一种基于局部图像增强的动态人脸识别算法制造技术

本发明专利技术提供一种基于局部图像增强的动态人脸识别算法，包括以下步骤：步骤1：通过摄像设备对行人的视频图像进行采集，并发送至计算机数据库内；步骤2：对采集的视频图像数据进行预处理，突出视频图像中局部的行人图像；步骤3：对预处理后视频图像数据中行人的局部图像进行追踪，并对图像数据中的人脸图像进行特征提取；步骤4：将提取的特征与数据库内的数据进行对比，并完成对行人的身份认证；步骤5：将无法完成身份认证的人脸数据进行记录，并储存于数据库内；本发明专利技术避免了用户或行人在摄像头前进行一定时间的静止以采集大量的图像进行识别和造成识别准确率不足，提高了对用户或行人的识别效率。的识别效率。的识别效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于局部图像增强的动态人脸识别算法


[0001]本专利技术涉及动态人脸识别
，具体为一种基于局部图像增强的动态人脸识别算法。

技术介绍

[0002]目前，随着科学技术的不断发展和进步，人像生物识别技术的日益成熟和完善，人像生物识别技术作为全球最前沿的生物识别技术及图像处理技术，在当今社会公共安全防范、刑侦、技侦、网络安全、金融安全等诸多领域将发挥着独有的不可替代的作用，是人类社会科学技术发展与进步的里程碑。
[0003]人脸识别主要用于身份识别。由于视频监控正在快速普及，众多的视频监控应用迫切需要一种远距离、用户非配合状态下的快速身份识别技术，以求远距离快速确认人员身份，实现智能预警。人脸识别技术无疑是最佳的选择，采用快速人脸检测技术可以从监控视频图象中实时查找人脸，并与人脸数据库进行实时比对，从而实现快速身份识别。
[0004]现有的人脸识别需要用户或行人的高度配合，即需要用户或行人在摄像头前进行一定时间的静止以采集大量的图像进行识别，否则会造成识别准确率不足，但长时间的用户或行人静止严重的降低了识别效率。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于局部图像增强的动态人脸识别算法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：通过摄像设备对行人的视频图像进行多方向采集，并发送至计算机数据库内；步骤2：对采集的多个视频图像数据分别进行预处理，突出视频图像中局部的行人图像；步骤3：对各个预处理后视频图像数据中行人的局部图像分别进行追踪，并对各个图像数据中的人脸图像进行特征提取；步骤4：将提取的多个特征与数据库内的数据进行对比，并完成对行人的身份认证；步骤5：将无法完成身份认证的人脸数据进行记录，并储存于数据库内。2.根据权利要求1所述的一种基于局部图像增强的动态人脸识别算法，其特征在于：所述步骤1中，通过多个摄像头和照明灯对行人的视频图像数据进行采集，并通过yolov2算法对视频图像数据进行检测，并将检测有行人的视频图像数据进行记录，并通过网络发送至计算机内的数据库中。3.根据权利要求2所述的一种基于局部图像增强的动态人脸识别算法，其特征在于：所述步骤2中，在计算机数据库中通过SVLM算法对采集的多个视频图像数据中行人的图像分别进行局部增强，并突出各个行人图像，先将彩色图像转化为灰度图像，计算公式如公式(1)所示：I(x,y)＝0.299
×
R(x,y)+0.578
×
G(x,y)+0.114
×
B(x,y)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)其中R(x,y)、G(x,y)、B(x,y)分别代表像素(x,y)处的红绿蓝灰度值，I(x,y)代表坐标(x,y)处的像素灰度值，将该灰度图像与二维高斯函数卷积，如公式(2)所示：其中L(x,y)为经过高斯滤波后的图像，F(x+i,y+j)代表尺度为m
×
n的二维高斯函数，该运算是一个低通滤波的过程，F(x,y)函数的定义如公式(3)所示：F
g
...

【专利技术属性】
技术研发人员：谭守标，朱兆亚，朱吕甫，
申请(专利权)人：安徽炬视科技有限公司，
类型：发明
国别省市：