一种基于虚拟探针系统的身份识别系统的制作方法

本发明涉及身份识别，具体涉及一种基于虚拟探针系统的身份识别系统。

背景技术：

目前，在公共安全领域，视频监控得到广泛的应用，而视频监控一般使用录像回放、实时告警方式提供业务辅助，其中融合传感技术、人脸检测识别技术、人体特征技术、车辆识别技术、其它视频结构化技术等，为大监控提供有力支撑。但是，视频监控的基础是光学。受限于场景光线环境、监控摄像机视野、被监控目标姿态行为等条件（如违法犯罪嫌疑人往往选择人少、天黑、避开摄像机视野、戴上伪装作案），部分案件场合无法有效依据视频监控进行数据分析。另一方面，虽然公安系统具备以照片查人的能力、以手机查人的能力，但整个侦查分析过程中，对于基层办案来说涉及程序较复杂，手段相对受限。本专利结合虚实探针系统，旨在以较低的成本解决如上问题，以手机信息为光学视频补盲，并能通过智能关系分析平台，将手机信息（虚）与人脸图像（实）进行有效关联，适用于各单位构建自己的办案数据平台，简化办案程序。

使用人脸识别方法对人物的身份进行识别，会遇到存在问题，如拍摄不到完整的人脸，或者人脸有遮挡时，不能很好的识别人物的身份。另外一种方法是使用移动设备监测的方法来识别人物的信息，但是这种方法有一个缺点是，移动设备可能不是本人所有，即移动设备信息与人物的身份不能唯一绑定。

技术实现要素：

本发明的主要目的在于提供一种基于虚拟探针系统的身份识别系统。

本发明采用的技术方案是：一种基于虚拟探针系统的身份识别系统，包括虚拟探针系统和身份识别软件系统；所述身份识别软件系统采集虚拟探针系统的数据信息并对信息进行处理；所述身份识别软件系统设置在主控计算机。

进一步地，所述虚拟探针系统主要包括数据存储服务器、关联分析服务器、网关接口服务器、第三方系统、若干个前端采集设备、上级管理中心；所述数据存储服务器、关联分析服务器、网关接口服务器均分别连接若干个前端采集设备；所述网关接口服务连接上级管理中心；第三方系统连接网关接口服务器。

更进一步地，所述虚拟探针系统的前端采集设备能采集手机信息，能接入ipc进行人脸抓拍并做数据清洗；关联分析服务器能对采集的数据进行人脸识别，对采集的数据进行人脸手机关联，对输入的办案条件进行嫌疑人辅判。

更进一步地，所述身份识别软件系统包括获取手机参数模块、多尺度的人脸检测模块、控制模块、查询模块、存储模块；所述控制模块分别链接手机参数模块、多尺度的人脸检测模块、查询模块、存储模块；

所述手机参数模块用以前端设备获取手机的国际移动用户识别码和国际移动设备识别码即移动用户和移动设备的唯一标志；

所述多尺度的人脸检测模块用以获取图片，并对人脸进行多尺度检测；

所述多尺度的人脸检测模块包括人脸预处理单元、训练图片单元、图像获取检测子单元、人物身份识别单元；

所述控制模块用以对手机参数模块、多尺度的人脸检测模块、查询模块、存储模块进行综合控制；

所述查询模块用以查询多尺度的人脸检测数据；

所述存储模块用以存储采集到的多尺度的人脸检测数据。

更进一步地，所述人脸预处理单元对获取到的人脸图片进行预处理，保证输入图片的尺寸一样，具体为：设系统能处理的图片大小的m*n，则在输入的图片中，平均分为m行n列，然后在m*n的网格中，进行下采样，获取每个网格的最大值；经过上述处理，即可把任意大小的输入图片转换为固定大小的图片。

更进一步地，所述训练图片单元使用特定的尺度构成图像金字塔，用于训练图片，采用的策略：通过插值和下采样调整图像大小；包括3种尺度对图像进行调整，分别为：2x，x，x/2，其中x为输入图像的尺寸；具体做法为：将上一步预处理后确定大小的图像用插值处理，使图片的分辨率扩大一倍，变为2x；另外，用下采样将图片分辨率缩小1倍，变成x/2；将x,2x和x/2这3个尺度的图像作为系统训练的图片。

