一种基于单样本人脸识别的酒店进出人员管理方法技术

本发明专利技术涉及一种基于单样本人脸识别的酒店进出人员管理方法，只基于单样本训练模型的人脸识别，极大降低了采集训练样本库的难度，使酒店进出人员核实的工作模式更简洁更智能化，减少纯人工工作造成遗漏。另外，采用以人脸关键点为基准点剪裁的划分方法，并在训练时引入外部人脸数据集进行训练，和新加入加权融合的各区域的相似度的方法，较高幅度地提高单样本训练得到模型的识别精度。使在加大酒店进出人员核实力度，加大不法分子的进入酒店难度，提高酒店入住人员安全指数的同时，也能缓解工作人员的工作压力。

【技术实现步骤摘要】
一种基于单样本人脸识别的酒店进出人员管理方法
本专利技术涉及图像识别的
，尤其涉及到一种基于单样本人脸识别的酒店进出人员管理方法。
技术介绍
随着技术的发展，公安部门要求，在酒店、宾馆推广使用人脸识别人证合一身份验证系统，以加强治安的管理，而酒店旅馆的流动人口较多，所以如何核实酒店进出人员的身份成为了迫切解决的问题。现在，酒店的入住人员入住时在前台进行身份核实后，能自由进出酒店，酒店的安保工作主要靠安保人员依靠记忆和人眼来识别来鉴定进出人员的身份，而人为的鉴别往往效率低下，容易产生遗漏，在人流较多时，有些不法分子就容易进入酒店内部，对进住人员的人身和财产安全造成威胁。虽然人脸识别技术能解决这一难题，但现有的很多人脸识别技术很大程度上均依赖于训练样本集的规模和代表性，而流动人员人脸样本采集较为困难，若只采用单训练样本(即入住登记时采集到的图像信息)的人脸识别，得到的准确率以及效率较低，不适用于酒店进出人员的管理。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提供一种能克服以往流动人员人脸样本采集困难的缺陷、提高单样本人脸识别的准确率及效率、降低人工操作下产生的遗漏程度的基于单样本人脸识别的酒店进出人员管理方法。本专利技术的技术方案是这样实现的：一种基于单样本人脸识别的酒店进出人员管理方法，采用单样本训练模型的方式，只通过入住登记系统读取入住人身份证的信息，同时前台的图像初始采集子系统采集入住人的人脸图像，并将采集到的人脸图像以及读取到的入住人身份信息传输到后台的PC端，然后对采集到的人脸图像进行处理训练并储存到人脸数据库子系统，以获取进入酒店的权限；每当入住人员进入酒店，门禁系统上的人脸采集检测子系统将采集以及检测该入住人的人脸图像，由人脸识别子系统进行识别验证，通过验证，开启门禁，验证失败，则通知工作人员。进一步地，所述将采集到的图像以及读取到的入住人身份信息传输到后台的PC端，然后对采集到的图像进行处理训练并储存到人脸数据库子系统的具体过程如下：A-1：将采集到的图像以及读取到的入住人身份信息传输到后台的PC端；A-2：后台的PC端对采集到的人脸图片进行高斯滤波，去除噪声的干扰，并归一化到指定大小，再用MTCNN算法标定5个基准点并划分子模式区域；A-3：用HOG特征来构建5个区域的人脸子模式，加入负样本子模式集，采用SVM算法对其进行训练，得到该人脸的5个子模式分类器，存储到人脸数据库子系统中。进一步地，所述门禁系统上的人脸采集检测子系统采集以及检测该入住人的人脸图像的具体过程如下：B-1：从摄像机图像采集获取视频帧；B-2：通过OpenCV中函数转换得到实时视频图片；B-3：图片通过采样的方式进行尺度缩放；B-4：采用MTCNN算法的P-NET层和R-NET层进行训练；B-5：若图片中有人脸，则采用MTCNN算法的O-NET层得到人脸区域并生成关键点；B-6：若最后得到多个人脸，选择最大人脸框作为目标人脸；B-7：根据目标人脸中的五个关键点划分出子模式区域。进一步地，所述步骤B-4和B-5的具体过程为：将图片传入MTCNN算法的P-Net层，获得人脸区域的候选窗口和边界框的回归向量，并用该边界框做回归，对候选窗口进行校准，然后通过非极大值抑制NMS来合并高度重叠的候选框，然后输入到R-Net层，通过边界框回归和NMS来去掉false-positive区域，由于该网络结构和P-Net网络结构有差异，多了一个全连接层，所以会取得更好的抑制false-positive的作用，确定图片中有人脸信息后再输入到O-Net层，输出最终的人脸框和特征点位置。进一步地，所述由人脸识别子系统进行识别验证的具体过程如下：C-1：从人脸采集检测子系统中获取待识别人脸的子模式区域图片；C-2：对图片进行高斯滤波和归一化处理；C-3：采用HOG特征提取人脸子模式；C-4：将受检人脸的5个子模式和人脸数据库子系统中训练得到的分类器做对比，在模型库有n个模式分类器，则受检人脸图片则需要进行n次分类识别，得到每个子模式的n个分类得分；C-5：对每个子模式的分类得分作加权融合，为5个对应的子模式分配相应的权重，经过加权融合测得受检人脸的加权总分即相似度；C-6：统计受检人脸对于人脸数据库子系统中人脸的总得分，选择相似度最大的，再与事先设定的阈值相比较，最终测得受检人脸的身份信息，决定是否通行。与现有技术相比，本方案原理和优点如下：1、只基于单训练样本的人脸识别，极大降低了采集训练样本库的难度，使酒店进出人员核实的工作模式更简洁更智能化，减少纯人工工作造成遗漏。2、采用以人脸关键点为基准点剪裁的划分方法，并在训练时引入外部人脸数据集进行训练，和新加入加权融合的各区域的相似度的方法，较高幅度地提高单样本训练得到模型的识别精度。3、在加大酒店进出人员核实力度，加大不法分子的进入酒店难度，提高酒店入住人员安全指数的同时，也能缓解工作人员的工作压力。附图说明图1为本专利技术一种基于单样本人脸识别的酒店进出人员管理方法的流程图；图2为本专利技术中采集图像、对采集的图像进行处理、训练并储存到人脸数据库子系统的流程图；图3为人脸采集检测子系统采集以及检测入住人员人脸图像的流程图；图4为人脸关键点区域划分示意图；图5为本专利技术中进行人脸识别的流程图。具体实施方式下面结合具体实施例对本专利技术作进一步说明：如图1所示，一种基于单样本人脸识别的酒店进出人员管理方法，采用单样本训练模型的方式，只通过入住登记系统读取入住人身份证的信息，同时前台的图像初始采集子系统采集入住人的人脸图像，并将采集到的人脸图像以及读取到的入住人身份信息传输到后台的PC端，然后对采集到的人脸图像进行处理训练并储存到人脸数据库子系统，以获取进入酒店的权限；每当入住人员进入酒店，门禁系统上的人脸采集检测子系统将采集以及检测该入住人员的人脸图像，由人脸识别子系统进行识别验证，通过验证，开启门禁，验证失败，则通知工作人员。以下对上述方法作详细地说明：前台的图像初始采集子系统采用了含SDK的高清摄像头，体积小使用方便，通过SDK的二次开发，实现将摄像机获取的实时图像传输到PC端。酒店的人脸数据库子系统主要包括有工作人员和入住人员的人脸信息，工作人员的信息录入比较方便，而入住人员流动较大，所以采用单样本识别的方法简化了人脸照片的采集的繁琐过程，只需要从登记系统中提取照片即可得到训练样本，用来构建子模式分类器，具体过程如下，如图2所示：A-1：将采集到的图像以及读取到的入住人身份信息传输到后台的PC端；A-2：后台的PC端对采集到的人脸图片进行高斯滤波，去除噪声的干扰，并归一化到指定大小，再用MTCNN算法标定5个基准点并划分子模式区域；A-3：用HOG特征来构建5个区域的人脸子模式，加入负样本子模式集，采用SVM算法对其进行训练，得到该人脸的5个子模式分类器，存储到人脸数据库子系统中。人脸识别技术近年来日趋成熟，同时也达到了很高的识别率，本实施例使用的是基于人脸基准点的子模式划分方法，该方法先采用多任务级联卷积神经网络(MTCNN,Multi-taskCascadedConvolutionalNetworks)定位人脸位置并估计脸部关键点的方法，从脸部区域提取高级特征用于关键点(左眼、右眼、本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于单样本人脸识别的酒店进出人员管理方法，其特征在于,采用只基于单样本训练模型的方式，只通过入住登记系统读取入住人身份证的信息，同时前台的图像初始采集子系统采集入住人的人脸图像，并将采集到的人脸图像以及读取到的入住人身份信息传输到后台的PC端，然后对采集到的人脸图像进行处理训练并储存到人脸数据库子系统，以获取进入酒店的权限；每当入住人员进入酒店，门禁系统上的人脸采集检测子系统将采集以及检测该入住人员的人脸图像，由人脸识别子系统进行识别验证，通过验证，开启门禁，验证失败，则通知工作人员。

