一种基于人脸识别的铁路安检安防管理系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于人脸识别的铁路安检安防管理系统，采用人脸识别方法，对身份证与持证人员的一致性进行核实；所述人脸识别方法如下：首先，采用多个摄像头，对人脸图像进行采集变转换为数字图像，将所述数字图像分割成多个窗口；对每个窗口进行边缘检测；将每个窗口分类为前景候选或背景候选，其中，分类包括计算所述窗口的边缘数，仅当窗口边缘数目大于阈值时将窗口分类为前景候选，当用户提交被查询的面部图像时，应用预设特征提取方法实时获取图像特征矢量。本发明专利技术通过优化人脸识别技术，比对现场抓拍头像与身份证头像比对，实现人证合一的准确鉴别。

Railway security management system based on face recognition

The invention discloses a railway security security management system based on face recognition, the face recognition method, to verify the consistency of the ID card and the card holder; as follows: firstly, a face recognition method using multiple cameras, collecting change into a digital image of the face image, the digital image segmentation multiple windows; to detect the edge of each window; each window is classified as foreground or background candidate candidate, among them, including the number of edge classification calculation window, only when the window edge number is larger than the threshold will be classified as potential candidate window, when the user submits the query face image is the application of presupposition, feature extraction methods to obtain real-time image feature vector. Through the optimization of face recognition technology, on site to capture the avatar with ID head alignment, to achieve accurate identification of a witness together.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种管理系统，具体是一种基于人脸识别的铁路安检安防管理系统。
技术介绍
随着社会生产力的发展和多媒体处理技术的进步，人们对机器人功能的要求越来越高，期望机器人能识别到人脸。机器人在实际应用中，机器人通过人脸识别估算出有人的存在，可启动人机互动程序，并主动与人进行沟通，增加机器人的亲和力。人脸识别特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。机器人实现人脸识别功能将赋予机器人“眼睛”的功能，提高机器人的智能程度，实现更好的人机交互功能。旅客在互联网或者购票大厅提前购买好车票后，旅客按照车站进站口显示的候车信息持车票和身份证件进站；工作人员通过铁路车票实名验证系统核对车票身份信息、有效身份证件和旅客的一致性，完全一致的由工作人员在车票正面加盖验讫章；旅客接受安检后按照引导揭示进入相应候车区。铁路工作人员实名制验票时，只能通过直观感觉来判断当前乘客是否是购票人本人，并且无法确认当前乘客是否公安部嫌疑人，工作效率和质量及其低下，无法实时拦截暴恐分子、在逃嫌疑等特殊人群，给铁路运输安全带来极大隐患。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于人脸识别的铁路安检安防管理系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于人脸识别的铁路安检安防管理系统，采用人脸识别方法，对身份证与持证人员的一致性进行核实；所述人脸识别方法如下：首先，采用多个摄像头，对人脸图像进行采集变转换为数字图像，将所述数字图像分割成多个窗口；对每个窗口进行边缘检测；将每个窗口分类为前景候选或背景候选，其中，分类包括计算所述窗口的边缘数，仅当窗口边缘数目大于阈值时将窗口分类为前景候选，当用户提交被查询的面部图像时，应用预设特征提取方法实时获取图像特征矢量；基于被查询的面部图像的特征矢量与面部图像文件库中的每幅图像的图像特征矢量的比较，利用邻近搜索方法从面部图像特征库中查找所有被查询面部图像特征的邻近特征，以此计算图像之间的相似度；当相似度超过98%时，锁定该持证人员，并报警。作为本专利技术进一步的方案：每个窗口中进行边缘检测包括对数字图像中的每个像素执行索贝尔算子，所述索贝尔算子具有5×5像素核心。作为本专利技术进一步的方案：还包括细分类每一个前景候选窗口作为对象候选或非对象候选窗口，并且只在对象候选窗口执行附加的对象检测。作为本专利技术进一步的方案：其中细分类每一前景候选窗口作为对象候选窗口或非对象候选窗口，包括：将所述窗口细拆分为两个垂直的子窗口；计算每个垂直子窗口的边缘数量；将每个垂直子窗口的边缘数量与第二阈值进行比较；仅当在每一个垂直子窗口的边缘数目大于所述第二阈值时细分类窗口为对象候选窗口。作为本专利技术再进一步的方案：其中分类每个窗口作为前景候选或背景候选包括：比较所述窗口与基准图像中相应窗口，如果所述窗口与所述相应窗口基本相同的话，把所述窗口分类为背景窗口。