更进一步地，所述图像获取检测子单元用以对人脸预处理单元和训练图片单元处理后的图像分别进行端对端的训练，获取检测子；使用基于残差网络的的全卷积网络来训练检测子；从网络不同层获取不同的特征，用于训练检测子；使用多尺度特征训练，主要从每个残差块的最后一层进行特征提取；利用图像上下文的信息，用于提高小人脸的识别率。

更进一步地，所述人物身份识别单元将图像获取检测子单元训练的结果经过非极大值抑制后，合并到原图像上；然后将检测到的人脸与要检测的人脸进行对比识别；当检测到人脸信息、国际移动用户识别码、国际移动设备识别码其中一个，即认为存在要检测的对象，即可对人物的身份进行识别。

本发明的优点：

本发明结合人脸识别和使用探针获取的移动设备信息来对人物身份进行识别，克服了人脸有遮挡时，不能很好的识别人物的身份的问题，客服了使用移动设备监测的方法来识别人物时移动设备信息与人物的身份不能唯一绑定的问题。

除了上面所描述的目的、特征和优点之外，本发明还有其它的目的、特征和优点。下面将参照图，对本发明作进一步详细的说明。

附图说明

构成本申请的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。

图1是本发明的一种基于虚拟探针系统的身份识别系统的虚拟探针系

统架构图；

图2是本发明的一种基于虚拟探针系统的身份识别系统的身份识别软件系统结构框图；

图3是本发明的一种基于虚拟探针系统的身份识别系统的多尺度的人脸检测模块结构框图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

参考图1和图2，如图1和图2所示，一种基于虚拟探针系统的身份识别系统，包括虚拟探针系统和身份识别软件系统；所述身份识别软件系统采集虚拟探针系统的数据信息并对信息进行处理；所述身份识别软件系统设置在主控计算机。

参考图1，如图1所示，所述虚拟探针系统主要包括数据存储服务器、关联分析服务器、网关接口服务器、第三方系统、若干个前端采集设备、上级管理中心；所述数据存储服务器、关联分析服务器、网关接口服务器均分别连接若干个前端采集设备；所述网关接口服务连接上级管理中心；第三方系统连接网关接口服务器。

采用级联架构及开放式接口，可自由接入或被接入其他系统。

所述虚拟探针系统的前端采集设备能采集手机信息，能接入ipc进行人脸抓拍并做数据清洗；关联分析服务器能对采集的数据进行人脸识别，对采集的数据进行人脸手机关联，对输入的办案条件进行嫌疑人辅判。

参考图2，如图2所示，所述身份识别软件系统包括获取手机参数模块、多尺度的人脸检测模块、控制模块、查询模块、存储模块；所述控制模块分别链接手机参数模块、多尺度的人脸检测模块、查询模块、存储模块；

所述手机参数模块用以前端设备获取手机的国际移动用户识别码（internationalmobilesubscriberidentificationnumber,imsi）和国际移动设备识别码（internationalmobileequipmentidentity,imei），这两个参数分别是移动用户和移动设备的唯一标志。

所述多尺度的人脸检测模块用以获取图片，并对人脸进行多尺度检测；

参考图3，如图3所示，所述多尺度的人脸检测模块包括人脸预处理单元、训练图片单元、图像获取检测子单元、人物身份识别单元；

所述控制模块用以对手机参数模块、多尺度的人脸检测模块、查询模块、存储模块进行综合控制；

所述查询模块用以查询多尺度的人脸检测数据；

所述存储模块用以存储采集到的多尺度的人脸检测数据。

所述人脸预处理单元对获取到的人脸图片进行预处理，保证输入图片的尺寸一样，具体为：设系统能处理的图片大小的m*n，则在输入的图片中，平均分为m行n列，然后在m*n的网格中，进行下采样，获取每个网格的最大值；经过上述处理，即可把任意大小的输入图片转换为固定大小的图片。

