一种基于动态人脸识别的人物同检系统、方法及人脸动态识别方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于动态人脸识别的人物同检系统、方法及人脸动态识别方法，通过动态人脸识别技术进行人体安检与行李安检信息的绑定：人脸识别部分使用Pytorch实现残差网络ResNet

【技术实现步骤摘要】
一种基于动态人脸识别的人物同检系统、方法及人脸动态识别方法


[0001]本专利技术涉及安检
，具体涉及一种基于动态人脸识别的人物同检系统、方法及人脸动态识别方法。

技术介绍

[0002]由于地铁、铁路安检对人流量要求的特殊性，传统人体安检不足以应对大人流量经常造成人员堵塞，太赫兹人体安检机因解决人体安检的系列问题，从而在越来越多的项目中应用，例如在上海、合肥地铁站的一些站点都设有机器。
[0003]随着新机器的加入逐渐发现人体安检的信息和X光行李安检的信息无法整合，因为两个机器都是独立的系统且系统关联起来很困难，这就造成了被检人员信息检索复杂，事后追溯困难等问题。另外旅客在经过太赫兹人体安检机时，不需要停留，因此采集行走中的人脸信息并进行识别的难度大大增加，且行走中人脸的角度、光照表情等因素也对识别做出了挑战。
[0004]为了解决上述问题，提出一种太赫兹人体安检和X光行李安检绑定系统。

