基于数据融合的人员辨识方法技术

本发明专利技术提供一种基于数据融合的人员辨识方法。方法是于人员辨识系统取得人员的输入语音及脸部影像的其中之一，依据所取得的数据于多个范本数据中选择部分，取得人员的语音或脸部影像的另一，并比对所取得数据及所选择的范本数据以辨识人员。本发明专利技术可有效减低人员辨识系统损坏机率，可供人员不需配戴识别物件，还可有效缩短辨识时间。

Personnel identification method based on data fusion

【技术实现步骤摘要】
基于数据融合的人员辨识方法
本专利技术涉及人员辨识，特别涉及基于数据融合的人员辨识。
技术介绍
现有的人员辨识系统多是撷取未知人员的输入特征(如指纹或储存于RFID标签的识别码)，再将未知人员的输入特征与数据库的所有范本(如合法人员预先注册的指纹或识别码)逐一进行比对以辨识当前的未知人员是否为合法人员。现有的人员辨识系统的缺失在于，当数据库的范本的数量过多时必须花费大量辨识时间来逐一比对未知人员的输入特征与各范本，这使得人员辨识效率低落，而降低了使用者体验。此外，当使用接触式输入装置来接收未知人员的输入特征时(如人员可经由指纹感测器按压指纹或经由键盘输入识别码)，由于必须频繁按压接触式输入装置，而造成接触式输入装置的使用寿命过短，这会增加人员辨识系统的维护成本。此外，当使用无线输入装置来接收未知人员的输入特征时(如人员可持RFID标签/蓝牙装置来接近RFID读卡机/蓝牙收发器以输入RFID标签/蓝牙装置的识别码)，由于人员必须额外携带辨识物件(如RFID标签或蓝牙装置)，而存在人员忘记携带辨识物件及无法进行身份辨识的问题。有鉴于此，目前亟待一种可解决上述问题的人员辨识技术被提出。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于数据融合的人员辨识方法，可使用一种输入特征作为索引来减少比对的范本数量，并使用另一种输入特征来比对减少数量后的范本以进行身份确认。于一实施例中，一种基于数据融合的人员辨识方法，用于一人员辨识系统，该人员辨识系统包括一影像撷取装置及一收音装置，该基于数据融合的人员辨识方法包括以下步骤：a)经由该收音装置接收一人员的语音以产生一输入语音；b)解析该输入语音以获得一输入文本；c)依据该输入文本于多个范本影像中选择部分；d)经由该影像撷取装置拍摄该人员的脸部以获得一输入脸部影像；及e)比对该输入脸部影像及所选择的该范本影像以辨识该人员。于一实施例中，该步骤b)是于感测该语音的音量大于一音量临界值时解析该输入语音来获得该输入文本。于一实施例中，该步骤c)包括以下步骤：c1)比较该输入文本与多个范本文本，其中该多个范本文本分别对应该多个范本影像；及c2)于该输入文本符合任一该范本文本时，选择对应的该范本影像。于一实施例中，该多个范本影像分别对应多个人员数据；该步骤e)是于该输入脸部影像符合所选择的该范本影像时，以对应的该人员数据作为该人员的身份。于一实施例中，该影像撷取装置包括一彩色影像撷取装置及一红外线影像撷取装置；各该范本影像包括一彩色范本影像与一红外线范本影像；该步骤d)包括以下步骤：d1)经由该彩色影像撷取装置拍摄该人员的脸部以获得一彩色脸部影像；及d2)经由该红外线影像撷取装置拍摄该人员的脸部以获得一红外线脸部影像；该步骤e)是比对该彩色脸部影像及所选择的该彩色范本影像并比对该红外线脸部影像及所选择的该红外线范本影像以辨识该人员。于一实施例中，该步骤e)包括以下步骤：e1)将该步骤c)所选择的各该彩色范本影像与该彩色脸部影像进行比对以决定各该彩色范本影像与各该彩色脸部影像之间的一彩色相似度；e2)将该步骤c)所选择的各该红外线范本影像与该红外线脸部影像进行比对以决定各该红外线范本影像与各该红外线脸部影像之间的一红外线相似度；e3)依据各该范本影像的该彩色相似度及该红外线相似度计算各该范本影像的一相似度；及e4)于任一该范本影像的该相似度不小于一相似度临界值时以所对应的该人员数据作为该人员的身份。