技术领域
[0001] 本
发明实施例涉及监控技术，尤其涉及一种人脸识别方法、装置、系统和存储介质。
背景技术
[0002] 当代社会几乎每个地级城市都会由公安主导建设平安城市的视频监控，其主要为两个最主流的发展趋势，即为高清化和智能化。智能化使得视频
监控系统不仅能够“看得清”，而且能够“看得懂”，作为视频监控中最主要的被关注对象(监控对象)——“人”，其身份识别就成为“看得懂”的一个重要的需求之一。
[0003] 传统的位于行人卡口的监控、
门禁系统是通过刷卡或红外触发实现图像捕捉的功能，这种方式对于人员流量的检测、公安在事后发现可疑分子进行查询和处理以及门禁等很有用。
[0004] 但是，上述方法要依靠其他设备触发图像捕捉，不能保证准确的抓拍到人脸图片，也不能及时发出告警。
发明内容
[0005] 本发明实施例提供一种人脸识别方法、装置、系统和存储介质，以解决
现有技术中不能保证准确的抓拍到人脸图片，也不能及时发出告警的
缺陷。
[0006] 第一方面，本发明实施例提供了一种人脸识别方法，包括：
[0007] 拍摄周边的监控视频；
[0008] 通过图形处理器GPU对所述监控视频进行人脸识别和比对，确定所述监控视频中相关人员的身份。
[0009] 可选的，所述通过图形处理器GPU对所述监控视频进行人脸识别和比对，确定所述监控视频中相关人员的身份，包括：
[0011] 对采集得到的图像进行人脸识别；
[0012] 对所述图像中的人脸进行特征提取，并将提取出的人脸特征与设定的人脸库进行比对，确定相关人员的身份，所述人脸库包括允许通过的人员的人脸模板、公安的黑名单的人脸模板或白名单的人脸模板。
[0013] 可选的，在所述确定所述监控视频中相关人员的身份之后，还包括：
[0014] 当确定相关人员的身份是所述公安的黑名单中时，发出报警信息。
[0015] 第二方面，本发明实施例提供了一种人脸识别装置，包括：
[0017]
图像处理模块，用于通过图形处理器GPU对所述监控视频进行人脸识别和比对，确定所述监控视频中相关人员的身份。
[0018] 可选的，所述图像处理模块，具体用于对所述监控视频进行图像采集；对采集得到的图像进行人脸识别；对所述图像中的人脸进行特征提取，并将提取出的人脸特征与设定的人脸库进行比对，确定相关人员的身份，所述人脸库包括允许通过的人员的人脸模板、公安的黑名单的人脸模板或白名单的人脸模板。
[0019] 可选的，还包括：
[0020] 报警模块，用于当确定相关人员的身份是所述公安的黑名单中时，发出报警信息。
[0021] 第三方面，本发明实施例提供了一种人脸识别系统，包括：位于行人卡口的摄像设备和
服务器，所述摄像设备和所述服务器通信连接，所述服务器包括图形处理器GPU；
[0022] 所述摄像设备用于拍摄周边的监控视频，并将所述监控视频传输给所述服务器；
[0023] 所述服务器用于通过所述GPU对所述监控视频进行人脸识别和比对，确定所述监控视频中相关人员的身份。
[0024] 可选的，所述服务器包括图像处理模块和数据存储模块；所述图像处理模块包括图像采集单元、人脸捕捉单元和人脸比对单元；
[0025] 所述图像采集单元用于对所述监控视频进行图像采集；
[0026] 所述人脸捕捉单元用于对采集得到的图像进行人脸识别；
[0027] 所述人脸比对单元用于对所述图像中的人脸进行特征提取，并将所述特征与设定的人脸库进行比对，确定相关人员的身份，所述人脸库包括允许通过的人员的人脸模板、公安的黑名单的人脸模板或白名单的人脸模板；
[0028] 所述数据存储模块用于存储所述人脸捕捉单元识别得到的人脸数据。
[0029] 可选的，所述服务器还包括：
[0030] 报警模块，用于当所述人脸比对单元确定相关人员的身份是所述公安的黑名单中时，发出报警信息。