所述训练图片单元使用特定的尺度构成图像金字塔，用于训练图片，采用的策略：通过插值和下采样调整图像大小；包括3种尺度对图像进行调整，分别为：2x，x，x/2，其中x为输入图像的尺寸；具体做法为：将上一步预处理后确定大小的图像用插值处理，使图片的分辨率扩大一倍，变为2x；另外，用下采样将图片分辨率缩小1倍，变成x/2；将x,2x和x/2这3个尺度的图像作为系统训练的图片。

所述图像获取检测子单元用以对人脸预处理单元和训练图片单元处理后的图像分别进行端对端的训练，获取检测子；使用基于残差网络的的全卷积网络来训练检测子；从网络不同层获取不同的特征，用于训练检测子；使用多尺度特征训练，主要从每个残差块的最后一层进行特征提取；利用图像上下文的信息，用于提高小人脸的识别率。

所述人物身份识别单元将图像获取检测子单元训练的结果经过非极大值抑制后，合并到原图像上；然后将检测到的人脸与要检测的人脸进行对比识别；当检测到人脸信息、国际移动用户识别码、国际移动设备识别码其中一个，即认为存在要检测的对象，即可对人物的身份进行识别。

本发明根据获取到的人脸大小不同，采用基于多尺度的人脸检测方法具体为：

s1，对获取到的人脸图片进行预处理。本专利提出的预处理方法是为了保证输入图片的尺寸一样；具体做法如下：假设系统可以处理的图片大小的m*n，则在输入的图片中，平均分为m行n列，然后在m*n的网格中，进行下采样，获取每个网格的最大值；经过上述处理，即可把任意大小的输入图片转换为固定大小的图片（如m*n）；

s2，使用特定的尺度构成图像金字塔，用于训练图片。为了将这些网络中微调的特征扩展到新尺寸的对象，采用了一种简单的策略：通过插值和下采样调整图像大小；本专利使用3种尺度对图像进行调整，分别为：2x，x，x/2，其中x为输入图像的尺寸；具体做法如下所述：将上一步预处理后确定大小的图像用插值处理，使图片的分辨率扩大一倍，变为2x；另外，用下采样将图片分辨率缩小1倍，变成x/2；将x,2x和x/2这3个尺度的图像作为系统训练的图片；

s3，对上述步骤s2处理后的图像分别进行端对端的训练，获取检测子；在本步骤中，使用基于残差网络的的全卷积网络来训练检测子；为了获取好的训练效果，本专利从网络不同层获取不同的特征，用于训练检测子；使用多尺度特征训练，主要从每个残差块的最后一层进行特征提取；另外一个，图片经常会出现比较小的人脸，一般的方法对小的人脸识别率不高；本专利合理利用图像上下文的信息，用于提高小人脸的识别率；要检测右边图像的人脸，如果感受野是左边绿色的方框，则系统的识别率不高，因为可以获取的像素太少；本专利提出的方法是扩大感受野，如中间蓝色的方框所示，适当利用上下文信息，则识别率可以大大提高；

s4，将步骤第s3训练的结果经过非极大值抑制后，合并到原图像上；接着，将检测到的人脸与要检测的人脸进行对比识别；最后，当检测到人脸信息、imsi号、imei号其中一个，即可认为存在要检测的对象，即可对人物的身份进行识别。

本发明结合人脸识别和使用探针获取的移动设备信息来对人物身份进行识别本专利结合虚实探针系统，旨在以较低的成本，以手机信息为光学视频补盲，并能通过智能关系分析平台，将手机信息（虚）与人脸图像（实）进行有效关联，适用于各单位构建自己的办案数据平台，简化办案程序。

本发明结合人脸识别和使用探针获取的移动设备信息来对人物身份进行识别，克服了人脸有遮挡时，不能很好的识别人物的身份的问题，客服了使用移动设备监测的方法来识别人物时移动设备信息与人物的身份不能唯一绑定的问题。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。