基于多相机阵列的最正脸图像输出方法及输出系统技术方案

本发明专利技术提供基于多相机阵列的最正脸图像输出方法及输出系统。所述方法包括：获取多相机阵列于一时刻捕捉到的当前人脸的多张人脸图像；分析各所述人脸图像中当前人脸的旋转角度，并从中选择旋转角度最小的人脸图像；判断所述多相机阵列在跟踪当前人脸时新获取的人脸图像中当前人脸的旋转角度是否小于所选择的旋转角度最小的人脸图像；若是，则令所述新获取的人脸图像取代所选择的旋转角度最小的人脸图像，直至当前人脸离开跟踪范围时输出最终的人脸图像，以作为当前人脸的最正脸图像。本发明专利技术基于空间和时间对多相机阵列获取的人脸图像做最正脸选择，输出的最正脸图像更加精确，从而为后续人脸比对提供更加可靠的数据基础。

Facial Image Output Method and Output System Based on Multi-camera Array

The invention provides a foreface image output method and an output system based on a multi-camera array. The method includes: acquiring multiple face images captured by the multi-camera array at one time; analyzing the rotation angle of the current face in each face image, and selecting the face image with the smallest rotation angle; judging whether the rotation angle of the current face in the newly acquired face image of the multi-camera array is less than the selected rotation when tracking the current face. The face image with the smallest angle is replaced by the newly acquired face image with the smallest rotation angle, and the final face image is output when the current face leaves the tracking range to be the most positive face image of the current face. Based on space and time, the present invention makes the most correct face selection for the face image acquired by multi-camera array, and outputs the most accurate face image, thus providing a more reliable data basis for subsequent face comparison.