【技术特征摘要】
1.一种基于单样本人脸识别的酒店进出人员管理方法，其特征在于,采用只基于单样本训练模型的方式，只通过入住登记系统读取入住人身份证的信息，同时前台的图像初始采集子系统采集入住人的人脸图像，并将采集到的人脸图像以及读取到的入住人身份信息传输到后台的PC端，然后对采集到的人脸图像进行处理训练并储存到人脸数据库子系统，以获取进入酒店的权限；每当入住人员进入酒店，门禁系统上的人脸采集检测子系统将采集以及检测该入住人员的人脸图像，由人脸识别子系统进行识别验证，通过验证，开启门禁，验证失败，则通知工作人员。2.根据权利要求1所述的一种基于单样本人脸识别的酒店进出人员管理方法，其特征在于,所述将采集到的图像以及读取到的入住人身份信息传输到后台的PC端，然后对采集到的图像进行处理训练并储存到人脸数据库子系统的具体过程如下：A-1：将采集到的图像以及读取到的入住人身份信息传输到后台的PC端；A-2：后台的PC端对采集到的人脸图片进行高斯滤波，去除噪声的干扰，并归一化到指定大小，再用MTCNN算法标定5个基准点并划分子模式区域；A-3：用HOG特征来构建5个区域的人脸子模式，加入负样本子模式集，采用SVM算法对其进行训练，得到该人脸的5个子模式分类器，存储到人脸数据库子系统中。3.根据权利要求1所述的一种基于单样本人脸识别的酒店进出人员管理方法，其特征在于,所述门禁系统上的人脸采集检测子系统采集以及检测该入住人员的人脸图像的具体过程如下：B-1：从摄像机图像采集获取视频帧；B-2：通过OpenCV中函数转换得到实时视频图片；B-3：图片通过采样的方式进行尺度缩放；B-4：采用MTCNN算法的P-NET层和R-NET层进行训练；B-5：若图片...

【专利技术属性】
技术研发人员：周志武，张祺，
申请(专利权)人：广东工业大学，
类型：发明
国别省市：广东,44