一种快速确认工地人员身份的方法、系统及电子设备技术方案

本方案提供了一种快速确认工地人员身份的方法、系统及电子设备，该方法首先用ASM方法对人脸图像库进行特征自动定位及人脸对齐操作，产生人脸特征库。然后由用户输入一张新的人脸图像,同样经过定位和对齐操作后得到其人脸特征，对人脸特征在人脸特征库中进行相似检索和识别，得到与人脸特征最相似的人脸，作为识别结果进行输出。本方案对正面人脸的识别上能达到较好的识别效果，有效降低了由于面部动作等造成的局部形变影响，算法简洁，准确度高。准确度高。准确度高。

【技术实现步骤摘要】
一种快速确认工地人员身份的方法、系统及电子设备


[0001]本专利技术涉及视频数据处理及身份识别领域，特别涉及一种快速确认工地人员身份的方法、系统及装置。

技术介绍

[0002]建筑工地是一处正在发展建筑项目，进行土木工程的地点，其范围常有围板、铁丝网或者围墙所封闭，限制人员及物料、机械和车辆的进出。施工工地是一个复杂的工作环境，管理人员无法精确知晓所有人员的工作动态，而为了提高施工调度效率、实现工地现场的人员识别及定位，需要在施工工地上采用人员定位系统对人员进行识别及定位。
[0003]现有施工工地上所采用的人员定位系统通常需要施工人员携带定位器，定位器发出定位信号，系统根据定位信号传输至多个基站的飞行时间来推算施工人员准确位置。在现实使用中，由于定位器的体积重量因素以及更换电池的不便，导致施工人员对定位器使用依从性较差，这样就导致系统无法达到预期效果。
[0004]图像匹配技术在生物信息处理领域是相当重要的一个方面，匹配技术也是图像检索的基础。随着多媒体技术快速发展，多媒体数据规模急剧增长。为了快速、准确地找到感兴趣的图像或视频，尤其特定环境中的人员的识别，人们提出了基于内容的图像检索技术，研究让计算机对图像进行分类和检索的算法。大多数此类系统应用颜色直方图对纹理图像进行检索，然而不同的纹理图像可能有非常相似的颜色直方图。一些研究者发现Gabor小波变换最符合人类的视觉特征，小波分析因其突出的局域特性和多尺度特性而在纹理分析中大显其能，其缺点是计算量大，不能满足海量图像检索系统的实时性要求。更为重要的是，由于工地上人脸匹配识别是在非配合状态下进行，因此极易受到人脸形变的影响(表情、哈欠等)而导致识别率降低。
[0005]因此，在针对施工环境这样的复杂应用场景中，如何有效、快捷地实现人员身份的识别和监控，成为了市场上亟待解决的技术痛点。

