一种基于可见光和非可见光的视觉识别方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于可见光和非可见光的视觉识别方法及系统，其方法包括获取目标区域内的图像信息，并在目标对象进入目标区域时识别其步态信息；根据所述步态信息对目标对象进行初步识别，获取目标对象的初次身份信息；待目标对象进入目标区域的设定范围内，采集目标对象的面部特征信息，并根据所述面部特征信息进一步确认其确定身份信息。本发明专利技术通过对目标对象的步态信息进行初步识别，初步确定目标对象的身份信息，然后通过目标对象的面部特征信息对目标对象的身份信息进行进一步确认，可以大大提高目标对象的识别率，并且可以对目标区域内的所有目标对象全覆盖的主动识别，方便对异常身份信息的目标对象及时采取措施，大大提高社会安全感。

Visual recognition method and system based on visible light and non visible light

The invention relates to a visible and non visible light vision recognition method and system based on the method includes obtaining image information in the target area, identify the gait information and enter the target area on the target object; according to the preliminary identification of the target object of the gait information, identity information acquisition targets first; to set the target range into the target area, facial feature information acquisition targets, and according to the facial feature information to further confirm their identity information. The invention of the preliminary recognition by gait information of target object, preliminary determination of object identity information, and then through the facial feature information of the target object on the target object identity information for further confirmation, can greatly improve the target recognition rate, and can take the initiative to identify all the objects in the target area full coverage convenient, the abnormal object identity information to take timely measures to improve social security.