于一实施例中，各该人员数据对应该多个范本影像；该步骤e)包括以下步骤：e5)将该步骤c)所选择的该多个范本影像分别与该输入脸部影像进行比对以决定各该范本影像与该输入脸部影像之间的一相似度；e6)于任一该范本影像的该相似度不小于一相似度临界值时以所对应的该人员数据作为该人员的身份；及e7)于所有该范本影像的该相似度小于该相似度临界值时执行该步骤d)。于一实施例中，该步骤d)是获得同一该人员的该多个输入脸部影像；该步骤e5)是将该步骤c)所选择的各该范本影像分别与各该输入脸部影像进行比对以决定各该范本影像与各该输入脸部影像之间的该相似度。于一实施例中，该基于数据融合的人员辨识方法更包括以下步骤：f1)依据该输入文本于多个范本声纹中选择部分；f2)解析该输入语音以获得一输入声纹；及f3)比对该输入声纹及所选择的该范本声纹以辨识该人员。于一实施例中，该多个范本影像分别对应多个人员数据，该多个范本声纹分别对应该多个人员数据；该步骤e)是于该输入脸部影像符合所选择的该范本影像时，选择对应的该人员数据；该步骤f3)是于该输入声纹符合所选择的该范本输入声纹时，选择对应的该人员数据；该基于数据融合的人员辨识方法更包括一步骤g)于该步骤e)所选择的任一该人员数据与该步骤f3)所选择的任一该人员数据重复时，以重复的该人员数据作为该人员的身份。于一实施例中，一种基于数据融合的人员辨识方法，用于一人员辨识系统，该人员辨识系统包括一影像撷取装置及一收音装置，该基于数据融合的人员辨识方法包括以下步骤：a)经由该影像撷取装置拍摄该人员的脸部以获得一输入脸部影像；b)依据该输入脸部影像于多个范本语音特征中选择部分；c)经由该收音装置接收一人员的语音以产生一输入语音；d)解析该输入语音以获得一输入语音特征；及e)比对该输入语音特征及所选择的该范本语音特征以辨识该人员。于一实施例中，该多个范本语音特征分别对应多个人员数据，各该范本语音特征包括一范本文本，该步骤d)是解析该输入语音以获得一输入文本；该步骤e)是于该输入文本符合所选择的该范本文本时，以对应的该人员数据作为该人员的身份。于一实施例中，该多个范本语音特征分别对应多个人员数据，各该范本语音特征包括一范本声纹，该步骤d)是解析该输入语音以获得一输入声纹；该步骤e)是于该输入声纹符合所选择的该范本声纹时，以对应的该人员数据作为该人员的身份。于一实施例中，该多个范本语音特征分别对应多个人员数据，各该范本语音特征包括一范本文本及一范本声纹，该步骤d)是解析该输入语音以获得一输入文本及一输入声纹；该步骤e)是于该输入文本符合所选择的该范本文本且该输入声纹符合所选择的该范本声纹时，以对应的该人员数据作为该人员的身份。于一实施例中，该步骤d)是于感测该语音的音量大于一音量临界值时解析该输入语音来获得该输入语音特征。于一实施例中，该步骤b)包括以下步骤：b1)比较该输入脸部影像与多个范本影像，其中该多个范本影像分别对应该多个范本语音特征；及b2)于该输入脸部影像符合任一该范本影像时，选择对应的该范本语音特征。于一实施例中，该影像撷取装置包括一彩色影像撷取装置及一红外线影像撷取装置；各该范本影像包括一彩色范本影像与一红外线范本影像；该步骤a)包括以下步骤：本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于数据融合的人员辨识方法，用于一人员辨识系统，其特征在于，该人员辨识系统包括一影像撷取装置及一收音装置，该基于数据融合的人员辨识方法包括以下步骤：/na)经由该收音装置接收一人员的语音以产生一输入语音；/nb)解析该输入语音以获得一输入文本；/nc)依据该输入文本于多个范本影像中选择部分；/nd)经由该影像撷取装置拍摄该人员的脸部以获得一输入脸部影像；及/ne)比对该输入脸部影像及所选择的该范本影像以辨识该人员。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于数据融合的人员辨识方法，用于一人员辨识系统，其特征在于，该人员辨识系统包括一影像撷取装置及一收音装置，该基于数据融合的人员辨识方法包括以下步骤：
a)经由该收音装置接收一人员的语音以产生一输入语音；
b)解析该输入语音以获得一输入文本；
c)依据该输入文本于多个范本影像中选择部分；
d)经由该影像撷取装置拍摄该人员的脸部以获得一输入脸部影像；及
e)比对该输入脸部影像及所选择的该范本影像以辨识该人员。