[0031] 第四方面，本发明实施例提供了一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如上述第二方面中任一所述的人脸识别方法。
[0032] 本发明实施例通过对监控视频进行人脸识别、人脸比对实现监控视频中相关人员的身份确定，解决现有技术中不能保证准确的抓拍到人脸图片，也不能及时发出告警的缺陷。
附图说明
[0033] 图1为本发明实施例一提供的人脸识别方法的
流程图；
[0034] 图2为本发明实施例二提供的人脸识别方法的流程图；
[0035] 图3为本发明实施例三提供的人脸识别装置的结构示意图；
[0036] 图4为本发明实施例四提供的人脸识别装置的结构示意图；
[0037] 图5为本发明实施例五提供的人脸识别系统的结构示意图；
[0038] 图6为本发明实施例六提供的人脸识别系统的结构示意图。
具体实施方式
[0039] 下面结合附图和实施例对本发明实施例作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明实施例，而非对本发明实施例的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明实施例相关的部分而非全部结构。
[0040] 实施例一
[0041] 图1为本发明实施例一提供的人脸识别方法的流程图，该方法可以由人脸识别系统来执行，具体包括如下步骤：
[0042] 步骤101、拍摄周边的监控视频；
[0043] 步骤102、通过图形处理器GPU对监控视频进行人脸识别和比对，确定监控视频中相关人员的身份。
[0044] 本实施例，通过对监控视频进行人脸识别、人脸比对实现监控视频中相关人员的身份确定，解决现有技术中不能保证准确的抓拍到人脸图片，也不能及时发出告警的缺陷。
[0045] 实施例二
[0046] 在上述技术方案的
基础上，图2为本发明实施例二提供的人脸识别方法的流程图，人脸识别系统通过GPU对摄像设备周边的监控视频进行图像采集，对采集得到的图像进行
人脸检测，从中识别人脸，若确定有人脸，则对图像中的人脸进行特征提取，并将提取出的人脸特征与设定的人脸库进行比对，确定相关人员的身份，人脸库包括允许通过的人员的人脸模板、公安的黑名单的人脸模板或白名单的人脸模板。人脸识别系统还会将识别得到的人脸数据存储起来，以作为后续数据累积。
[0047] 本实施例中的人脸识别方法具备以下优势：利用现有的行人卡口的摄像设备，其数量多，不需要改造，即可完成监控视频的拍摄。建立VIP名单、黑名单等的人脸库，可以对抓拍到的人脸进行实时比对，比对完成之后，一旦有比对成功，即可迅速发出报警信息。采用GPU做专门的图像处理，可以支持10万人脸库，人脸比对响应时间(从人脸特征提取到比对时间)可达到2800个人脸/分钟，人脸特征提取可达到2600个人脸/分钟，基于50万人脸库的人脸比对准确率可达到目标人脸识别准确率(首位命中)90％，首十位命中率超过95％，非目标人脸识别拒绝率99％，基于500万人脸库的人脸比对准确率可达到目标人脸识别准确率(首位命中)76％，首十位命中率超过90％，非目标人脸识别拒绝率90％，人脸识别垂直仰
角角度可实现﹣45至+45度(抬头上仰45度至低头下降45度)，人脸识别
水平左右斜角角度可实现-90度至+90度(逆
时针歪头90度至顺时针歪头90度)，可实现人脸图片检索、人脸多维度数据碰撞分析功能。
[0048] 本实施例，通过对监控视频进行人脸识别、人脸比对实现监控视频中相关人员的身份确定，解决现有技术中不能保证准确的抓拍到人脸图片，也不能及时发出告警的缺陷。
[0049] 实施例三
[0050] 图3为本发明实施例三提供的人脸识别装置的结构示意图，参照图3，该装置包括：摄像模块11和图像处理模块12，其中，摄像模块11，用于拍摄周边的监控视频；图像处理模块12，用于通过图形处理器GPU对所述监控视频进行人脸识别和比对，确定所述监控视频中相关人员的身份。