【技术实现步骤摘要】
一种基于可见光和非可见光的视觉识别方法及系统
本专利技术涉及视觉识别
，尤其涉及一种基于可见光和非可见光的视觉识别方法及系统。
技术介绍
随着信息化的迅速发展，对人体身份的识别的应用越来越广泛，比如，现在技术中，通过人脸识别或者指纹识别，可以准确的识别出目标对象的深的身份信息。但是这种方式需要目标对象有意识的主动配合，这样人脸和指纹才可以被识别。在一些安全级别比较高的场所，比如人口密集的广场、公安机关进阶区域等，除了对进出人员的身份进行识别之外，还需要对经过警戒区域的人员进行确定，这种情况下，现有技术中往往实在事后调查取证时调用监控录像，然后通过公安侦查机关排查来确定目标对象的身份信息。显然，这种方式非常笨拙，并且识别率也比较低，很多情况下甚至无法识别。为此，需要开发一种更加先进的识别系统，以克服上述现有技术中的缺陷。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足，提供一种基于可见光和非可见光的视觉识别方法及系统。本专利技术解决上述技术问题的技术方案如下：依据本专利技术的一个方面，提供了一种基于可见光和非可见光的视觉识别方法，包括如下步骤：步骤1：获取目标区域内的图像信息，并在目标对象进入目标区域时识别其步态信息；步骤2：根据所述步态信息对目标对象进行初步识别，获取目标对象的初次身份信息；步骤3：待目标对象进入目标区域的设定范围内，采集目标对象的面部特征信息，并根据所述面部特征信息进一步确认其确定身份信息。依据本专利技术的另一个方面，提供了一种基于可见光和非可见光的视觉识别系统，包括图像获取模块、步态识别模块、初次身份识别模块、面部特征获取模块和确定身份识别模块。其中，所述图像获取模块用于获取目标区域内的图像信息；所述步态识别模块用于在目标对象进入目标区域时，根据目标区域内的图像信息识别目标对象的步态信息；所述初次身份识别模块用于根据所述步态信息对目标对象进行初步识别，获取目标对象的初次身份信息；所述面部特征获取模块用于在目标对象进入目标区域的设定范围内时，采集目标对象的面部特征信息，所述确定身份识别模块用于根据所述面部特征信息进一步确认其确定身份信息，并发送至后台服务器。本专利技术的有益效果是：本专利技术的一种基于可见光和非可见光的视觉识别方法及系统，通过对目标对象的步态信息进行初步识别，初步确定目标对象的身份信息，然后通过目标对象的面部特征信息对目标对象的身份信息进行进一步确认，可以大大提高目标对象的识别率，并且可以对目标区域内的所有目标对象全覆盖的主动识别，方便对异常身份信息的目标对象及时采取措施，大大提高社会安全感。附图说明图1为本专利技术的一种基于可见光和非可见光的视觉识别方法流程示意图；图2为本专利技术中目标基点的选取示意图；图3为本专利技术中识别后面部特征信息的示意图；图4为一种基于可见光和非可见光的视觉识别系统结构示意图。具体实施方式以下结合附图对本专利技术的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本专利技术，并非用于限定本专利技术的范围。实施例一、一种基于可见光和非可见光的视觉识别方法，下面将结合图1对本实施例的一种基于可见光和非可见光的视觉识别方法进行详细地介绍。如图1所示，一种基于可见光和非可见光的视觉识别方法，包括如下步骤：步骤1：获取目标区域内的图像信息，并在目标对象进入目标区域时识别其步态信息；步骤2：根据所述步态信息对目标对象进行初步识别，获取目标对象的初次身份信息；步骤3：待目标对象进入目标区域的设定范围内，采集目标对象的面部特征信息，并根据所述面部特征信息进一步确认其确定身份信息。本实施例中，所述步骤1中，识别目标对象的步态信息的具体步骤为：步骤11：通过发射非可见光识别目标对象的躯体轮廓信息或骨骼轮廓信息，并对应构建三维躯体模型或三维骨骼模型；步骤12：在所述三维躯体模型或三维骨骼模型中选取至少三个目标基点，并跟踪所述目标基点的运动轨迹；步骤13：根据所述目标基点的运动轨迹识别目标对象的躯体轮廓或骨骼轮廓的运动轨迹；步骤14：根据目标对象的躯体轮廓或骨骼轮廓的运动轨迹识别目标对象的步态信息。通过对目标对象的躯干骨骼轮廓进行识别，并识别三维骨骼模型中目标基点的运动轨迹，可以对目标对象的步态信息进行识别。由于不同目标对象走路时的步态呈现出不同的特点，所以通过对目标对象的步态识别可以便于后续通过目标对象的步态信息识别目标对象的初次身份信息。在实际中，也可以采取通过发射非可见光识别目标对象的肢体轮廓信息，构建对应的三维肢体模型，并按照上述步骤类似的方法来识别目标对象的步态信息。当然，也可以通过发射非可见光识别目标对象的躯干骨骼轮廓信息和肢体轮廓信息，对应构建三维骨骼模型和三维肢体模型，并按照上述步骤类似的方法来识别目标对象的步态信息，通过躯干骨骼轮廓信息和肢体轮廓信息相结合，可以更准确的识别目标对象的步态信息。另外，本实施例中，在获取目标对象的躯干骨骼轮廓信息时，通过闪拍辐射非可见光(比如X射线)来均匀等间隔获取目标对象的躯干骨骼轮廓信息，并在三维骨骼模型中跟踪所述目标基点的运动轨迹。这样既可以均匀地获取目标对象的躯干骨骼轮廓上的目标基点的运动轨迹，也可以降低非可见光(比如X射线)对人体的辐射，减少对人体的危害。如图2所示，这里，选取目标基点时，优选的选取三维骨骼模型中骨骼的端部或者关节点。因为，人体在走路时，骨骼的端部或者关节点的运动幅度最大，这样就可以相对容易的对人体的步态信息进行有效、准确地识别。本实施例中，所述步骤2中，对目标对象的初步识别的具体实现为：将所述步态信息与预先存储在数据库中的步态信息库进行匹配，从所述步态信息库中获取至少一个与所述步态信息接近的库存步态信息作为初步目标步态信息，并读取与其对应的身份信息作为目标对象的初次身份信息；其中，当所述初次身份信息大于一条时，按照其对应的所述初步目标步态信息与目标对象的步态信息的相似度由高到低顺序排列。通过上述方式可以对目标对象的身份信息进行初次识别，并按照与库存步态信息的相似度又高到低排列，这样，可以便于后续更加准确、快速的确定目标对象的身份信息。因为在实际检测过程中，不同的目标对象走路时步态信息可能比较接近，因此，在根据所述步态信息对目标对象进行初步识别时，很有可能会识别出多个与所述步态信息接近的库存步态信息，此时，还无法精确的识别出多个与所述步态信息接近的库存步态信息中的哪一个为目标对象的步态信息。为此，将多个与所述步态信息接近的库存步态信息按照其与所述初步目标步态信息的相似度由高到低顺序排列，便于后续步骤中对初次身份信息进行进一步识别处理，缩短识别处理时间，提高识别效率和识别准确度。本实施例中，所述步骤3中，所述面部特征信息包括面部图像特征信息和面部骨骼特征信息。获取目标对象的面部图像特征信息的具体实现为：采集目标对象的面部图像，经过图像处理后，提取面部特征，生成面部图像特征信息；获取目标对象的面部骨骼特征信息的具体实现为：通过发射非可见光识别目标对象的面部骨骼信息，对所述面部骨骼信息进行特征提取处理，生成面部骨骼特征信息。通过面部图像特征信息和面部骨骼特征信息双重面部特征信息，可以对确定初次身份信息的目标对象再进行双重面部识别，这样可以更全面的对目标对象的身份信息进行再次识别，并且这种双从识别是在目标对象行走过程中主动捕本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于可见光和非可见光的视觉识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：获取目标区域内的图像信息，并在目标对象进入目标区域时识别其步态信息；步骤2：根据所述步态信息对目标对象进行初步识别，获取目标对象的初次身份信息；步骤3：待目标对象进入目标区域的设定范围内，采集目标对象的面部特征信息，并根据所述面部特征信息进一步确认其确定身份信息。

