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一种远程监控智能人像识别管理系统

阅读：1003发布：2020-08-16

专利汇可以提供一种远程监控智能人像识别管理系统专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本发明公开了一种远程监控智能人像识别管理系统，包括人机操作模块、图像采集模块、数据处理模块、障碍物定位坐标获取模块、人脸三维图像重构模块、人脸三维重构图像深度提取模块、人脸识别模块和中央处理器。本发明通过kinect深度传感器进行待识别人脸图像的深度图像数据的获取以及带障碍物人脸图像的三维重构，然后通过深度图像的相似度对比完成人脸的识别；经实验可知，利用Kinect传感器采集的不同的深度图像完成目标物体的三维重建 ,仅需要48s,并且得到非常精细的重建效果，大大提高了人脸识别的效率。，下面是一种远程监控智能人像识别管理系统专利的具体信息内容。

权利要求

1.一种远程监控智能人像识别管理系统，其特征在于，包括
人机操作模块，用于输入各种数据和控制命令；
图像采集模块，用于通过摄像头进行视频数据的采集,并将所采集到的视频数据通过数据传输模块发送到数据处理模块和中央处理器；
数据处理模块，用于通过kinect深度传感器获取深度图像，并对获取的深度图像数据采用高斯金字塔进行滤波和下采样，采用Haar特征和积分图对人脸和障碍物进行特征描述，通过Adaboost 算法训练强分类器，并采用筛选式级联方式，进行人脸区域和障碍物区域的识别，若障碍物区域覆盖整个人脸区域，则直接启动报警模块进行报警；
障碍物定位坐标获取模块，用于根据数据处理模块的识别结果进行障碍物所在位置的坐标定位，并所得的坐标定位数据发送到三维重构模块；
人脸三维图像重构模块，用于通过kinect深度传感器获取所得的人脸区域和障碍物区域的深度图像，并将所得的障碍物区域的深度图像以及数据库内的人脸深度图像进行三角化，然后在尺度空间中融合所有三角化的深度图像构建分层有向距离场，对距离场中所有的体素应用整体三角剖分算法产生一个涵盖所有体素的凸包，并利用Marching Tetrahedra算法构造等值面,将获得的障碍物等值面以及人脸等值面按障碍物位置的坐标定位进行拼接，从而完成人脸三维图像的重构；
人脸三维重构图像深度提取模块，用于通过kinect深度传感器提取重构三维人脸的深度图像，并将获取的深度图像发送到人脸识别模块进行储存；
人脸识别模块，用于将所得的人脸区域深度图像与重构三维人脸深度图像提取模块获取的深度图像进行对比，进行人脸的识别，如果差距小于某个门限，则认为是，否则认为不是；
中央处理器，用于接收人脸识别模块的识别结果，并根据识别结果进行报警模块的启闭；用于接收人机操作模块输入的各种控制命令，并按照预设的算法将这些命令发送到对应的模块；用于用户注册、权限管理和密码修改；还用于根据人机操作模块输入的数据调用命令在数据库中调用相应的数据发送到显示屏进行显示。
2.根据权利要求1所述的一种远程监控智能人像识别管理系统，其特征在于，所述报警模块
语音报警模块，用于根据中央处理器发送的控制命令发出语音报警；
短信编辑发送模块，用于根据中央处理器发送的控制命令发送预警短信至指定的移动终端。
3.根据权利要求1所述的一种远程监控智能人像识别管理系统，其特征在于，所述定位坐标采用一可修改的硬点表。
4.根据权利要求1所述的一种远程监控智能人像识别管理系统，其特征在于，所述障碍物定位坐标获取模块通过以下步骤进行定位坐标的获取：
S1、根据人脸区域和障碍物区域，使用ADAMS建立带障碍物的人脸动力学模型，获得ADAMS硬点文件，ADAMS硬点文件中至少包括所述带障碍物的人脸的各硬点的位置信息；
S2、读取ADAMS硬点文件中各硬点的坐标数值，形成一个可修改的硬点表，硬点表中包括各硬点坐标名称，以及每一硬点对应的坐标数值、以及相邻两个坐标之间在距离值。
5.根据权利要求4所述的一种远程监控智能人像识别管理系统，其特征在于，所述硬点表通过以下步骤建立：
使用Matlab读取所述ADAMS硬点文件中各硬点的坐标数值导入一EXCEL文件中，在EXCEL文件的第一表单中存放有所述各硬点名称、坐标数值以及相邻两个坐标之间的距离；
在EXCEL文件的第二表单的第一列放置硬点坐标名称，第二列链接到第一表单中相应的坐标数值，第三列连接到第一表单中的相应的两个坐标之间的距离，EXCEL文件即为所述可修改的硬点表。
6.根据权利要求1所述的一种远程监控智能人像识别管理系统，其特征在于，所述摄像头为红外摄像头。

