人脸识别大数据分析方法技术

本发明专利技术提供一种人脸识别大数据分析方法，其包括：S1、人脸图像采集；S2、对采集的人脸图像进行初步检测；S3、对经过初步检测的图像进行质量检测，筛选指出符合标准的人脸图像，并提取其中的人脸图片；S4、以提取的人脸图片为对象，将其与网络人脸图片和/或数据库中的人脸图片进行比对；S5、反馈比对结果。本发明专利技术的基于图像处理技术，通过优化人脸图像的检测及特征提取的手段，能够从人脸图像中提取人像特征点，并基于提取的人像特征与目标人脸进行比对分析，并反馈比对结果，有利于提高人脸识别的精度和准确性。

【技术实现步骤摘要】
人脸识别大数据分析方法
本专利技术涉及人脸识别
，尤其涉及一种人脸识别大数据分析方法及系统。
技术介绍
随着社会的发展，“快速、便捷、安全”成为当代社会的代名词。人们越来越希望自己生活在一个安全的环境下，尤其是自己的人身安全以及财产安全。并且快速有效的身份验证的需求，生物特征得到了飞速的发展。以人类生物特征进行快速、准确的身份验证的生物识别技术，进一步成为未来的技术发展趋势。当前的生物特征识别技术主要包括有：指纹识别，视网膜识别，虹膜识别，步态识别，静脉识别，人脸识别等。与其他识别方法相比，人脸识别由于具有直接，友好，方便的特点，使用者无任何心理障碍，易于为用户所接受，从而得到了广泛的研究与应用。尽管人脸识别技术有着广阔的应用前景，但是无论是在识别率，还是在防伪性上，都与指纹，视网膜等有着较大的差距，归根结底，影响人脸识别效果的原因主要有以下的几个方面：(1)人脸图像的获取过程中的不确定性(如光的方向，以及光的强度等)；(2)人脸模式的多样性(如胡须，眼镜，发型等)；(3)人脸塑性变形的不确定性(如表情等)。(4)所涉及的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种人脸识别大数据分析方法，其特征在于，所述人脸识别大数据分析方法包括：/nS1、人脸图像采集；/nS2、对采集的人脸图像进行初步检测；/nS3、对经过初步检测的图像进行质量检测，筛选指出符合标准的人脸图像，并提取其中的人脸图片；/nS4、以提取的人脸图片为对象，将其与网络人脸图片和/或数据库中的人脸图片进行比对；/nS5、反馈比对结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种人脸识别大数据分析方法，其特征在于，所述人脸识别大数据分析方法包括：
S1、人脸图像采集；
S2、对采集的人脸图像进行初步检测；
S3、对经过初步检测的图像进行质量检测，筛选指出符合标准的人脸图像，并提取其中的人脸图片；
S4、以提取的人脸图片为对象，将其与网络人脸图片和/或数据库中的人脸图片进行比对；
S5、反馈比对结果。


2.根据权利要求1所述的人脸识别大数据分析方法，其特征在于，所述步骤S1包括：人脸图像的批量导入和/或人脸图像的实时采集。


3.根据权利要求2所述的人脸识别大数据分析方法，其特征在于，所述人脸图像的批量导入包括：将采集完成的人脸图像批量导入至人脸识别系统；人脸图像的实时采集包括：调用摄像机或摄像头在设备的可拍摄范围内自动实时抓取人脸图像并完成采集工作。


4.根据权利要求1所述的人脸识别大数据分析方法，其特征在于，所述步骤S2包括：
S21、利用人脸肤色进行初步的脸区检测，分割出肤色区域；
S22、在分割出肤色区域中，利用面部几何特征进行验证和定位。


5.根据权利要求4所述的人脸识别大数据分析方法，其特征在于，所述步骤S21包括：
S211、基于人类肤色在色彩空间中存在区域性，将可能为人脸的像素检测出来，同时选用HSI和YcbCr两种色彩空间对图像进行二值化处理，肤色范围限定在H∈[0，46]，S∈[0.10，0.72]，Cb∈[98，130]，Cr∈[128，170]内，将满足条件的像素标记为肤色像素，其余的均为非肤色像素；
S212、在以每一个肤色点为中心的5×5邻域内统计肤色像素的个数，超过半数时中心点保留为肤色，否则认为是非肤色；
S213、将二值图像中的肤色块作区域归并，并对目标区...

【专利技术属性】
技术研发人员：庄唯，胡雷地，张雷，姚智慧，陈瑜，文海生，赵明强，索宇航，冯慧珍，曹新，陶杨俊，张恒量，
申请(专利权)人：苏州市公安局，苏州城之瞳安防智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32