一种基于多摄像机信息融合的人脸识别检测装置，包括用于监控大空间范围内多目标人体的大范围视频监控摄像机、用于对被跟踪的人物的脸部进行特写抓拍的多个快速球型摄像机和用于进行信息融合和人脸检测识别处理的微处理器，控制多个预先架设好的快速球型摄像机同时对准某特定人物的人脸部位进行特写抓拍，得到多角度的人脸部位图像并对其进行粗检测，自动判断适合的正面或者正侧位人脸图像后送给人脸识别引擎进行人脸识别检测处理，最后对上述多张单个人脸图像的识别结果通过系统的决策表决方式来确定系统人脸识别的结果。本发明专利技术实现的大范围、实时、非配合情况下人脸识别装置，具有识别精度高、检测速度快、设备要求低、实用性好等优点。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人脸识别检测领域，尤其是一种人脸识别检测装置。
技术介绍
基于人脸识别检测可用于机关单位的安全和考勤、网络安全、银行、海关边检、物业管理、军队安全、计算机登录系统。比如，公安布控监控、监狱监控、司法认证、民航安检、口岸出入控制、海关身份验证、银行密押、智能身份证、智能门禁、智能视频监控、智能出入控制、司机驾照验证、各类银行卡、金融卡、信用卡、储蓄卡的持卡人的身份验证，等等。 人脸识别检测研究，主要包括人脸识别(face recognition)技术和人脸检测(facedetection)技术的研究。最初人脸研究主要集中在人脸识别领域，而且早期的人脸识别算法都是在认为已经得到了一个正面人脸或者人脸很容易获得的前提下进行的。但是随着人脸应用范围的不断扩大和开发实际系统需求的不断提高，这种假设下的研究不再能满足需求。在无约束条件情况下人脸识别检测正在作为独立的研究内容引起研究人员的更多关注和重视。 人脸识别检测是指对于任意一幅给定的图像，采用一定的策略对其进行搜索以确定其中是否含有人脸，如果是则返回人脸的位置、大小和姿态，接着对人脸进行识别。它是一个复杂的具有挑战性的模式检测问题，其主要的难点有三方面，(一)由于人脸内在的变化所引起(1)人脸具有相当复杂的细节变化，不同的外貌如脸形、肤色等，不同的表情如眼、嘴的开与闭等；(2)人脸的遮挡，如眼镜、头发和头部饰物以及其他外部物体等；(二)由于外在条件变化所引起(1)由于成像角度的不同造成人脸的多姿态，如平面内旋转、深度旋转以及上下旋转，其中深度旋转影响较大；(2)光照的影响，如图像中的亮度、对比度的变化和阴影等。(3)图像的成像条件，如摄像设备的焦距、成像距离，图像获得的途径等等；(三)由于图像采集手段所引起在非理想采集条件下，人脸识别检测装置是在摄像环境不可控、环境条件变化剧烈、用户不配合的情况下使用的，难度更大的是在大空间范围内如何快速有效的跟踪多目标人体对象、获取人脸部位的图像，尤其是正面的人脸图像。上述这些困难都为解决人脸识别检测问题造成了难度。 精度和速度是一个人脸识别检测系统的两个重要方面，一般都希望一个系统既能有很高的精度又能达到实时的速度。但是实际应用中这两方面又常常存在矛盾。一般是在精度不能满足的条件下，牺牲速度来满足精度。如何能在保证精度的前提下，有效地提高系统的速度，对人脸识别检测的实际应用有很重要的意义。 在候机、候车、侯船大厅或者人潮拥挤的车站等大空间进行摄像监控时，最大的问题是如何架设摄像机以有效覆盖整个监控范围。光是监控几个出入口是不够的，当要监控在大空间内任意移动的人或物的行为或动向时，目前多采用架设多个固定摄像机来覆盖整个空间或采用快速球型摄像机来扫描整个空间。