一种基于人脸识别的监控方法与流程

文档序号：16580102发布日期：2019-01-14 17:53阅读：342来源：国知局

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本发明涉及人脸识别领域，具体涉及一种基于人脸识别的监控方法。

背景技术：

人脸识别技术是基于人脸面部特征比对识别的一种接触式的识别手段，相较于传统的指纹识别、虹膜识别等接触式识别技术，在使用便捷程度上有着不可替代的优势。目前市场上的人脸识别技术主要应用于大型安保项目或者个人设备安全保护。

对于大型安保型产品，具有如下特点：

第一，面向的用户需要有大量摄像头作为数据来源，受众较少。

第二，各类需求设备均是商用，监控成本高。

第三，大型系统，运维困难，维护成本高。

对于市场上常见的个人设备安全保护：

第一，功能不全，只能保护当前设备解锁安全，不具备其他可扩展性安保功能。

第二，个人设备受限于设备本身的局限性，只能使用本机摄像头，而不能扩展使用其他视屏作为数据来源。限制了其功能。

对于市场上已有的人脸抓拍算法：

人脸检测算法基本是一个“扫描”加“判别”的过程，即算法在图像范围内扫描，再逐个判定候选区域是否是人脸的过程。因此人脸检测算法的计算速度会跟图像尺寸、图像内容相关。目前市场上的人脸跟踪是把摄像头每张图片进行解码分析，比如相机每秒钟25帧图片，那么算法就会按顺序将视屏流解析成25帧图片，然后再一帧帧的图形进行全量扫描分析。虽然这种做法保证了每张人脸的都能被抓拍到，但是对系统资源消耗比较严重，不利于小型化设备使用。

技术实现要素：

本发明针对现有技术的不足，提出一种基于人脸识别的监控方法，具体技术方案如下：

一种基于人脸识别的监控方法，其特征在于：

采用以下步骤，

步骤1：设置有终端管理系统，该终端管理系统对注册在广域网的相机群进行管理；

步骤2：图像采集装置采集区域的人像作为注册图像，上传到终端管理系统进行注册；

步骤3：终端管理系统中的图像识别模块从上传的人像中提取人脸特征，且将该人脸特征和对应的人员编号保存到注册特征数据库中；

步骤4：相机群中的相机将视频流上传到终端管理系统；

步骤5：终端管理系统的人脸识别模块对视频流进行解析，对人脸图像特征进行识别，将该人脸图像特征与注册特征数据库中的特征进行比对，判断是否存在注册特征数据库中，如果是，则进入步骤7，否则，进入下一步骤；

步骤6：将该人脸图像特征存入到抓拍特征数据库中；

步骤7：输出识别结果到记录文件中。

进一步地：所述步骤5包括如下步骤：

步骤51：图像识别模块对视屏流解码，将视屏流解析成连续的一帧一帧的图片；

步骤52：图像识别模块对图像中的人像进行检测，选取帧图片x，帧图片x为视频流解析出的帧图片集中的一张，设最小人脸像素范围为a，最大人脸像素范围为b，根据最大人脸像素b和最小人脸像a素范围，使用至少一个人脸框c在帧图片x中进行截图，该a<c<b，然后人脸框c在会从左向右扣取图片做检测，检查否是人脸，如果是，那么就会记录其id、对应的坐标a[ax,by]和人脸框大小；

步骤53：根据帧图片x+1的人和帧图片x的人像相对位置存在的偏移量(dx,dy)进行第二次检测；

步骤54：根据[(ax，by)，(ax+dx，by+dy)]的坐标范围内，按照第一次记录的人脸框大小去检测人脸；

步骤55：判断该人脸框中是否检测到人脸，如果是，则进入步骤56，否则；

步骤56：结束该人脸框范围的检测，进入到步骤58；

步骤57：如果未检测到，再调整人脸框大小，回到步骤54；

步骤58：跟踪人脸的id，形成一个以人脸id为主键的抓拍列表，从抓拍列表中选择清晰的人脸图片。

本发明的有益效果为：第一，降低了市场成本。

第二，增加了人脸识别系统市场应用场景，使人脸识别智能ai能够惠及所有普通用户。

第三，摄像机采用的追踪抓拍流程，能够实时动态对区域的人员进行监控跟踪。

附图说明

图1为本发明的工作流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的较佳实施例进行详细阐述，以使本发明的优点和特征能更易于被本领域技术人员理解，从而对本发明的保护范围做出更为清楚明确的界定。

如图1所示：一种基于人脸识别的监控方法，