技术实现思路

[0005]针对上述
技术介绍
中的问题，本专利技术的一个重要目的在于提供一种基于动态人脸识别的人物同检方法。
[0006]为实现如上目的，本专利技术具体的技术方案如下：
[0007]一种基于动态人脸识别的人物同检方法，具体步骤如下：
[0008](1)X光机对旅客包裹进行扫描，并提取旅客包裹中物品的X光图像信息A1、行李嫌疑物信息A2，并将提取的图像信息上传到服务器；
[0009](2)当旅客在X光机处放置包裹时，通过第一摄像头采集人脸图片信息，采用动态人脸识别方法对人脸图片信息进行检测、特征提取以及识别比对，获得旅客的面部特征图片信息B1，并建立对应的身份ID；
[0010](3)以第一摄像头采集的人脸图片信息的时间属性为关联中介，将旅客的身份ID与包裹的X光图像信息A1、行李嫌疑物信息A2进行关联，并存储至服务器；
[0011](4)旅客进入太赫兹安检机进行安检，提取被检旅客的人体安检图像信息C1、人体携带嫌疑物信息C2；同时通过第二摄像头采集被检旅客的人脸图片信息，采用动态人脸识别方法对人脸图片信息进行检测、特征提取以及识别比对，获得被检旅客的面部特征图片信息B2；
[0012](5)将被检旅客的面部特征图片信息B2与旅客的面部特征图片信息B1进行实时人脸识别比对，当面部特征比对相似度结果超过90％，则判定是同一个人，查找旅客的的身份ID，并以旅客的身份ID为关联点，与人体安检图像信息C1、人体携带嫌疑物信息C2进行关联；
[0013](6)将关联数据——包裹的X光图像信息A1、行李嫌疑物信息A2、人体安检图像信息C1、人体携带嫌疑物信息C2存储至服务器。
[0014]所述动态人脸识别方法是使用Pytorch构建残差网络ResNet
‑
50，使用卷积神经网络模型，通过深度学习算法训练模型，采用打分后的人脸图片信息对模型进行训练、测试，并采用训练完成后的网络模型对人脸信息进行识别分析。
[0015]进一步地，所述动态人脸识别方法网络模型的训练包括以下因素：人脸角度、人脸缺失、人脸光照与人脸表情。
[0016]进一步地，所述步骤(6)中未关联成功的数据——X光图像信息A1、行李嫌疑物信息A2与人体安检图像信息C1、人体携带嫌疑物信息C2分别存储至对应的X光数据库与太赫兹数据库中。
[0017]本专利技术的第二个目的在于，提供一种基于动态人脸识别的人物同检系统，包括：
[0018]X光机，用于扫描旅客包裹信息，并提取旅客包裹中物品的X光图像信息A1、行李嫌疑物信息A2，并将提取的图像信息上传到服务器；包括：
[0019]第一摄像头，所述第一摄像头用于动态采集、提取并识别放置包裹时不同旅客的人脸信息，获得旅客的面部特征图片信息B1，并建立对应的身份ID，同时发送至服务器；
[0020]太赫兹安检机，用于扫描旅客人体信息，并提取旅客人体安检图像信息C1、人体携带嫌疑物信息C2；包括：
[0021]第二摄像头，所述第二摄像头用于动态采集、提取并识别被检旅客的人脸信息，获得旅客的面部特征图片信息B2，并发送至服务器；
[0022]其中，所述服务器将采集到的包裹的X光图像信息A1、行李嫌疑物信息A2，旅客人体安检图像信息C1、人体携带嫌疑物信息C2与旅客的身份ID进行绑定，并将数据分类存储到服务器的数据库和存储介质中。
[0023]进一步地，所述服务器包括：
[0024]第一图像处理单元，用于接收X光机上传的包裹的X光图像信息A1、行李嫌疑物信息A2，同时接收并识别所述第一摄像头上传的旅客的面部特征图片信息B1，并以面部特征图片信息B1的时间属性为关联中介，将旅客的身份ID与包裹的X光图像信息A1、行李嫌疑物信息A2进行关联；
[0025]第二图像处理单元，用于接收太赫兹安检机上传的旅客人体安检图像信息C1、人体携带嫌疑物信息C2，同时接收并识别所述第二摄像头上传的被检旅客的面部特征图片信息B2；并将被检旅客的面部特征图片信息B2与旅客的面部特征图片信息B1进行实时人脸识别比对，比对识别成功后，查找对应旅客的身份ID，将旅客的身份ID与旅客人体安检图像信息C1、人体携带嫌疑物信息C2进行关联。
[0026]进一步地，所述面部特征图片信息B1的时间属性是指：第一摄像头采集的旅客人脸信息的初始时间与X光机传送包裹的时间段。
[0027]进一步地，所述数据库包括关联数据库、X光数据库与太赫兹数据库。
[0028]更进一步地，所述X光数据库用于存储X光机上传的X光图像信息A1与行李嫌疑物信息A2；所述太赫兹数据库用于存储太赫兹安检机上传的人体安检图像信息C1与人体携带嫌疑物信息C2。
[0029]本专利技术的第三个目的在于，提供一种基于动态人脸识别的人物同检识别方法，具
体步骤如下：
[0030]S1、构建ResNet
‑
50残差网络模型：
[0031]S1.1获取人脸识别数据集，基于人脸角度、人脸缺失、人脸光照、人脸表情对数据集的图片进行打分；
[0032]S1.2按比例随机划分，将数据集切分为训练集、测试集，其中80％为训练集，20％为测试集；
[0033]S1.3在pytorch平台上实现ResNet
‑
50残差网络算法结构；导入数据集进行训练调整参数，收敛完成后对模型在测试集验证；
[0034]S2、利用ResNet
‑
50残差网络模型对位于人体安检机处的第二摄像头采集的人脸实时图像进行筛选、检测、提取特征，并与位于X光机处的第一摄像头采集、提取的人脸图像特征库进行比对分析，比对成功后，进入步骤S3；
[0035]S3、以旅客的身份为关联中介，将人体安检机上传的人体安检信息与X光机上传的包裹安检信息进行关联。
[0036]进一步地，步骤S2中比对成功是指：分析比对人脸图像特征，特征相似度超过90％时，判断为同一旅客。...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于动态人脸识别的人物同检方法，其特征在于，具体步骤如下：(1)X光机对旅客包裹进行扫描，并提取旅客包裹中物品的X光图像信息A1、行李嫌疑物信息A2，并将提取的图像信息上传到服务器；(2)当旅客在X光机处放置包裹时，通过第一摄像头采集人脸图片信息，采用动态人脸识别方法对人脸图片信息进行检测、特征提取以及识别比对，获得旅客的面部特征图片信息B1，并建立对应的身份ID；(3)以第一摄像头采集的人脸图片信息的时间属性为关联中介，将旅客的身份ID与包裹的X光图像信息A1、行李嫌疑物信息A2进行关联，并存储至服务器；(4)旅客进入太赫兹安检机进行安检，提取被检旅客的人体安检图像信息C1、人体携带嫌疑物信息C2；同时通过第二摄像头采集被检旅客的人脸图片信息，采用动态人脸识别方法对人脸图片信息进行检测、特征提取以及识别比对，获得被检旅客的面部特征图片信息B2；(5)将被检旅客的面部特征图片信息B2与旅客的面部特征图片信息B1进行实时人脸识别比对，当面部特征比对相似度结果超过90％，则判定是同一个人，查找旅客的的身份ID，并以旅客的身份ID为关联点，与人体安检图像信息C1、人体携带嫌疑物信息C2进行关联；(6)将关联数据——包裹的X光图像信息A1、行李嫌疑物信息A2、人体安检图像信息C1、人体携带嫌疑物信息C2存储至服务器。所述动态人脸识别方法是使用Pytorch构建残差网络ResNet
‑
50，使用卷积神经网络模型，通过深度学习算法训练模型，采用打分后的人脸图片信息对模型进行训练、测试，并采用训练完成后的网络模型对人脸信息进行识别分析。2.根据权利要求1所述的一种基于动态人脸识别的人物同检方法，其特征在于，所述动态人脸识别方法网络模型的训练包括以下因素：人脸角度、人脸缺失、人脸光照与人脸表情。3.根据权利要求1所述的一种基于动态人脸识别的人物同检方法，其特征在于，所述步骤(6)中未关联成功的数据——X光图像信息A1、行李嫌疑物信息A2与人体安检图像信息C1、人体携带嫌疑物信息C2分别存储至对应的X光数据库与太赫兹数据库中。4.一种基于动态人脸识别的人物同检系统，其特征在于，包括：X光机，用于扫描旅客包裹信息，并提取旅客包裹中物品的X光图像信息A1、行李嫌疑物信息A2，并将提取的图像信息上传到服务器；包括：第一摄像头，所述第一摄像头用于动态采集、提取并识别放置包裹时不同旅客的人脸信息，获得旅客的面部特征图片信息B1，并建立对应的身份ID，同时发送至服务器；太赫兹安检机，用于扫描旅客人体信息，并提取旅客人体安检图像信息C1、人体携带嫌疑物信息C2；包括：第二摄像头，所述第二摄像头用于动态采集、提取并识别被检旅客的人脸信息，获得旅客的面部特征图片信息B2，并发送至服务器；动态人脸识别系统；其中，所述服务器将采集到的包裹的X光图像信...

【专利技术属性】
技术研发人员：封建欣，金玉环，顾培培，韩志成，
申请(专利权)人：安徽太测临峰光电科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：