【技术实现步骤摘要】
基于多相机阵列的最正脸图像输出方法及输出系统
本专利技术涉及人脸识别
，特别是涉及基于多相机阵列的最正脸图像输出方法及输出系统。
技术介绍
随着我国经济的快速发展，我国城市人口呈现日益密集的趋势，如何加强城市中交通管理、社会治安、维持稳定等方面的需求日益增强。另外，人口流动性的增大为公安人员对犯罪分子的人工排查增加了不小的难度，效率和成功率都不太理想。可见，现代城市需要对流动人员设置人员卡口和视频监控。人脸抓拍系统旨在针对出入安检口的人员进行监控，是视频分析人脸检测和跟踪在视频监控领域的全新综合应用。通过多相机阵列采集到的光场图像检测出其中最正的人脸，并将其通过计算机网络传输到数据中心的数据库中，并且与数据库中人员黑名单进行比对，当发现可疑人员的时候，系统会发出预警来通知值班的民警。由此可见，如何从检测到的图像中选择最正的人脸图像来为后续人脸比对提供更加可靠的图像数据，对于提高人脸比对效率、发现可疑人员具有重要意义。
技术实现思路
鉴于以上所述现有技术的缺点，本专利技术的目的在于提供基于多相机阵列的最正脸图像输出方法及输出系统，用于解决现有技术中最正人脸图像的选择问题。为实现上述目的及其他相关目的，本专利技术提供一种基于多相机阵列的最正脸图像输出方法，包括：获取多相机阵列于一时刻捕捉到的当前人脸的多张人脸图像；分析各所述人脸图像中当前人脸的旋转角度，并从中选择旋转角度最小的人脸图像；判断所述多相机阵列在跟踪当前人脸时新获取的人脸图像中当前人脸的旋转角度是否小于所选择的旋转角度最小的人脸图像；若是，则令所述新获取的人脸图像取代所选择的旋转角度最小的人脸图像，直至当前人脸离开跟踪范围时输出最终的人脸图像，以作为当前人脸的最正脸图像。于本专利技术一实施例中，分析各所述人脸图像中当前人脸的旋转角度的步骤，包括：分别从各所述人脸图像中提取一定数量的第一关键点；从标准正脸三维模型中提取与各所述第一关键点位置对应的第二关键点；对于各所述人脸图像，根据其第一关键点、对应的第二关键点、及相机参数，计算当前人脸的三轴旋转矩阵，并将所述三轴旋转矩阵中的三个角度的绝对值的平均值作为当前人脸的旋转角度。于本专利技术一实施例中，在判断所述多相机阵列在跟踪当前人脸时新获取的人脸图像中当前人脸的旋转角度是否小于所选择的旋转角度最小的人脸图像之前，所述方法还包括：通过行人重识别技术判断所述多相机阵列跟踪的当前人脸是否是同一个人的人脸；若是，则执行后续判断步骤。于本专利技术一实施例中，通过行人重识别技术判断所述多相机阵列跟踪的当前人脸是否是同一个人的人脸的步骤，包括：对于各所述人脸图像，将其中的当前人脸划分成多个区域；生成当前人脸图像的全局特征向量及其各区域图像所对应的各特征向量；合并所述全局特征向量及各所述特征向量以生成最终特征向量；若各所述人脸图像的最终特征向量匹配，则说明各所述人脸图像中的当前人脸是同一个人的人脸。于本专利技术一实施例中，在判断所述多相机阵列在跟踪当前人脸时新获取的人脸图像中当前人脸的旋转角度是否小于所选择的旋转角度最小的人脸图像之前，所述方法还包括：通过模板匹配方法判断新获取的人脸图像是否为当前人脸的人脸图像；若是，则执行后续判断步骤。为实现上述目的及其他相关目的，本专利技术提供一种基于多相机阵列的最正脸图像输出系统，包括：通信模块，用于获取多相机阵列于一时刻捕捉到的当前人脸的多张人脸图像；处理模块，用于分析各所述人脸图像中当前人脸的旋转角度，并从中选择旋转角度最小的人脸图像；判断所述多相机阵列在跟踪当前人脸时新获取的人脸图像中当前人脸的旋转角度是否小于所选择的旋转角度最小的人脸图像；若是，则令所述新获取的人脸图像取代所选择的旋转角度最小的人脸图像，直至当前人脸离开跟踪范围时输出最终的人脸图像，以作为当前人脸的最正脸图像。于本专利技术一实施例中，所述处理模块分析各所述人脸图像中当前人脸的旋转角度的实现方式包括：分别从各所述人脸图像中提取一定数量的第一关键点；从标准正脸三维模型中提取与各所述第一关键点位置对应的第二关键点；对于各所述人脸图像，根据其第一关键点、对应的第二关键点、及相机参数，计算当前人脸的三轴旋转矩阵，并将所述三轴旋转矩阵中的三个角度的绝对值的平均值作为当前人脸的旋转角度。于本专利技术一实施例中，所述处理模块在判断所述多相机阵列在跟踪当前人脸时新获取的人脸图像中当前人脸的旋转角度是否小于所选择的旋转角度最小的人脸图像之前，还用于：通过行人重识别技术判断所述多相机阵列跟踪的当前人脸是否是同一个人的人脸；若是，则执行后续判断步骤。于本专利技术一实施例中，所述处理模块通过行人重识别技术判断所述多相机阵列跟踪的当前人脸是否是同一个人的人脸的实现方式包括：对于各所述人脸图像，将其中的当前人脸划分成多个区域；生成当前人脸图像的全局特征向量及其各区域图像所对应的各特征向量；合并所述全局特征向量及各所述特征向量以生成最终特征向量；若各所述人脸图像的最终特征向量匹配，则说明各所述人脸图像中的当前人脸是同一个人的人脸。于本专利技术一实施例中，所述处理模块在判断所述多相机阵列在跟踪当前人脸时新获取的人脸图像中当前人脸的旋转角度是否小于所选择的旋转角度最小的人脸图像之前，还用于：通过模板匹配方法判断新获取的人脸图像是否为当前人脸的人脸图像；若是，则执行后续判断步骤。为实现上述目的及其他相关目的，本专利技术提供一种存储介质，其中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器加载执行时，实现如上任一所述的基于多相机阵列的最正脸图像输出方法。为实现上述目的及其他相关目的，本专利技术提供一种电子设备，包括：处理器、及存储器；其中，所述存储器用于存储计算机程序；所述处理器用于加载执行所述计算机程序，以使所述电子设备执行如上任一所述的基于多相机阵列的最正脸图像输出方法。如上所述，本专利技术的基于多相机阵列的最正脸图像输出方法及输出系统，获取多相机阵列于一时刻捕捉到的当前人脸的多张人脸图像；分析各所述人脸图像中当前人脸的旋转角度，并从中选择旋转角度最小的人脸图像；判断所述多相机阵列在跟踪当前人脸时新获取的人脸图像中当前人脸的旋转角度是否小于所选择的旋转角度最小的人脸图像；若是，则令所述新获取的人脸图像取代所选择的旋转角度最小的人脸图像，直至当前人脸离开跟踪范围时输出最终的人脸图像以作为当前人脸的最正脸图像。本专利技术基于空间和时间对多相机阵列获取的人脸图像做最正脸选择，相比于现有技术中仅做空间上最正脸选择的技术方案而言，输出的最正脸图像更加精确，从而为后续人脸比对提供更加可靠的数据基础。附图说明图1显示为本专利技术一实施例中的基于多相机阵列的最正脸图像输出方法示意图。图2显示为本专利技术一实施例中的基于多相机阵列的最正脸图像输出系统示意图。图3显示为本专利技术一实施例中的电子设备的结构示意图。具体实施方式以下通过特定的具体实例说明本专利技术的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本专利技术的其他优点与功效。本专利技术还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本专利技术的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本专利技术的基本构想，遂图本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于多相机阵列的最正脸图像输出方法，其特征在于，包括：获取多相机阵列于一时刻捕捉到的当前人脸的多张人脸图像；分析各所述人脸图像中当前人脸的旋转角度，并从中选择旋转角度最小的人脸图像；判断所述多相机阵列在跟踪当前人脸时新获取的人脸图像中当前人脸的旋转角度是否小于所选择的旋转角度最小的人脸图像；若是，则令所述新获取的人脸图像取代所选择的旋转角度最小的人脸图像，直至当前人脸离开跟踪范围时输出最终的人脸图像，以作为当前人脸的最正脸图像。

