一种基于大数据的人像识别分析系统及方法技术方案

本发明专利技术属于人像识别技术领域，公开了一种基于大数据的人像识别分析系统及方法，所述基于大数据的人像识别分析系统包括：面部图像采集模块、图像数据处理模块、主控模块、人像建模模块、人像识别模块、身份查找模块、检查修正模块、数据存储模块、显示模块。本发明专利技术通过面部图像采集模块和人像识别模块能够通过人像的拍摄或扫描获取人像数据，并找出相应的人的身份信息；通过图像数据处理模块对待增强图像进行滤波处理和画质增强处理，可以直接对整个图像进行增强，提高了图像画质增强的效率；通过检查修正模块修正人像特征和特征区域，用户能够可视化的检查人像识别结果并对其进行修正，进而为计算人像识别结果正确率提供数据支撑。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的人像识别分析系统及方法
本专利技术属于人像识别
，尤其涉及一种基于大数据的人像识别分析系统及方法。
技术介绍
目前，人像识别又叫人脸识别，特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术，其优势在于自然性和不被被测个体察觉。现有人像识别系统中，为了能够获得更好的拍摄效果，智能终端会自动检测人脸，并框选检测到人脸的区域，当用户执行拍照动作之后，智能终端将自动对焦框选的区域，从而使得拍摄的人脸更清晰。但在实际情况中，当存在多个人脸时，检测的人脸特征可能受到影响，从而导致相似度下降，将影响人脸检测结果；同时，现有人像识别系统极少涉及到对人像识别结果的检查修正；在图像预处理过程中，对采集的人像图像增强效果较差，不够均衡。通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：(1)当存在多个人脸时，现有人像识别系统检测的人脸特征可能受到影响，从而导致相似度下降，将影响人脸检测结果。(2)现有人像识别系统极少涉及到对人像识别结果的检查修正。(3)在图像预处理过程中，对采集的人像图像增强效果较差，不够本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于大数据的人像识别分析方法，其特征在于，所述基于大数据的人像识别分析方法包括以下步骤：/n步骤一，通过面部图像采集模块利用图像采集设备采集待识别的人脸原始图像数据；通过图像数据处理模块利用图像出路程序对采集的人脸原始图像数据进行预处理；/n步骤二，通过主控模块利用主控器监测并控制所述基于大数据的人像识别分析系统各个模块的正常运行；/n步骤三，通过人像建模模块利用建模程序根据处理后的人脸图像数据建立3D人像识别分析模型；/n步骤四，通过人像识别模块利用人像识别程序利用3D人像识别分析模型进行人脸图像数据测量并分析，得到待识别的人像数据信息；/n对人脸图像数据测量并分析的具体方法包括：/...

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的人像识别分析方法，其特征在于，所述基于大数据的人像识别分析方法包括以下步骤：
步骤一，通过面部图像采集模块利用图像采集设备采集待识别的人脸原始图像数据；通过图像数据处理模块利用图像出路程序对采集的人脸原始图像数据进行预处理；
步骤二，通过主控模块利用主控器监测并控制所述基于大数据的人像识别分析系统各个模块的正常运行；
步骤三，通过人像建模模块利用建模程序根据处理后的人脸图像数据建立3D人像识别分析模型；
步骤四，通过人像识别模块利用人像识别程序利用3D人像识别分析模型进行人脸图像数据测量并分析，得到待识别的人像数据信息；
对人脸图像数据测量并分析的具体方法包括：
(1)通过数据比对程序利用3D人像识别分析模型将处理后的人脸图像数据与存储在数据库中的各用户的面部图像数据进行比较，获得比较结果并计算每次比较结果的匹配度；
(2)将各个匹配度中的最大值与第一阈值进行比较，当所述最大值小于所述第一阈值时，通过优化处理程序对所述最大值进行优化处理；
(3)通过人像识别程序将优化后的结果与所述第一阈值再次进行比较，当所述优化后的结果大于或等于所述第一阈值时，判定待识别用户和与所述最大值对应的存储在数据库中的用户相匹配；
步骤五，通过身份查找模块利用身份查找程序根据获得的待识别的人像数据信息在数据库中进行查找，得到人像身份识别分析结果；通过检查修正模块利用检查修正程序对人像身份识别分析结果进行检查修正；
步骤六，通过数据存储模块利用数据库存储采集的人脸原始图像数据、3D人像识别分析模型、待识别的人像数据信息、人像身份识别分析结果以及检查修正结果；
步骤七，通过显示模块利用显示器显示采集的人脸原始图像数据、3D人像识别分析模型、待识别的人像数据信息、人像身份识别分析结果以及检查修正结果的实时数据。


2.如权利要求1所述的基于大数据的人像识别分析方法，其特征在于，步骤一中，所述通过图像数据处理模块对采集的人脸原始图像数据进行预处理的方法，包括：
(I)利用图像增强程序对采集的人脸原始图像进行增强处理；图像增强处理中，对待增强图像进行滤波处理；
(II)对滤波处理后的待增强图像进行画质增强处理；
(III)对画质增强处理后的图像进行区域划分，得到多个图像区域。


3.如权利要求2所述的基于大数据的人像识别分析方法，其特征在于，所述画质增强处理包括直方图均衡和归一化处理；
所述直方图均衡采用下式进行处理：



b(x，y)＝N×Pa[a(x，y)]
其中，M和N分别为图像的像素点和灰度级，输入图像a(x，y)的直方图是ha(u)，经直方图均衡后的输出图像是b(x，y)；
所述归一化处理包括：
几何归一化，用于对由于不同的成像距离及人脸姿势造成的人脸角度倾斜和尺寸上的差异进行矫正；
灰度归一化，用于对不同的光照强度、光源方向环境下取得的人脸图像进行补偿，实现对单纯由光照变化造成图像信号变化的减弱。


4.如权利要求1所述的基于大数据的人像识别分析方法，其特征在于，步骤四中，对人脸图像数据测量并分析前，首先建立人脸图像候选集，具体包括：
(a)首先指定一组Hash函数，离线计算注册人脸图像库的Hash向量，并按每一维排序；
(b)当给定一张检索图像时，计算其Hash向量，将对每一维在注册库中进行二分查找，确定最相似的候选样本；
(c)融合所有维得到最终候选集，在候选集内进行人脸图像数据测量。


5.如权利要求1所述的基于大数据的人像识别分析方法，其特征在于，步骤(2)中，所述将各个匹配度中的最大值与第一阈值进行比较的步骤中，当所述最大值大于或等于所述第一阈值时，判定待识别用户和...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨晓峰，张颖，
申请(专利权)人：广州市标准化研究院，
类型：发明
国别省市：广东;44