基于多摄像机的人脸识别方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了基于多摄像机的人脸识别方法及系统，所述方法包括以下步骤：S1，摄像机对出现在其预置监控子区域中的目标进行定位跟踪，并判别目标的人脸姿态参数；S2，根据目标位置信息和人脸姿态参数选择合适的摄像机组建工作组并采集多视角人脸图像；S3，利用多视角人脸识别方法来识别目标；S4，当目标进入另一个摄像机的预置监控子区域时，转到S1。本发明专利技术由多个摄像机接力完成对目标的定位跟踪，适用于监控不规则、有遮挡及超大区域；利用动态组建的摄像机工作组采集目标的多视角人脸图像，提高了采集得到的人脸图像的可利用性，发挥了摄像机的最大效能；无主摄像机的监控方式具有可扩展性和鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及在不规则、有遮挡及超大区域内基于多摄像机的人脸识别方法及系统，属于单个目标的人脸识别

技术介绍
在现有的众多生物特征识别技术中，人脸识别技术因其特有的主动性、非侵犯性以及用户友好性等优点，近年来一直受到广泛关注。目前，视频监控系统是人脸识别技术在实际应用中的一个主流方向。通常，视频监控系统采用多个摄像机协作来完成人脸识别任务，其好处是1)在不需人目标配合的情况下，能获得更多的各个视角人脸图像；2)多个摄像机能更好地覆盖监控区域，不出现监控盲区。视频监控系统主要应用于物业管理、海关边检、安全防范、公安布控等领域。现有的基于多摄像机协作的人脸识别系统，通常采用一个广角(或全方位)摄像机作为主摄像机对人目标进行定位跟踪。例如，美国专利技术专利US20070092245采用一个广角摄像机利用低分辨率图像对整个监控区域内出现的目标进行检测、定位、跟踪，目标进入某个固定的窄角摄像机监控子区域后，该窄角摄像机使用高分辨率图像提取人脸特征，这一人脸识别系统要求人目标需正面面对摄像机阵列，因此适用于安检入口等。中国专利技术专利CN101236599采用一个广角(或全方位)摄像机对整个监控区域内出现的目标进行检测、定位和跟踪，多个球型摄像机转动对准目标进行人脸图像采集。这些由主摄像机定位人目标的人脸识别系统，其局限性在于主摄像机必须能够覆盖整个监控区域，否则将出现监控盲区。但是，现代建筑常常有很多不规则区域(例如上海世界博览会上的日本展馆、法国展馆、英国展馆)，这些不规则的监控区域，由于空间结构复杂无法设置可以覆盖整个监控区域的主摄像机；或者规则区域内有很多遮挡物(例如摆放很多展柜的艺术馆和博物馆)，在这类监控区域中，主摄像机会由于遮挡物而产生监控盲区；或者超大区域(例如飞机场、火车站、体育馆)，这类监控区域中，主摄像机会由于视场不足而无法覆盖整个监控区域。由于上述区域多为公共区域，安全保卫问题关系重大，关系到国家和人民的生命财产安全。因此，研究针对不规则、有遮挡和超大区域的人脸识别方法及系统有重要的意义。
技术实现思路
本专利技术的目的在于，提供基于多摄像机的人脸识别方法及系统，它利用多个摄像机对人目标进行接力式定位跟踪及动态组建摄像机工作组共同采集多视角人脸图像来进行人脸识别，避免了在不规则、有遮挡和超大区域内出现监控盲区的现象，从而更好的保卫国家及人民的生命财产安全。为解决上述技术问题，本专利技术采用如下的技术方案基于多摄像机的人脸识别方法，包括以下步骤Si，摄像机对出现在其预置监控子区域中的目标进行定位跟踪，并判别目标的人脸姿态参数；S2，根据目标位置信息和人脸姿态参数选择合适的摄像机组建工作组并采集多视角人脸图像； S3，利用多视角人脸识别方法来识别目标；S4，当目标进入另一个摄像机的预置监控子区域时，转到Si。前述方法中所述的摄像机采用主动摄像机，即PTZ(Pan-Tilt-Zoom)摄像机，从而可以获取清晰人脸的图像。前述方法中，所述的工作组中用于定位跟踪的摄像机在工作过程中不动，其他的摄像机进行转动来采集多视角人脸图像，其中用于定位跟踪的摄像机固定不动，可以获得人脸识别中可用的某一视角的高分辨率人脸图像，其他摄像机进行转动，可以获得更多的多视角人脸图像；另外，采用这种工作方式克服了现有技术中工作组内的各摄像机都固定不动，多个摄像机协同定位跟踪目标而需要对目标进行时间、空间上的配准及需要各摄像机之间有较多的重叠覆盖区域的问题。前述方法中所述的摄像机包括图像传感器、处理单元和通信单元，图像传感器用于获取场景的图像信息；处理单元用于对场景中出现的目标进行检测、定位、跟踪处理；通信单元用于和中心处理器保持通信。步骤S2中，随着人目标的移动的人脸姿态的变化，工作组内的成员动态变化，从而在接力跟踪监控的同时及时的采集人目标的多视角人脸图像，便于更加准确的识别人目标。前述的基于多摄像机的人脸识别方法，步骤Sl中，使用六个自由度参数[X，y，ζ, α, β, γ]来表示目标的位置和人脸姿态，其中X，y，Z分别表示在空间坐标中的三个坐标轴，α表示人脸的平面内旋转角度，β表示人脸的俯仰旋转角度，Y表示人脸的平面外深度旋转角度。前述的基于多摄像机的人脸识别方法，步骤S2中所述的组建工作组的方法包括以下步骤S10，摄像机获取当前目标的位置信息和人脸姿态参数；S20，查询字典中的对照表，确定适于抓拍目标人脸图像的相邻摄像机，并向它们发送指令，邀请它们组建工作组，其中，所述的对照表是指根据监控区域的空间结构以及各个摄像机的安装位置，列出的每个摄像机相邻各摄像机的适于拍摄的目标的位置信息和人脸姿态参数取值范围的对照表，在组建工作组时查找字典，对获取的人脸图像提前进行了筛选，省去了后期对采集到的人脸图像再次进行筛选的步骤，使得获得的人脸图像基本都能够用于人脸识别，所以经过这样的筛选，摄像机并不是被无目的地调用，而是被有效地使用，发挥了摄像机的最大效能。前述的基于多摄像机的人脸识别方法，所述方法中多个摄像机的布局采用如下方式将整个监控区域划分为多个预置监控子区域，每个摄像机被预置监控其中的一个子区域，所述的预置监控子区域小于各摄像机的可见区域，从而保证摄像机可以监控到整个监控区域，不出现监控盲区，并且各预置监控子区域之间无重叠，从而可以有效的根据人目标进入的预置监控子区域的不同而分派不同的摄像机来进行定位跟踪，使得整个监控过程井然有序。前述的基于多摄像机的人脸识别方法，步骤S4还包括S5，根据目标的位置信息和电子地图，确定负责目标所在区域定位、跟踪任务的摄像机，清晰明了，并向该摄像机发送恢复预置状态的指令，向与该摄像机组成工作组的其他摄像机发送转动对准目标进行抓拍的指令。前述的基于多摄像机的人脸识别方法，步骤S3中所述的利用多视角人脸识别方法来识别目标是指根据人脸数据库，使用多视角人脸识别程序对获得的多个视角人脸图像进行人脸识别实现前述方法的基于多摄像机的人脸识别系统，它包括一个中心处理器和多个摄像机，中心处理器和各个摄像机之间通过有线或无线的方式组成本地局域网并且中心处理器可以和监控系统中的任意摄像机进行通信，所述的中心处理器，用于根据目标的位置信息和人脸姿态参数选择合适的摄像机组建工作组并接收工作组内摄像机所采集的多视角人脸图像；利用多视角人脸识别方法来识别目标；所述的多个摄像机性能相同，用于对进入其预置监控子区域的目标进行定位跟踪，并判别目标的人脸姿态参数；采集多视角人脸图像。前述系统中所述的摄像机采用主动摄像机，即PTZ (Pan-Tilt-Zoom)摄像机，从而可以获取清晰人脸的图像。前述系统中，所述的工作组中用于定位跟踪的摄像机在工作过程中不动，其他的摄像机进行转动来采集多视角人脸图像，其中用于定位跟踪的摄像机固定不动，可以获得人脸识别中可用的某一视角的高分辨率人脸图像，其他摄像机进行转动，可以获得更多的多视角人脸图像；另外，采用这种工作方式克服了现有技术中工作组内的各摄像机都固定不动，多个摄像机协同定位跟踪目标而需要对目标进行时间、空间上的配准及需要各摄像机之间有较多的重叠覆盖区域的问题。前述系统中所述的摄像机包括图像传感器、处理单元和通信单元，图像传感器用于获取场景的图像信息；处理单元用于对场景中出现的目标本文档来自技高网...