【技术特征摘要】
1.一种基于可见光和非可见光的视觉识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：获取目标区域内的图像信息，并在目标对象进入目标区域时识别其步态信息；步骤2：根据所述步态信息对目标对象进行初步识别，获取目标对象的初次身份信息；步骤3：待目标对象进入目标区域的设定范围内，采集目标对象的面部特征信息，并根据所述面部特征信息进一步确认其确定身份信息。2.根据权利要求1所述一种基于可见光和非可见光的视觉识别方法，其特征在于：所述步骤1中，识别目标对象的步态信息的具体步骤为：步骤11：通过发射非可见光识别目标对象的躯体轮廓信息或骨骼轮廓信息，并对应构建三维躯体模型或三维骨骼模型；步骤12：在所述三维躯体模型或三维骨骼模型中选取至少三个目标基点，并跟踪所述目标基点的运动轨迹；步骤13：根据所述目标基点的运动轨迹识别目标对象的躯体轮廓或骨骼轮廓的运动轨迹；步骤14：根据目标对象的躯体轮廓或骨骼轮廓的运动轨迹识别目标对象的步态信息。3.根据权利要求1所述一种基于可见光和非可见光的视觉识别方法，其特征在于：所述步骤2中，对目标对象的初步识别的具体实现为：将所述步态信息与预先存储在数据库中的步态信息库进行匹配，从所述步态信息库中获取至少一个与所述步态信息接近的库存步态信息作为初步目标步态信息，并读取与其对应的身份信息作为目标对象的初次身份信息；其中，当所述初次身份信息大于一条时，按照其对应的所述初步目标步态信息与目标对象的步态信息的相似度由高到低顺序排列。4.根据权利要求1所述一种基于可见光和非可见光的视觉识别方法，其特征在于：所述步骤3中，所述面部特征信息包括面部图像特征信息和面部骨骼特征信息；获取目标对象的面部图像特征信息的具体实现为：采集目标对象的面部图像，经过图像处理后，提取面部特征，生成面部图像特征信息；获取目标对象的面部骨骼特征信息的具体实现为：通过发射非可见光识别目标对象的面部骨骼信息，对所述面部骨骼信息进行特征提取处理，生成面部骨骼特征信息。5.根据权利要求4所述一种基于可见光和非可见光的视觉识别方法，其特征在于,根据所述面部特征信息进一步确认目标对象的确定身份信息的具体步骤为：步骤31：将所述面部图像特征信息与预先存储在数据库中且与所述初次身份信息对应的面部图像特性信息库匹配，并将与所述面部图像特征信息匹配成功的库存面部图像特性信息对应的身份信息标记为二次身份信息；步骤32：将所述面部骨骼特征信息与预先存储在数据库中且与所述二次身份信息对应的面部骨骼特性信息库匹配，并将与所述面部骨骼特征信息匹配成功的库存面部骨骼特性信息对应的身份信息标记为确定身份信息；其中，所述步骤31和步骤32中，如果匹配不成功，则将目标对象的身份信息标记为未知身份信息，且当所述二次身份信息大于一条时，将其标记为不确定身份信息。6.根据权利要求1至5任一项所述一种基于可见光和非可见光的视觉识别方法，其特征在于：所述步骤1中，还通过非可见光透射目标对象，并检测目标对象是否携带违禁物品，如果是，则向后台发送报警信息，并进入步骤2，否则直接进入步骤2。7.一种基于可见光和非可见光的视觉识别系统，其特征在于：包括图像获取模块、步态识别模块、初次身份识别模块、面部特征获取模块和确定身份识别模块；所述图像获取模块用于获取目标区域内的图像信息；所述步态识别模块用于在目标对象进入目标区域时，根据目标区域...

【专利技术属性】
技术研发人员：张宏鑫，
申请(专利权)人：聚鑫智能科技武汉股份有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北,42