【技术特征摘要】
1.一种基于多相机阵列的最正脸图像输出方法，其特征在于，包括：获取多相机阵列于一时刻捕捉到的当前人脸的多张人脸图像；分析各所述人脸图像中当前人脸的旋转角度，并从中选择旋转角度最小的人脸图像；判断所述多相机阵列在跟踪当前人脸时新获取的人脸图像中当前人脸的旋转角度是否小于所选择的旋转角度最小的人脸图像；若是，则令所述新获取的人脸图像取代所选择的旋转角度最小的人脸图像，直至当前人脸离开跟踪范围时输出最终的人脸图像，以作为当前人脸的最正脸图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，分析各所述人脸图像中当前人脸的旋转角度的步骤，包括：分别从各所述人脸图像中提取一定数量的第一关键点；从标准正脸三维模型中提取与各所述第一关键点位置对应的第二关键点；对于各所述人脸图像，根据其第一关键点、对应的第二关键点、及相机参数，计算当前人脸的三轴旋转矩阵，并将所述三轴旋转矩阵中的三个角度的绝对值的平均值作为当前人脸的旋转角度。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在判断所述多相机阵列在跟踪当前人脸时新获取的人脸图像中当前人脸的旋转角度是否小于所选择的旋转角度最小的人脸图像之前，所述方法还包括：通过行人重识别技术判断所述多相机阵列跟踪的当前人脸是否是同一个人的人脸；若是，则执行后续判断步骤。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，通过行人重识别技术判断所述多相机阵列跟踪的当前人脸是否是同一个人的人脸的步骤，包括：对于各所述人脸图像，将其中的当前人脸划分成多个区域；生成当前人脸图像的全局特征向量及其各区域图像所对应的各特征向量；合并所述全局特征向量及各所述特征向量以生成最终特征向量；若各所述人脸图像的最终特征向量匹配，则说明各所述人脸图像中的当前人脸是同一个人的人脸。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在判断所述多相机阵列在跟踪当前人脸时新获取的人脸图像中当前人脸的旋转角度是否小于所选择的旋转角度最小的人脸图像之前，所述方法还包括：通过模板匹配方法判断新获取的人脸图像是否为当前人脸的人脸图像；若是，则执行后续判断步骤。6.一种基于多相机阵列的最正脸图像输出系统，其特征在于，包括：通信模块，用于获取多相机阵列于一时刻捕捉到的当前人脸的多张人脸图像；处理模块，用于分析各所述人脸图像中当前人脸的旋转角度，并从中选择旋转角度最小的人脸图像；...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴师，胡强，吴旻烨，
申请(专利权)人：曜科智能科技上海有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31