成员酗酒后，就有可能在无意识中破坏这些设备了。
[0005]在生活中，表情往往能够反应心情状况和生理状况；而人在不同表情时，面部各个部分的轮廓和形状也是不同的，比如在高兴时，眉毛和嘴角都会有相应的变化，在酗酒后，从眼部表情也能看出相应变化。
[0006]然而，单独对表情分析也会存在一定误差，考虑到这种误差，在图像、表情的基础上结合人体动作来进行数据分析，从而进行安防系统部署，实施安防监测，对维护治安稳定有着巨大的好处。
【发明内容】
[0007]本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于图像和体感分析的身份认证系统与方法，能够通过人脸图像对安防区域内的人员是否为非法进入进行判定，并由采取安防调度措施；能够对合法进入的人员进行表情分析；在分析得到表情不正常时进一步进行人体动作分析，能够为安全隐患的判定提供更加准确的依据。
[0008]本发明的目的是通过以下技术方案来实现的:基于图像和体感分析的身份认证系统，包括顺次连接的数据采集模块、数据分析中心和安防调度中心；
所述的数据采集模块用于对安防区域内的人脸图像和人体动作进行采集；
所述的数据分析中心包括图像分析模块、表情分析模块、动作分析模块和存储模块；图像分析模块、表情分析模块和动作分析模块分别与存储模块连接；
所述的图像分析模块用于对采集到的图像进行分析，判断图像对应的人员身份是否具有进入安防区域的权限；
所述的动作分析模块用于对异常动作进行分析，判断对应人员在安防区域内的动作是否异常；
所述的表情分析模块用于对采集到的图像进行人脸表情分析，得到对应的危险参数； 所述的存储模块用于存储异常动作和具有安防区域进入权限的人员的人脸图像，该图像在对应人员表情正常时进行统一拍摄；
所述的安防调度中心用于根据数据分析中心分析得到的结果进行安防调度，确保安防区域内的安全。
[0009]所述的数据采集模块包括多个分布式的前端采集装置以及与前端采集装置连接的数据预处理模块；每个前端采集装置包括摄像头和体感传感器；数据预处理模块用于对摄像头采集到的图像进行预处理，得到与存储器中图像大小一致的人脸图像，同时将体感传感器采集到的动作数据和预处理得到的人脸图像进行打包。
[0010]所述的基于图像和体感分析的身份认证系统的认证方法，包括以下步骤:
51.利用数据采集模块对安防系统区域内的流动人员进行人脸图像和对应的人体动作采集，并将采集到的数据实时传输给数据分析中心；
52.数据分析中心对当前采集到的图像进行图像分析，判断是否能够在存储模块中找到与当前采集到的图像对应的人脸图像:
(1)能够在存储模块中找到与当前采集到的图像对应的人脸图像时，对应人员具有进入安防区域的权限，为合法进入，提取存储模块对应的人脸图像，并跳转至步骤S3 ;
(2)不能够在存储模块中找到与当前采集到的图像对应的人脸图像时，对应人员不具有进入安防区域的权限，为非法进入，跳转至步骤S6 ;
53.数据分析中心对当前采集到的人脸图像进行表情分析，得出对应的危险参数；
54.数据分析中心判断危险参数是否小于危险参数阈值:
(1)如果危险参数小于危险参数阈值，表情正常，不存在安全隐患，本次分析结束，等待数据采集模块采集传输下一张人脸图像及其对应的人体动作，并对其进行步骤S2~S6的处理；
(2)如果危险参数不小于危险参数阈值，表情不正常，跳转至步骤S5;
55.数据分析中心对该人脸图像对应人员的人体动作进行分析，判断是否存在存储模块中记录的异常动作:
(1)存在异常动作，跳转至步骤S6;
(2)不存在异常动作，则不存在安全隐患，本次分析结束，等待数据采集模块采集传输下一张人脸图像及其对应的人体动作，并对其进行步骤S2~S6的处理；
进一步地，存储模块中记录的异常动作包括踢东西，突然加速奔跑、走路东歪西倒，东张西望等。
[0011]S6.安防调度中心采取相应的安防调度措施，确保安防区域的安全，本次分析结束，等待数据采集模块采集传输下一张人脸图像及其对应的人体动作，并对其进行步骤S2-S6的处理。
[0012]所述的步骤SI包括以下子步骤:
511.安防区域内的摄像头实时对经过的人员进行图像采集，与此同时，体感传感器对该人员的人体动作进行采集；并将采集到的图像和人体动作实时传输给数据预处理模块；
512.数据预处理模块对采集到的图像进行预处理，得到人脸图像，并调整得到的人脸图像使其与存储器中图像大小一致；
