基于云服务器的三维人脸识别机场安检方法技术

本发明专利技术公开基于云服务器的三维人脸识别机场安检方法，包括以下步骤：S01.云服务器建立人脸识别标准库；S02.机场图像采集终端与云服务器建立网络连接；S03.云服务器接收图像采集终端发送的三维人脸图像及身份认证请求；S04.三维人脸图像预处理；S05.三维人脸的提取，从原始三维曲面中分离出头部和肩部；S06.脸部标志点定位；S07.三维人脸配准；S08.云服务器将身份认证的结果返回机场身份识别终端；本发明专利技术提供了计算配置效率高，能够快速的检索云服务器上的数据信息，计算和配准在云服务器端进行，效率高，相应快，能够推广应用。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属机场智能安检领域，尤其涉及一种基于云服务器的三维人脸识别机场安检方法。
技术介绍
目前，机场安检仅通过身份证信息核实乘机人员信息，不能够准确的确定是否乘机人与身份证上是同一人，安全性能低，现有技术，三维人脸识别一般基于神经网络或者数学先验概率进行图像提取，计算复杂，运算时间长，在智能支付领域不能够推广应用。
技术实现思路
为了解决现有技术问题，本专利技术提供了一种基于云服务器的三维人脸识别机场安检方法，计算配置效率高，能够快速的检索云服务器上的数据信息，计算和配准在云服务器端进行，效率高，相应快，能够推广应用。本专利技术采用的技术方案为：基于云服务器的三维人脸识别机场安检方法，包括以下步骤，S01，云服务器建立人脸识别标准库；S02，机场图像采集终端与云服务器建立网络连接，三维人脸扫描仪获取人脸三维图像；S03，云服务器接收图像采集终端发送的三维人脸图像及身份认证请求；步骤S03，云服务器接收图像采集终端发送的三维人脸图像后，将三维人脸图像转换成一系列数据传递至云服务器的计算单元，所述计算单元进行三维人脸图像预处理、三维人脸的提取和三维人脸配准。S04，三维人脸图像预处理：对三维人脸图像进行噪声预处理方法；步骤S04三维人脸图像预处理具体包括以下步骤：（401）对三维人脸图像进行去噪处理，采用基于点云数据的三角曲面插值方法，对三维人脸图像点云数据进行曲面拟合和优化重构；（402）使用拉普拉斯平滑和Taubin方法对模型进行平滑处理；r>（403）对人脸图像进行网格切割并姿态归一化处理，获取三维人脸模型。S05，三维人脸的提取, 从原始三维曲面中分离出头部和肩部；步骤S05具体包括以下步骤：（501）从原始三维曲面中分离出头部和肩部，使用PCA方法获取姿态的估计，去掉肩部区域；（502）网格裁剪：基于标志点的预配准方法将人脸转换到正面状态，然后在XOY平面上使用一个矩形裁剪人脸。S06，脸部标志点定位；步骤S06具体包括以下步骤：（601）定位两个内眼角、两个外眼角和鼻尖点；（602）进行坐标映射，获取五个标志点（两个内眼角、两个外眼角和鼻尖点）的坐标位置；（603）基于连续Shape Index 和几何约束的标志点定位方法，基于三角网格格式的三维数据，通过对点的邻域拟合二次曲面，计算Shape Index，获取鲁棒特征；（604）通过几何约束，实现姿态无关的标志点定位。S07，三维人脸配准；步骤S07具体包括以下步骤：云服务器检索所述人脸识别标准库中的人脸标准样本，配准步骤S06定位后的标志点，实现基于标志点的粗配准；当三维人脸图像标志区域丢失时，标志点无法稳定提取时，通过基于主轴分析的粗配准方法进行三维人脸配准。S08，云服务器将身份认证的结果返回机场身份识别终端。 与现有技术相比，本专利技术有益效果包括：本专利技术提供了一种基于云服务器的三维人脸识别机场安检方法，计算配置效率高，能够快速的检索云服务器上的数据信息，计算和配准在云服务器端进行，效率高，相应快，能够推广应用。具体实施方式下面结合具体实施例对本专利技术作更进一步的说明。基于云服务器的三维人脸识别机场安检方法，包括以下步骤，S01，云服务器建立人脸识别标准库；S02，机场图像采集终端与云服务器建立网络连接，三维人脸扫描仪获取人脸三维图像；S03，云服务器接收图像采集终端发送的三维人脸图像及身份认证请求；步骤S03，云服务器接收图像采集终端发送的三维人脸图像后，将三维人脸图像转换成一系列数据传递至云服务器的计算单元，所述计算单元进行三维人脸图像预处理、三维人脸的提取和三维人脸配准。S04，三维人脸图像预处理：对三维人脸图像进行噪声预处理方法；步骤S04三维人脸图像预处理具体包括以下步骤：（401）对三维人脸图像进行去噪处理，采用基于点云数据的三角曲面插值方法，对三维人脸图像点云数据进行曲面拟合和优化重构；（402）使用拉普拉斯平滑和Taubin方法对模型进行平滑处理；（403）对人脸图像进行网格切割并姿态归一化处理，获取三维人脸模型。S05，三维人脸的提取, 从原始三维曲面中分离出头部和肩部；步骤S05具体包括以下步骤：（501）从原始三维曲面中分离出头部和肩部，使用PCA方法获取姿态的估计，去掉肩部区域；（502）网格裁剪：基于标志点的预配准方法将人脸转换到正面状态，然后在XOY平面上使用一个矩形裁剪人脸。S06，脸部标志点定位；步骤S06具体包括以下步骤：（601）定位两个内眼角、两个外眼角和鼻尖点；（602）进行坐标映射，获取五个标志点（两个内眼角、两个外眼角和鼻尖点）的坐标位置；（603）基于连续Shape Index 和几何约束的标志点定位方法，基于三角网格格式的三维数据，通过对点的邻域拟合二次曲面，计算Shape Index，获取鲁棒特征；（604）通过几何约束，实现姿态无关的标志点定位。S07，三维人脸配准；步骤S07具体包括以下步骤：云服务器检索所述人脸识别标准库中的人脸标准样本，配准步骤S06定位后的标志点，实现基于标志点的粗配准；当三维人脸图像标志区域丢失时，标志点无法稳定提取时，通过基于主轴分析的粗配准方法进行三维人脸配准。S08，云服务器将身份认证的结果返回机场身份识别终端。 以上仅是本专利技术的优选实施方式，应当指出：对于本
的普通技术人员来说，在不脱离本专利技术原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本专利技术的保护范围。本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于云服务器的三维人脸识别机场安检方法，其特征在于，包括以下步骤，S01，云服务器建立人脸识别标准库；S02，机场图像采集终端与云服务器建立网络连接，三维人脸扫描仪获取人脸三维图像；S03，云服务器接收图像采集终端发送的三维人脸图像及身份认证请求；S04，三维人脸图像预处理：对三维人脸图像进行噪声预处理方法；S05，三维人脸的提取, 从原始三维曲面中分离出头部和肩部；S06，脸部标志点定位；S07，三维人脸配准；S08，云服务器将身份认证的结果返回机场身份识别终端。