说明书全文

一种远程监控智能人像识别管理系统

技术领域

[0001] 本发明涉及机场候人脸识别系统，具体涉及一种远程监控智能人像识别管理系统。

背景技术

[0002] 人脸遮挡对人脸识别系统的影响巨大，现有的障碍物，比如障碍物、口罩、围巾等是常见的遮挡，其对人脸识别的主要影响在于：

[0003] 1)很难收集大量带障碍物的人脸图片用于系统训练；

[0004] 2)障碍物款式多变，形态颜色变化大，很难用一个简单的模型刻画；

[0005] 3)障碍物会改变图像的统计特征、图像特征，从而给人脸识别系统带来识别干扰。

[0006] 现有的主流技术针对带障碍物遮挡的人脸识别系统皆采用去除障碍物的方法，其缺点是障碍物款式多、变化大，目前的去除障碍物算法并不能完美去除障碍物，往往给图像留下或者带来新的噪声，从而影响后续的识别性能。

发明内容

[0007] 本发明的目的在于提供了一种远程监控智能人像识别管理系统，实现了带障碍物的人脸的快速识别，精确度高。

[0008] 为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：

[0009] 一种远程监控智能人像识别管理系统，包括

[0010] 人机操作模块，用于输入各种数据和控制命令；

[0011] 图像采集模块，用于通过摄像头进行视频数据的采集,并将所采集到的视频数据通过数据传输模块发送到数据处理模块和中央处理器；

[0012] 数据处理模块，用于通过kinect深度传感器获取深度图像，并对获取的深度图像数据采用高斯金字塔进行滤波和下采样，采用Haar特征和积分图对人脸和障碍物进行特征描述，通过Adaboost算法训练强分类器，并采用筛选式级联方式，进行人脸区域和障碍物区域的识别，若障碍物区域覆盖整个人脸区域，则直接启动报警模块进行报警；

[0013] 障碍物定位坐标获取模块，用于根据数据处理模块的识别结果进行障碍物所在位置的坐标定位，并所得的坐标定位数据发送到三维重构模块；

[0014] 人脸三维图像重构模块，用于通过kinect深度传感器获取所得的人脸区域和障碍物区域的深度图像，并将所得的障碍物区域的深度图像以及数据库内的人脸深度图像进行三角化，然后在尺度空间中融合所有三角化的深度图像构建分层有向距离场，对距离场中所有的体素应用整体三角剖分算法产生一个涵盖所有体素的凸包，并利用Marching Tetrahedra算法构造等值面,将获得的障碍物等值面以及人脸等值面按障碍物位置的坐标定位进行拼接，从而完成人脸三维图像的重构；

[0015] 人脸三维重构图像深度提取模块，用于通过kinect深度传感器提取重构三维人脸的深度图像，并将获取的深度图像发送到人脸识别模块进行储存；

[0016] 人脸识别模块，用于将所得的人脸区域深度图像与重构三维人脸深度图像提取模块获取的深度图像进行对比，进行人脸的识别，如果差距小于某个门限，则认为是，否则认为不是；

[0017] 中央处理器，用于接收人脸识别模块的识别结果，并根据识别结果进行报警模块的启闭；用于接收人机操作模块输入的各种控制命令，并按照预设的算法将这些命令发送到对应的模块；用于用户注册、权限管理和密码修改；还用于根据人机操作模块输入的数据调用命令在数据库中调用相应的数据发送到显示屏进行显示。

[0018] 优选地，所述报警模块

[0019] 语音报警模块，用于根据中央处理器发送的控制命令发出语音报警；

[0020] 短信编辑发送模块，用于根据中央处理器发送的控制命令发送预警短信至指定的移动终端。

[0021] 优选地，所述定位坐标采用一可修改的硬点表。

[0022] 优选地，所述障碍物定位坐标获取模块通过以下步骤进行定位坐标的获取：

[0023] S1、根据人脸区域和障碍物区域，使用ADAMS建立带障碍物的人脸动力学模型，获得ADAMS硬点文件，ADAMS硬点文件中至少包括所述带障碍物的人脸的各硬点的位置信息；

[0024] S2、读取ADAMS硬点文件中各硬点的坐标数值，形成一个可修改的硬点表，硬点表中包括各硬点坐标名称，以及每一硬点对应的坐标数值、以及相邻两个坐标之间在距离值。

[0025] 优选地，所述硬点表通过以下步骤建立：

[0026] 使用Matlab读取所述ADAMS硬点文件中各硬点的坐标数值导入一EXCEL文件中，在EXCEL文件的第一表单中存放有所述各硬点名称、坐标数值以及相邻两个坐标之间的距离；在EXCEL文件的第二表单的第一列放置硬点坐标名称，第二列链接到第一表单中相应的坐标数值，第三列连接到第一表单中的相应的两个坐标之间的距离，EXCEL文件即为所述可修改的硬点表。

