一种基于人脸识别的联网报警方法技术

本发明专利技术公开了一种基于人脸识别的联网报警方法。本发明专利技术首先对获取的监控视频中的帧进行超分辨率重构，再对超分辨率重构后得到的图片进行人脸区域检测与分割，之后将得到的人脸区域输入到组建的卷积神经网络中生成人脸，然后将得到的人脸图片与安全人员人脸进行比对，若比对失败，则将数据以及报警信号发送至联网报警中心。本发明专利技术在处理生成人脸前对图像使用超分辨率重构，使生成人脸的结果更为精确；使用基于卷积神经网络的人脸识别方法，在人脸识别上有着更高的准确性；采用电话线联网和总线联网以及无线联网相结合的方式，相较于一般的电话报警，实时性更好，通用性更高，对于用户的财产安全提供了更及时的保护。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人脸识别的联网报警方法
本专利技术涉及计算机视觉、人工智能领域，具体涉及一种基于人脸识别的联网报警方法。
技术介绍
人脸识别技术是利用计算机进行人脸图像分析，并从图片中提取出有效的识别信息进行身份验证的一种技术，广泛应用于门禁系统、摄像监视系统、学生考勤系统以及智能手机等领域。然而，对于人脸来说，个体之间结构相似，人脸会由于个体喜怒哀乐的情绪变化带来脸部形状的变化，并且光照条件、遮挡物、拍摄角度等都使人脸识别变得困难。人脸识别技术的核心实际为“局部人体特征分析”和“图形/神经识别算法。”这种算法是利用人体面部各器官及特征部位的方法。如对应几何关系多数据形成识别参数与数据库中所有的原始参数进行比较、判断与确认。一般要求判断时间低于1秒。近年来，由于训练数据的增加以及GPU高性能计算的发展，卷积神经网络在图像领域获得了广泛关注。相比传统人脸识别算法，它避免了对图像复杂的前期预处理过程，可直接输入原始图像，自动提取高维特征。和传统神经网络神经元之间进行全连接相比，卷积神经网络的权重共享机制使神经网络结构变得更加简单。图像的超分辨率重构技术是一种提高图像分辨率、改善图像质量的有效方法本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于人脸识别的联网报警方法，其特征在于，所述方法包括：从开源人脸数据库中获取人脸图片，组成照片库；组建卷积神经网络模型并利用所述照片库中的人脸图像数据集来训练该模型；向数据库中存入安全人员人脸；对获取的监控视频中的帧进行超分辨率重构；对超分辨率重构后得到的图片进行人脸区域检测与分割；将得到的人脸区域作为输入数据输入到所述卷积神经网络中，生成一张人脸。将得到的人脸图片与数据库中所存的安全人员人脸进行比对；若比对失败，则将所识别的嫌疑人脸数据储存下来，选择最优线路连接联网报警中心，将数据以及报警信号发送至联网报警中心。

【技术特征摘要】
1.一种基于人脸识别的联网报警方法，其特征在于，所述方法包括：从开源人脸数据库中获取人脸图片，组成照片库；组建卷积神经网络模型并利用所述照片库中的人脸图像数据集来训练该模型；向数据库中存入安全人员人脸；对获取的监控视频中的帧进行超分辨率重构；对超分辨率重构后得到的...

【专利技术属性】
技术研发人员：全绍军，董经武，林格，周凡，
申请(专利权)人：长视科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44