【技术特征摘要】
1.基于云服务器的三维人脸识别机场安检方法，其特征在于，包括以下步骤，
S01，云服务器建立人脸识别标准库；
S02，机场图像采集终端与云服务器建立网络连接，三维人脸扫描仪获取人脸三维图像；
S03，云服务器接收图像采集终端发送的三维人脸图像及身份认证请求；
S04，三维人脸图像预处理：对三维人脸图像进行噪声预处理方法；
S05，三维人脸的提取, 从原始三维曲面中分离出头部和肩部；
S06，脸部标志点定位；
S07，三维人脸配准；
S08，云服务器将身份认证的结果返回机场身份识别终端。
2.根据权利要求1所述的基于云服务器的三维人脸识别机场安检方法，其特征在于，
步骤S03，云服务器接收图像采集终端发送的三维人脸图像后，将三维人脸图像转换成一系列数据传递至云服务器的计算单元，所述计算单元进行三维人脸图像预处理、三维人脸的提取和三维人脸配准。
3.根据权利要求1所述的基于云服务器的三维人脸识别机场安检方法，其特征在于，
步骤S04三维人脸图像预处理具体包括以下步骤：
（401）对三维人脸图像进行去噪处理，采用基于点云数据的三角曲面插值方法，对三维人脸图像点云数据进行曲面拟合和优化重构；
（402）使用拉普拉斯平滑和Taubin方法对模型进行平滑处理；
（403）对人脸图像进行网格切割并姿态归一化处理，获取三维人脸模型...

【专利技术属性】
技术研发人员：张会林，孙利华，
申请(专利权)人：苏州福丰科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32