513.数据预处理模块将体感传感器采集到的动作数据和预处理得到的人脸图像进行打包；
S14.数据预处理模块将打包后的数据实时发送给数据分析中心。
[0013]所述的步骤S3包括以下子步骤:
531.定义当前采集到的人脸图像为图像A,以图像A的中心为坐标原点O，建立x-o-y直角坐标系；
532.定义将从存储模块中提取出的人脸图像为图像B，将图像B与图像A重叠放置；
533.对于人脸上的点M(人脸上任意一点)，求出其在图像A中对应的像素点坐标Al(xl，yl)，并求出其在图像B中对应的像素点坐标BI (x2，y2);
534.求出x-o-y直角坐标系中Al与BI的距离；
535.对于人脸上每一个点，重复S33~S34，求得该点在图像A和图像B中对应的坐标距离，直到所有点对应的坐标距离求解完成；
536.将所有点对应的坐标距离进行求和，得到危险参数。
[0014]进一步地，在对参数进行求个过程中，可以考虑对人脸上眉毛、嘴巴和眼睛对应的所有点进行特殊处理:在进行距离求和过程中，将眉毛、嘴巴和眼睛对应的所有点在两个图像中对应的坐标距离放大10倍(乘以10)，再参与求和得到危险参数。
[0015]步骤S6中安防调度中心采取相应的安防调度措施，确保安防区域的安全，分为以下两种情况:
(1)根据数据分析中心对图像的分析，在不具有进入安防区域权限的人员非法进入时，安全调度模块提醒保安找到并请出该非法进入的人员；
(2)根据数据分析中心分析，在表情分析时，危险参数不小于阈值，且人体动作分析也存在异常动作时，安防调度将对应的人脸图像和人体动作数据提供给保安，并提醒保安进行人工判别和确认；保安在对人脸图像进行人工判定，确认对应人员具有安全隐患后，对其进行持续监控。
[0016]本发明的有益效果是:(1)能够通过人脸图像对安防区域内的人员是否为非法进入进行判定，并由采取安防调度措施，保证了安防区域的安全稳定；
(2)对合法进入人员进行表情分析和动作分析，对其是否存在安全隐患进行判定，并在存在安全隐患时采取安防调度措施，保证安防区域的安全与稳定；
(3)进行表情分析时，在同一个坐标系下，将正常的人脸图像和当前采集到的人脸图像中对应像素点距离求和得到参数，再根据参数和阈值相比较的方法，能够有效筛选出表情不正常的人脸图像；
(4)对表情不正常的人脸图像对应的人体动作进行分析，判定人体动作是否正常，从而筛选出表情不正常、动作也不正常的人员；为安全隐患的判定提供更加准确的依据；
(5)在安防调度系统中进一步通过人工分析对表情不正常、动作也不正常人员的对应数据进行人工判别确认，由此确定是否存在安全隐患。
【附图说明】
[0017]图1为本发明的系统原理框图；
图2为本发明的方法流程图。
【具体实施方式】
[0018]下面结合附图进一步详细描述本发明的技术方案，但本发明的保护范围不局限于以下所述。
[0019]如图1所示，基于图像和体感分析的身份认证系统，包括顺次连接的数据采集模块、数据分析中心和安防调度中心；
所述的数据采集模块用于对安防区域内的人脸图像和人体动作进行采集；
所述的数据分析中心包括图像分析模块、表情分析模块、动作分析模块和存储模块；图像分析模块、表情分析模块和动作分析模块分别与存储模块连接；
所述的图像分析模块用于对采集到的图像进行分析，判断图像对应的人员身份是否具有进入安防区域的权限；
所述的动作分析模块用于对异常动作进行分析，判断对应人员在安防区域内的动作是否异常；
所述的表情分析模块用于对采集到的图像进行人脸表情分析，得到对应的危险参数；所述的存储模块用于存储异常动作和具有安防区域进入权限的人员的人脸图像，该图像在对应人员表情正常时进行统一拍摄；
所述的安防调度中心用于根据数据分析中心分析得到的结果进行安防调度，确保安防区域内的安全。
[0020]所述的数据采集模块包括多个分布式的前端采集装置以及与前端采集装置连接的数据预处理模块；每个前端采集装置包括摄像头和体感传感器；数据预处理模块用于对摄像头采集到的图像进行预处理，得到与存储器中图像大小一致的人脸图像，同时将体感传感器采集到的动作数据和预处理得到的人脸图像进行打包。
[0021]如图2所示，所述的基于图像和体感分析的身份认证系统的认证方法，包括以下步骤:
51.利用数据采集模块对安防系统区域内的流动人员进行人脸图像和对应的人体动作采集，并将采集到的数据实时传输给数据分析中心；
52.数据分析中心对当前采集到的图像进行图像分析，判断是否能够在存储模块中找到与当前采集到的图像对应