但是采用架设多个固定摄像机时如何有效管理这些摄像机是一个大问题，而且每个摄像机与实际环境的对应关系不容易建立，以及各摄像机的分辨率等不足等问题的存在都可能造成识别检测时的困难。即使采用快速球型摄像机来扫描整个空间，摄像机在转动过程中也会产生时间上的监控死角。尤其是在控制快速球型摄像机转动时，因为只能控制向上、向下、向左、向右等运动，往往无法很快地将快速球型摄像机转动到希望的监控对象位置，或者说不知道要控制快速球型摄像机转动到什么地方，造成监控效率的降低。 另外在大空间进行人脸识别检测时，最大的问题是如何获得人脸的正面图像。一般的人脸识别系统为了提高识别率，要求被识别者以正面的角度面对摄像机，这种方式容易造成被识别者的负担。另一方面，由于被识别者意识到摄像机的存在，故意避开摄像机或者背向摄像机而造成很难应用在安全监控系统上。由于上述原因，目前的这些识别检测方法在这样的情况下识别性能下降非常快很多情况下识别系统正确识别率陡降至75％以下，识别检测系统等错误率攀升到10％以上，这样的性能显然是应用系统用户无法接受的。 中国专利技术专利CN1794264中提出的视频序列中人脸的实时检测与持续跟踪的方法及系统，中国专利技术专利CN1924894中提出的多姿态人脸检测与追踪系统及方法，这些专利技术都是基于在小范围内的人脸检测；美国专利US2007092245中提出使用多个云台摄像机(PTZ Camera)监控以实现人脸的检测与跟踪，而多摄像机的跟踪对于运动目标的定位存在着一定的难度，同时采用普通的摄像机由于可视的范围是受限的，单一角度的，而且这种人脸检测的方法需要人必须正对着摄像机或者正侧面对着摄像机。上述已有技术在大范围多目标、摄像环境不可控、环境条件变化剧烈、用户不配合的情况下的人脸识别检测是难以实现的。 一个完善的、实用的人脸识别检测装置应该是装置去适应人，而不是人来适应装置，为了达到人脸识别的目的对使用者做过多的限制和要求实际上降低了装置实际应用价值。因此需要人脸识别检测装置自动判断人的存在与否，并且始终跟随人的运动，在此过程中完成智能感知或者交互的任务，然后根据被跟踪的人体对象的各方面细节去分析与判断该对象是谁；虽然目前的许多研究者尝试用人脸跟踪的方法获得更多的人脸部位的信息，但是人不可能总是固定不动，会有转身等动作；当这类动作发生时，人脸跟踪就会出现丢失、跟踪不到人脸而无法实现智能感知等问题，同时这种人脸跟踪技术无法实现对多目标情况下的人脸检测与识别。
技术实现思路
为了克服现有的人脸识别检测装置在获取人脸部分视频手段上单一、受限，无法实现大范围多目标的人脸识别以及在人脸识别时必须要求被识别者以正面或者正侧面的角度面对摄像机、识别的精度与速度还达不到实际应用等问题，本专利技术提供一种实现大范围实时人体跟踪视频监控与多角度定点的人脸抓拍、识别精度高、速度快、实用性好的基于多摄像机信息融合的人脸识别检测装置。 本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是 一种基于多摄像机信息融合的人脸识别检测装置，包括用于跟踪监控大空间范围内多目标人体的运动以及行为的大范围视频监控摄像机、用于对被跟踪的人物的脸部进行特写抓拍的多个快速球型摄像机和用于对多摄像机进行信息融合和人脸检测识别处理的微处理器，所述的微处理器包括大范围监控摄像机标定模块，用于建立监控空间的图像与所获得的视频图像的对应关系；大范围监控摄像机与快速球摄像机之间的视频数据融合模块，用于控制快速球摄像机的转动与调焦，使得快速球摄像机能对准所跟踪人体对象的脸部进行特写抓拍；虚拟线定制模块，用于定制在监控领域内的检测检测线，虚拟线定制在监控领域的出入口处； 