技术实现思路

[0006]为了解决上述现有技术中存在的上述至少部分的技术问题，本专利技术提出了一种快速确认工地人员身份的方法、系统及电子设备，实现对施工场地上的人员身份的快速识别。
[0007]具体而言，本专利技术公开了以下技术方案：
[0008]一方面，本专利技术提供了一种快速确认工地人员身份的方法，所述方法包括：
[0009]S1、基于ASM方法，对人脸图像库进行特征定位，基于特征定位结果，对人脸图像库图像进行对齐操作，形成人脸特征库；
[0010]S2、接收待对比人脸图像，基于ASM方法对待对比人脸图像进行特征定位，并进行对齐操作，得到待对比人脸特征；
[0011]S3、计算待对比人脸特征与人脸特征库中的人脸特征的距离，将距离最小的人脸特征库中的人脸图像作为识别结果。
[0012]优选地，所述S3进一步包括：
[0013]S31、将人脸的面部器官进行划分，分为m个部件，人脸特征点分别归属于m个部件；
[0014]S32、计算待对比的两个人脸的各部件之间的距离；
[0015]S33、计算各部件的自适应权重，加权计算人脸的距离；
[0016]S34、将S33中得到的人脸的距离与距离阈值进行比较，返回比较结果。
[0017]优选地，所述对齐操作的具体方式为：
[0018]S11、将人脸图像用向量X
i
表示：
[0019]X
i
＝(x
i0
,y
i0
,......,x
i(n
‑
1)
,y
i(n
‑
1)
)
[0020]其中，x
ij
,y
ij
分别为第i幅图像第j个特征点的横纵坐标值，n表示特征点数量；
[0021]S12、将向量X
i
向向量X1对齐，则对齐后的向量X
i
'为：
[0022]X
i
'＝A
i
Z，且Z＝(A
i
'A
i
)
‑1A
i
'X1'；
[0023][0024][0025]其中，θ表示面内旋转角度，s表示尺度的变化，t
x
、t
y
分别表示X轴、Y轴方向的坐标平移值。
[0026]优选地，所述S32中，两个人脸的各部件之间的距离计算方式为：
[0027]DP
i
＝αDoi+βDli+γDwi+θDai；
[0028]α+β+γ+θ＝1；
[0029]其中，DP
i
表示第i个人脸部件之间的距离；
[0030]代表两个人脸第i个部件特征点之间的欧式距离；
[0031]Dli代表两个人脸第i个部件特征点覆盖区域的长度或高度最大值的差；
[0032]Dwi代表两个人脸第i个部件特征点覆盖区域的宽度最大值的差；
[0033]Dai代表两个人脸第i个部件特征点覆盖区域的面积的差。
[0034]α，β，γ，θ的取值依次默认为0.4，0.3,0.2,0.1,根据具体项目案例可调整为最优组合。
[0035]优选地，所述S33中，自适应权重w
i
的计算方式为：
[0036][0037]u
i
＝1/v
i
[0038][0039][0040]其中，m表示部件的数量，DP
i
表示第i个部件之间的距离，v和u是中间变量。显然，上述的构造中，可以得出：DPi越大，则有v
i
越大，u
i
越小，同时w
i
越小。这样就使得，差异越大的部件起到的贡献越小。
[0041]优选地，所述S33中，加权计算人脸的距离D(A，B)的具体方式为：
[0042][0043]其中，A、B分别代表需要对比的两人脸经对齐后操作后得到的点集，DP
i
表示第i个部件之间的距离，w
i
表示第i个部件的权重。
[0044]优选地，所述S34进一步包括：
[0045]S341、将S33中得到的人脸的距离D(A，B)与距离阈值D0进行比较，若D(A，B)>D0，则执行步骤S342；否则执行步骤S344；
[0046]S342、判断人脸特征库中人脸是否比对完毕，若是，则执行步骤S345，否则执行步骤S343；
[0047]S343、从人脸特征库中选择下一人脸特征数据，并返回步骤S31；
[0048]S344、将人脸特征库中的当前人脸图像作为识别图像输出，结束比对识别；
[0049]S345、返回无识别结果通知，并结束比对识别。
[0050]此外，本专利技术还提供了一种快速确认工地人员身份的系统，该系统包括：人脸图像库、ASM特征提取模块、人脸对齐模块、人脸特征库模块、人脸相似度匹配模块；
[0051]本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种快速确认工地人员身份的方法，其特征在于，所述方法包括：S1、基于ASM方法，对人脸图像库进行特征定位，基于特征定位结果，对人脸图像库图像进行对齐操作，形成人脸特征库；S2、接收待对比人脸图像，基于ASM方法对待对比人脸图像进行特征定位，并进行对齐操作，得到待对比人脸特征；S3、计算待对比人脸特征与人脸特征库中的人脸特征的距离，将距离最小的人脸特征库中的人脸图像作为识别结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S3进一步包括：S31、将人脸的面部器官进行划分，分为m个部件，人脸特征点分别归属于m个部件；S32、计算待对比的两个人脸的各部件之间的距离；S33、计算各部件的自适应权重，加权计算人脸的距离；S34、将S33中得到的人脸的距离与距离阈值进行比较，返回比较结果。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对齐操作的具体方式为：S11、将人脸图像用向量X
i
表示：X
i
＝(x
i0
,y
i0
,......,x
i(n
‑
1)
,y
i(n
‑
1)
)其中，x
ij
,y
ij
分别为第i幅图像第j个特征点的横纵坐标值，n表示特征点数量；S12、将向量X
i
向向量X1对齐，则对齐后的向量X
i
'为：X
i
'＝A
i
Z，且Z＝(A
i
'A
i
)
‑1A
i
'X1'；'；其中，θ表示面内旋转角度，s表示尺度的变化，t
x
、t
y
分别表示X轴、Y轴方向的坐标平移值。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述S32中，两个人脸的各部件之间的距离计算方式为：DP
i
＝αDoi+βDli+γDwi+θDai；α+β+γ+θ＝1；其中，DP
i
表示第i个人脸部件之间的距离；代表两个人脸第i个部件特征点之间的欧式距离；Dli代表两个人脸第i个部件特征点覆盖区域的长度或高度最大值的差；
Dwi代表两个人脸第i个...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘军发，刘大为，岳长飞，万莹，卢长春，
申请(专利权)人：临沂中科慧瞳科技有限公司，
类型：发明
国别省市：