与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：本专利技术通过优化人脸识别技术，比对现场抓拍头像与身份证头像比对，实现人证合一的准确鉴别。具体实施方式下面对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。本专利技术实施例中，一种基于人脸识别的铁路安检安防管理系统，采用人脸识别方法，对身份证与持证人员的一致性进行核实；所述人脸识别方法如下：首先，采用多个摄像头，对人脸图像进行采集变转换为数字图像，将所述数字图像分割成多个窗口；对每个窗口进行边缘检测；将每个窗口分类为前景候选或背景候选，其中，分类包括计算所述窗口的边缘数，仅当窗口边缘数目大于阈值时将窗口分类为前景候选，当用户提交被查询的面部图像时，应用预设特征提取方法实时获取图像特征矢量；基于被查询的面部图像的特征矢量与面部图像文件库中的每幅图像的图像特征矢量的比较，利用邻近搜索方法从面部图像特征库中查找所有被查询面部图像特征的邻近特征，以此计算图像之间的相似度；当相似度超过98%时，锁定该持证人员，并报警。每个窗口中进行边缘检测包括对数字图像中的每个像素执行索贝尔算子，所述索贝尔算子具有5×5像素核心。还包括细分类每一个前景候选窗口作为对象候选或非对象候选窗口，并且只在对象候选窗口执行附加的对象检测。其中细分类每一前景候选窗口作为对象候选窗口或非对象候选窗口，包括：将所述窗口细拆分为两个垂直的子窗口；计算每个垂直子窗口的边缘数量；将每个垂直子窗口的边缘数量与第二阈值进行比较；仅当在每一个垂直子窗口的边缘数目大于所述第二阈值时细分类窗口为对象候选窗口。其中分类每个窗口作为前景候选或背景候选包括：比较所述窗口与基准图像中相应窗口，如果所述窗口与所述相应窗口基本相同的话，把所述窗口分类为背景窗口。灰度图像可以被表示为一个大型的整型二维数组，其中每个像素被定义了一个介于0(纯黑色，或完全没有亮度)到1(纯白色，所有亮度的总和)范围内的亮度值。亮度值在理论上是一个精确的分数值，然而在实践中分辨率被位深所限制，使用整数值来代表分数值，以16位为例，使用整数I代表十进制数值n，因为使用简单的整数来表示亮度，处理器可以使用相对快速的整数指令进行处理。灰度图像的边缘由能计算出的每个像素的梯度向量的索贝尔算子识别出来。单点的衍生物不能被计算，但如果假定灰度图像代表连续亮度函数的一组采样点，那么所述衍生物可以作为亮度采样点的函数被分段计算。索贝尔算子通过围绕每个像素的区域进行取样提供出一个梯度，例如3×3或5×5像素，在计算的基础上取得该点的近似梯度。索贝尔算子是一种离散微分算子，其结果是使用图像中每个计算出的点的梯度向量来表示。常用的索贝尔算子使用两个3×3的内核，使用该内核与数字图像的某个区域进行卷积运算。对象检测是一种可用于在数字图像中定位感兴趣对象的图像处理技术。具体而言，灰度图像能够有效地表征感兴趣的对象，如人、车、脸、动物或其他物体。“感兴趣的对象”是指在本说明描述的系统中能在数字图像中被识别、定位、分类或者检测到的任何对象。这可能是有用的，举例来说，在视频安全境况下，照相机可以提供一个视频流。系统的效用可能通过提供一种处理系统被增强，比如数字信号处理器系统，它能够实时地或接近实时地解析每个帧，并且识别感兴趣的对象，如面部。面部识别之后，该系统可以传递识别出的面部到后处理系统中进一步地执行面部识别，因此既可以识别人是否存在也可以在该帧内识别该人的身份。例如，设计可以分析视频流并识别人的存在的系统，该系统检测出人的存在发出报警，而检测出动物存在时并不提供报警。一般来说，分析图像所花费的处理资源与识别图像的需求强度是成正比的。在数字图像的每部分上花费大量的处理资源并不总是可行的，特别是处理实时问题。因此，提供可靠地消除数字图像的某些部分的预过滤步骤是很有用的。例如，预过滤步骤可以将数字图像分割成不同大小的N个窗口，在本说明书中“窗口”表示的数字图像的任何部分，直至并包括被选择用于分析的整个图像。虽然本说明书中的示例都是以矩形窗口的方式来举例，而某些应用中其他形状的窗口是有用的，并不旨在本说明书中限定为矩形窗口。N个窗口中的，M个窗口被可靠地分类成不包含感兴趣对象。因此，DSP只需以高可靠性和更密本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于人脸识别的铁路安检安防管理系统，其特征在于，采用人脸识别方法，对身份证与持证人员的一致性进行核实；所述人脸识别方法如下：首先，采用多个摄像头，对人脸图像进行采集变转换为数字图像，将所述数字图像分割成多个窗口；对每个窗口进行边缘检测；将每个窗口分类为前景候选或背景候选，其中，分类包括计算所述窗口的边缘数，仅当窗口边缘数目大于阈值时将窗口分类为前景候选，当用户提交被查询的面部图像时，应用预设特征提取方法实时获取图像特征矢量；基于被查询的面部图像的特征矢量与面部图像文件库中的每幅图像的图像特征矢量的比较，利用邻近搜索方法从面部图像特征库中查找所有被查询面部图像特征的邻近特征，以此计算图像之间的相似度；当相似度超过98%时，锁定该持证人员，并报警。

【技术特征摘要】
1.一种基于人脸识别的铁路安检安防管理系统，其特征在于，采用人脸识别方法，对身份证与持证人员的一致性进行核实；所述人脸识别方法如下：首先，采用多个摄像头，对人脸图像进行采集变转换为数字图像，将所述数字图像分割成多个窗口；对每个窗口进行边缘检测；将每个窗口分类为前景候选或背景候选，其中，分类包括计算所述窗口的边缘数，仅当窗口边缘数目大于阈值时将窗口分类为前景候选，当用户提交被查询的面部图像时，应用预设特征提取方法实时获取图像特征矢量；基于被查询的面部图像的特征矢量与面部图像文件库中的每幅图像的图像特征矢量的比较，利用邻近搜索方法从面部图像特征库中查找所有被查询面部图像特征的邻近特征，以此计算图像之间的相似度；当相似度超过98%时，锁定该持证人员，并报警。2.根据权利要求1所述的基于人脸识别的铁路安检安防管理系统，其特征在于，每个窗口中进行边缘检测包括对数字图像中的...

【专利技术属性】
技术研发人员：李占强，吴修敏，
申请(专利权)人：中兴智能视觉大数据技术湖北有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北;42