一种批量人脸识别系统的制作方法

文档序号:13983309阅读:1833来源:国知局

本发明属于生物特征识别领域,特别是涉及一种批量人脸识别系统。



背景技术:

随着人脸识别技术的发展,以人脸识别作为身份认证的应用越来越多。人脸识别技术以不易被盗取,安全性更高、非接触,更卫生、直观、使用方便等优点倍受人们的青睐,被应用在考勤、安防等领域。人脸识别在考勤领域的应用,常用的做法是:预先为每一位人脸用户登记多组人脸特征模板,存储在人脸识别设备中;在进行人脸识别时,将当前采集的待识别用户的人脸特征与当前人脸识别设备中存储的人脸特征模板进行比对,获得识别结果。但是,人脸识别终端的存储容量是有限的,导致可登记的人脸用户有限,而加大存储空间无疑会增加设备的成本。

目前,员工数量多的公司面对人脸识别终端用户容量有限的问题,通常的解决办法是在安装多台人脸识别终端,将员工分组分配到各人脸识别终端进行人脸登记,要求每个员工只能在对其进行了人脸登记的人脸识别终端上进行人脸识别考勤,上班往往因为排队打卡导致部分员工迟到,给使用该设备的用户带来了极大的不方便和破坏了公司内部员工团结精神。



技术实现要素:

本发明的目的在于提供一种批量人脸识别系统,通过摄像设备进行人脸图像采集,对采集到的人脸图像进行降维处理并逐一与数据库内人脸特征模型进行比对,全部比对通过则验证通过,解决了现有的企业因人脸识别终端不足造成的排队打卡现象。

为解决上述技术问题,本发明是通过以下技术方案实现的:

本发明为一种批量人脸识别系统,包括如下步骤:

s001摄像设备前指定区域待验证人员并排站立;

s002通过识别画面中眼睛、嘴等特征信息,锁定画面人脸位置和数目;

s003通过对锁定的人脸画面作为拍摄主体,设置焦距和曝光量;

s004通过对采集的人脸图片进行向量化处理;

s005通过人脸图片向量化将要识别的人脸数据的特征值构成一组特征向量集;

s006将第一人脸特征向量集与数据库人脸特征模型逐一对比;

若对比成功,则进行步骤s007;

若对比失败,则进行步骤s007;

s007将第二人脸特征向量集与数据库人脸特征模型逐一对比;

若对比成功,则进行步骤s008;

若对比失败,则进行步骤s007;

s008将第n人脸特征向量集与数据库人脸特征模型逐一对比;

若对比成功,则进行步骤s009;

若对比失败,则进行步骤s007;

s009将对比成功的人脸特征向量集替换数据库原始的对应人脸特征模型;

s010打卡验证成功;

s011打卡验证失败,重新验证。

优选地,所述步骤s001之前还包括:通过摄像设备在终端登记用户人脸图像,并生成人脸特征模型,建立人脸数据库。

优选地,所述步骤006第一人脸特征向量集与数据库人脸特征模型逐一比对并进行相似度打分,相似度分值超过预设的阈值,则识别成功。

优选地,所述步骤008多人并排进行人脸识别,全部相似度分值超过预设的阈值,则识别成功。

本发明具有以下有益效果:

本发明通过摄像设备进行人脸图像采集,对采集到的人脸图像进行降维处理并逐一与数据库内人脸特征模型进行比对,全部比对通过则验证通过,解决了现有的企业因人脸识别终端不足造成的排队打卡的现象,避免了因为排队打卡导致部分员工迟到,具有方便用户、记录准确等优点。

当然,实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明一种批量人脸识别系统的流程示意图;

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。

请参阅图1所示,本发明为一种批量人脸识别系统,包括如下步骤:

s001摄像设备前指定区域待验证人员并排站立;

s002通过识别画面中眼睛、嘴等特征信息,锁定画面人脸位置和数目;

s003通过对锁定的人脸画面作为拍摄主体,设置焦距和曝光量;

s004通过对采集的人脸图片进行向量化处理;

s005通过人脸图片向量化将要识别的人脸数据的特征值构成一组特征向量集;

s006将第一人脸特征向量集与数据库人脸特征模型逐一对比;

若对比成功,则进行步骤s007;

若对比失败,则进行步骤s007;

s007将第二人脸特征向量集与数据库人脸特征模型逐一对比;

若对比成功,则进行步骤s008;

若对比失败,则进行步骤s007;

s008将第n人脸特征向量集与数据库人脸特征模型逐一对比;

若对比成功,则进行步骤s009;

若对比失败,则进行步骤s007;

s009将对比成功的人脸特征向量集替换数据库原始的对应人脸特征模型;

s010打卡验证成功;

s011打卡验证失败,重新验证。

其中,步骤s001之前还包括:通过摄像设备在终端登记用户人脸图像,并生成人脸特征模型,建立人脸数据库。

其中,步骤006第一人脸特征向量集与数据库人脸特征模型逐一比对并进行相似度打分,相似度分值超过预设的阈值,则识别成功。

其中,步骤008多人并排进行人脸识别,全部相似度分值超过预设的阈值,则识别成功。

值得注意的是,上述系统实施例中,所包括的各个单元只是按照功能逻辑进行划分的,但并不局限于上述的划分,只要能够实现相应的功能即可;另外,各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分,并不用于限制本发明的保护范围。

另外,本领域普通技术人员可以理解实现上述各实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成,相应的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中,所述的存储介质,如rom/ram、磁盘或光盘等。

以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节,也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然,根据本说明书的内容,可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例,是为了更好地解释本发明的原理和实际应用,从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。



技术特征:

技术总结
本发明公开了一种批量人脸识别系统,涉及生物特征识别领域。本发明方法包括:在终端设备登记人脸图像并生成人脸特征模型,对摄像机拍摄的图片,进行人脸批量采集,利用图像降维技术逐一与数据库内人脸特征模型进行比对,全部比对成功则验证通过,在成功通过后可以替换原本人脸数据库相应数据。本发明通过摄像设备进行人脸图像批量采集,对采集到的人脸图像进行降维处理并逐一与数据库内人脸特征模型进行比对,全部比对通过则验证通过,解决了现有的企业因人脸识别终端数量不足造成的排队打卡的现象,避免了因为排队打卡导致部分员工迟到,具有方便使用、记录准确等优点。

技术研发人员:钱波;张震;姚庆锋;鲁群
受保护的技术使用者:合肥博焱智能科技有限公司
技术研发日:2017.11.24
技术公布日:2018.03.20
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