人体对象ID号和存放跟踪人体对象的脸部图像文件夹的自动生成模块，用于对刚进入大范围监控摄像机的视场最外边的虚拟线的人体对象进行命名，当活动人体对象进入监控范围时，系统自动会产生一个人体对象ID号并同时生成一个以该人体对象ID号命名的文件夹，用于存放该人体对象的脸部的特写图像； 多对象人体跟踪模块，用于跟踪监控领域内的多目标人体对象，包括 自适应背景消减单元，用于在底层特征层将监控领域背景中把前景对象目标部分的像素点提取出来，混合高斯分布模型来表征图像帧中每一个像素点的特征；设用来描述每个点颜色分布的高斯分布共有K个，分别标记为 η(Yt，μt，i，∑t，i)，i＝1，2，3…，k (12) 式(12)中的下标t表示时间，各高斯分布分本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于多摄像机信息融合的人脸识别检测装置，其特征在于：所述人脸识别检测装置包括用于跟踪监控大空间范围内多目标人体的运动以及行为的大范围视频监控摄像机、用于对被跟踪的人物的脸部进行特写抓拍的多个快速球型摄像机和用于对多摄像机进行信息融合和人脸检测识别处理的微处理器，所述的微处理器包括：大范围监控摄像机标定模块，用于建立监控空间的图像与所获得的视频图像的对应关系；大范围监控摄像机与快速球摄像机之间的视频数据融合模块，用于控制快速球摄像机的转动与调焦，使得快速球摄 像机能对准所跟踪人体对象的脸部进行特写抓拍；虚拟线定制模块，用于定制在监控领域内的检测检测线，虚拟线定制在监控领域的出入口处；人体对象ＩＤ号和存放跟踪人体对象的脸部图像文件夹的自动生成模块，用于对刚进入大范围监控摄像机的视场 最外边的虚拟线的人体对象进行命名，当活动人体对象进入监控范围时，系统自动会产生一个人体对象ＩＤ号并同时生成一个以该人体对象ＩＤ号命名的文件夹，用于存放该人体对象的脸部的特写图像；多对象人体跟踪模块，用于跟踪监控领域内的多目标人体对象 ，包括：自适应背景消减单元，用于在底层特征层将监控领域背景中把前景对象目标部分的像素点提取出来，混合高斯分布模型来表征图像帧中每一个像素点的特征；设用来描述每个点颜色分布的高斯分布共有Ｋ个，分别标记为：η（Ｙ↓［ｔ］，μ↓［ ｔ，ｉ］，∑↓［ｔ，ｉ］），ｉ＝１，２，３…，ｋ（１２）式（１２）中的下标ｔ表示时间，各高斯分布分别具有不同的权值和优先级，再将Ｋ个背景模型按照优先级从高到低的次序排序，取定适当的背景模型权值和阈值，在检测前景点时，按照优先级次 序将Ｙ↓［ｔ］与各高斯分布模型逐一匹配，若匹配，则判定该点可能为前景点，否则为前景点；若某个高斯分布与Ｙ↓［ｔ］匹配，则对该高斯分布的权值和高斯参数按一定的更新率进行更新；阴影抑制单元，用于通过形态学运算实现，利用腐蚀和膨胀算子分别 去除孤立的噪声前景点和填补目标区域的小孔，先对消除了背景模型后的前景点集Ｆ分别进行膨胀和腐蚀处理，得到扩张集Ｆｅ和收缩集Ｆｃ，通过处理所得到的扩张集Ｆｅ和收缩集Ｆｃ是对初始前景点集Ｆ进行填补小孔和去除孤立噪声点的结果；因此有以下关系Ｆｃ＜Ｆ＜Ｆｅ成立，接着以收缩集Ｆｃ作为起始点，在扩张集Ｆｅ上检测连通区域，然后将检测结果记为｛Ｒｅｉ，ｉ＝１，２，３，…，ｎ｝，最后...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：汤一平，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：86[中国|杭州]
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。