2.如权利要求1所述的基于数据融合的人员辨识方法，其特征在于，该步骤b)是于感测该语音的音量大于一音量临界值时解析该输入语音来获得该输入文本。


3.如权利要求1所述的基于数据融合的人员辨识方法，其特征在于，该步骤c)包括以下步骤：
c1)比较该输入文本与多个范本文本，其中该多个范本文本分别对应该多个范本影像；及
c2)于该输入文本符合任一该范本文本时，选择对应的该范本影像。


4.如权利要求1所述的基于数据融合的人员辨识方法，其特征在于，该多个范本影像分别对应多个人员数据；该步骤e)是于该输入脸部影像符合所选择的该范本影像时，以对应的该人员数据作为该人员的身份。


5.如权利要求4所述的基于数据融合的人员辨识方法，其特征在于，该影像撷取装置包括一彩色影像撷取装置及一红外线影像撷取装置；各该范本影像包括一彩色范本影像与一红外线范本影像；该步骤d)包括以下步骤：
d1)经由该彩色影像撷取装置拍摄该人员的脸部以获得一彩色脸部影像；及
d2)经由该红外线影像撷取装置拍摄该人员的脸部以获得一红外线脸部影像；
该步骤e)是比对该彩色脸部影像及所选择的该彩色范本影像并比对该红外线脸部影像及所选择的该红外线范本影像以辨识该人员。


6.如权利要求5所述的基于数据融合的人员辨识方法，其特征在于，该步骤e)包括以下步骤：
e1)将该步骤c)所选择的各该彩色范本影像与该彩色脸部影像进行比对以决定各该彩色范本影像与各该彩色脸部影像之间的一彩色相似度；
e2)将该步骤c)所选择的各该红外线范本影像与该红外线脸部影像进行比对以决定各该红外线范本影像与各该红外线脸部影像之间的一红外线相似度；
e3)依据各该范本影像的该彩色相似度及该红外线相似度计算各该范本影像的一相似度；及
e4)于任一该范本影像的该相似度不小于一相似度临界值时以所对应的该人员数据作为该人员的身份。


7.如权利要求4所述的基于数据融合的人员辨识方法，其特征在于，各该人员数据对应该多个范本影像；该步骤e)包括以下步骤：
e5)将该步骤c)所选择的该多个范本影像分别与该输入脸部影像进行比对以决定各该范本影像与该输入脸部影像之间的一相似度；
e6)于任一该范本影像的该相似度不小于一相似度临界值时以所对应的该人员数据作为该人员的身份；及
e7)于所有该范本影像的该相似度小于该相似度临界值时执行该步骤d)。


8.如权利要求7所述的基于数据融合的人员辨识方法，其特征在于，该步骤d)是获得同一该人员的该多个输入脸部影像；该步骤e5)是将该步骤c)所选择的各该范本影像分别与各该输入脸部影像进行比对以决定各该范本影像与各该输入脸部影像之间的该相似度。


9.如权利要求1所述的基于数据融合的人员辨识方法，其特征在于，更包括以下步骤：
f1)依据该输入文本于多个范本声纹中选择部分；
f2)解析该输入语音以获得一输入声纹；及
f3)比对该输入声纹及所选择的该范本声纹以辨识该人员。


10.如权利要求9所述的基于数据融合的人员辨识方法，其特征在于，该多个范本影像分别对应多个人员数据，该多个范本声纹分别对应该多个人员数据；该步骤e)是于该输入脸部影像符合所选择的该范本影像时，选择对应的该人员数据；该步骤f3)是于该输入声纹符合所选择的该范本输入声纹时，选择对应的该人员数据；该基于数据融合的人员辨识方法更包括一步骤g)于该步骤e)所选择的任一该人员数据与该步骤f3)所选择的任一该人员数据重复时，以重复的该人员数据作为该人员的...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭宪龙，
申请(专利权)人：浩鑫股份有限公司，
类型：发明
国别省市：中国台湾;71