【技术保护点】
１．基于多摄像机的人脸识别方法，其特征在于，包括以下步骤：Ｓ１，摄像机对出现在其预置监控子区域中的目标进行定位跟踪，并判别目标的人脸姿态参数；Ｓ２，根据目标位置信息和人脸姿态参数选择合适的摄像机组建工作组并采集多视角人脸图像；Ｓ３，利用多视角人脸识别方法来识别目标；Ｓ４，当目标进入另一个摄像机的预置监控子区域时，转到Ｓ１。

【技术特征摘要】
1.基于多摄像机的人脸识别方法，其特征在于，包括以下步骤Si，摄像机对出现在其预置监控子区域中的目标进行定位跟踪，并判别目标的人脸姿态参数；S2，根据目标位置信息和人脸姿态参数选择合适的摄像机组建工作组并采集多视角人脸图像；S3，利用多视角人脸识别方法来识别目标；S4,当目标进入另一个摄像机的预置监控子区域时，转到Si。2.根据权利要求1所述的基于多摄像机的人脸识别方法，其特征在于，步骤S2中所述的工作组中用于定位跟踪的摄像机在工作过程中不动，其他的摄像机进行转动来采集多视角人脸图像。3.根据权利要求1所述的基于多摄像机的人脸识别方法，其特征在于，步骤S2中所述的组建工作组的方法包括以下步骤S10，摄像机获取当前目标的位置信息和人脸姿态参数；S20，查询字典中的对照表，确定适于抓拍目标人脸图像的相邻摄像机，并向它们发送指令，邀请它们组建工作组，所述的对照表是指根据监控区域的空间结构以及各个摄像机的安装位置，列出的每个摄像机相邻各摄像机的适于拍摄的目标的位置信息和人脸姿态参数取值范围的对照表。4.根据权利要求1所述的基于多摄像机的人脸识别方法，其特征在于，所述方法中多个摄像机的布局采用如下方式将整个监控区域划分为多个预置监控子区域，每个摄像机被预置监控其中的一个子区域，并且各个预置监控子区域之间无重叠。5.根据权利要求1所述的基于多摄像机的人脸识别方法，其特征在于，步骤S4还包括S5，根据目标的位置信息和电子地图，确定负责目标所在区域定位、跟...

【专利技术属性】
技术研发人员：汪晋宽，才溪，韩光，
申请(专利权)人：东北大学秦皇岛分校，
类型：发明
国别省市：13