[0027] 优选地，所述摄像头为红外摄像头。

[0028] 本发明具有以下有益效果：

[0029] 通过kinect深度传感器进行待识别人脸图像的深度图像数据的获取以及带障碍物人脸图像的三维重构，然后通过深度图像的相似度对比完成人脸的识别；经实验可知，利用Kinect传感器采集的不同的深度图像完成目标物体的三维重建,仅需要48s,并且得到非常精细的重建效果，大大提高了人脸识别的效率。附图说明

[0030] 图1为本发明实施例一种远程监控智能人像识别管理系统的系统框图。

具体实施方式

[0031] 为了使本发明的目的及优点更加清楚明白，以下结合实施例对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

[0032] 如图1所示，本发明实施例提供了一种远程监控智能人像识别管理系统，包括[0033] 人机操作模块，用于输入各种数据和控制命令；

[0034] 图像采集模块，用于通过摄像头进行视频数据的采集,并将所采集到的视频数据通过数据传输模块发送到数据处理模块和中央处理器；

[0035] 数据处理模块，用于通过kinect深度传感器获取深度图像，并对获取的深度图像数据采用高斯金字塔进行滤波和下采样，采用Haar特征和积分图对人脸和障碍物进行特征描述，通过Adaboost算法训练强分类器，并采用筛选式级联方式，进行人脸区域和障碍物区域的识别，若障碍物区域覆盖整个人脸区域，则直接启动报警模块进行报警；

[0036] 障碍物定位坐标获取模块，用于根据数据处理模块的识别结果进行障碍物所在位置的坐标定位，并所得的坐标定位数据发送到三维重构模块；

[0037] 人脸三维图像重构模块，用于通过kinect深度传感器获取所得的人脸区域和障碍物区域的深度图像，并将所得的障碍物区域的深度图像以及数据库内的人脸深度图像进行三角化，然后在尺度空间中融合所有三角化的深度图像构建分层有向距离场，对距离场中所有的体素应用整体三角剖分算法产生一个涵盖所有体素的凸包，并利用Marching Tetrahedra算法构造等值面,将获得的障碍物等值面以及人脸等值面按障碍物位置的坐标定位进行拼接，从而完成人脸三维图像的重构；

[0038] 人脸三维重构图像深度提取模块，用于通过kinect深度传感器提取重构三维人脸的深度图像，并将获取的深度图像发送到人脸识别模块进行储存；

[0039] 人脸识别模块，用于将所得的人脸区域深度图像与重构三维人脸深度图像提取模块获取的深度图像进行对比，进行人脸的识别，如果差距小于某个门限，则认为是，否则认为不是；

[0040] 中央处理器，用于接收人脸识别模块的识别结果，并根据识别结果进行报警模块的启闭；用于接收人机操作模块输入的各种控制命令，并按照预设的算法将这些命令发送到对应的模块；用于用户注册、权限管理和密码修改；还用于根据人机操作模块输入的数据调用命令在数据库中调用相应的数据发送到显示屏进行显示。

[0041] 所述报警模块

[0042] 语音报警模块，用于根据中央处理器发送的控制命令发出语音报警；

[0043] 短信编辑发送模块，用于根据中央处理器发送的控制命令发送预警短信至指定的移动终端。

[0044] 所述定位坐标采用一可修改的硬点表。

[0045] 所述障碍物定位坐标获取模块通过以下步骤进行定位坐标的获取：

[0046] S1、根据人脸区域和障碍物区域，使用ADAMS建立带障碍物的人脸动力学模型，获得ADAMS硬点文件，ADAMS硬点文件中至少包括所述带障碍物的人脸的各硬点的位置信息；

[0047] S2、读取ADAMS硬点文件中各硬点的坐标数值，形成一个可修改的硬点表，硬点表中包括各硬点坐标名称，以及每一硬点对应的坐标数值、以及相邻两个坐标之间在距离值。

[0048] 所述硬点表通过以下步骤建立：

[0049] 使用Matlab读取所述ADAMS硬点文件中各硬点的坐标数值导入一EXCEL文件中，在EXCEL文件的第一表单中存放有所述各硬点名称、坐标数值以及相邻两个坐标之间的距离；在EXCEL文件的第二表单的第一列放置硬点坐标名称，第二列链接到第一表单中相应的坐标数值，第三列连接到第一表单中的相应的两个坐标之间的距离，EXCEL文件即为所述可修改的硬点表。

[0050] 所述摄像头为红外摄像头。

[0051] 以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

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