[0051] 在上述技术方案的基础上，所述图像处理模块12，具体用于对所述监控视频进行图像采集；对采集得到的图像进行人脸识别；对所述图像中的人脸进行特征提取，并将提取出的人脸特征与设定的人脸库进行比对，确定相关人员的身份，所述人脸库包括允许通过的人员的人脸模板、公安的黑名单的人脸模板或白名单的人脸模板。
[0052] 实施例四
[0053] 在上述技术方案的基础上，图4为本发明实施例四提供的人脸识别装置的结构示意图，参照图4，该装置还包括：报警模块13，用于当确定相关人员的身份是所述公安的黑名单中时，发出报警信息。
[0054] 本发明实施例所提供的人脸识别装置可执行本发明任意实施例所提供的人脸识别方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
[0055] 实施例五
[0056] 图5为本发明实施例五提供的人脸识别系统的结构示意图，该系统包括：位于行人卡口的摄像设备和服务器，摄像设备和服务器通信连接，服务器包括图形处理器GPU；摄像设备用于拍摄周边的监控视频，并将监控视频传输给服务器；服务器用于通过GPU对监控视频进行人脸识别和比对，确定监控视频中相关人员的身份。
[0057] 人脸识别系统主要包括通过网络连接的摄像设备和服务器，该摄像设备可以是位于行人卡口的摄像头或者门禁设备的摄像头，该摄像设备一直拍摄周边的监控视频，服务器可以是计算机，除了处理器外，本实施例中服务器还包括图形处理器(Graphics Processing Unit，简称：GPU)，由GPU完成图像的相关处理。摄像设备和服务器之间通信连接，可以进行监控视频的传输。摄像设备安装在行人卡口
位置，对周边的情况进行实时拍摄。服务器对监控视频进行人脸识别和比对，确定监控视频中相关人员的身份，即预先可以对人员设定VIP、黑名单等，并将名单中的人脸作为比对的人脸库，批量导入人脸库，将监控视频中识别到的人脸和人脸库做比对，如果发现有可疑、重点关注人员，可以立刻发出告警。可选的，监控视频可以是提前录好，通过第三方或者其他方式导入服务器。
[0058] 本实施例中的人脸识别系统，具备以下优势：利用现有的行人卡口的摄像设备，其数量多，不需要改造，即可完成监控视频的拍摄。建立VIP名单、黑名单等的人脸库，可以对抓拍到的人脸进行实时比对，比对完成之后，一旦有比对成功，即可迅速发出报警信息。采用GPU做专门的图像处理，可以支持10万人脸库，人脸比对响应时间(从人脸特征提取到比对时间)可达到2800个人脸/分钟，人脸特征提取可达到2600个人脸/分钟，基于50万人脸库的人脸比对准确率可达到目标人脸识别准确率(首位命中)90％，首十位命中率超过95％，非目标人脸识别拒绝率99％，基于500万人脸库的人脸比对准确率可达到目标人脸识别准确率(首位命中)76％，首十位命中率超过90％，非目标人脸识别拒绝率90％，人脸识别垂直仰角角度可实现﹣45至+45度(抬头上仰45度至低头下降45度)，人脸识别水平左右斜角角度可实现-90度至+90度(逆时针歪头90度至顺时针歪头90度)，可实现人脸图片检索、人脸多维度数据碰撞分析功能。
[0059] 本实施例，通过对监控视频进行人脸识别、人脸比对实现监控视频中相关人员的身份确定，解决现有技术中不能保证准确的抓拍到人脸图片，也不能及时发出告警的缺陷。
[0060] 实施例六
[0061] 在上述技术方案的基础上，图6为本发明实施例六提供的人脸识别系统的结构示意图，服务器包括图像处理模块和数据存储模块；图像处理模块包括图像采集单元、人脸捕捉单元和人脸比对单元；图像采集单元用于对监控视频进行图像采集；人脸捕捉单元用于对采集得到的图像进行人脸识别；人脸比对单元用于对图像中的人脸进行特征提取，并将特征与设定的人脸库进行比对，确定相关人员的身份，人脸库包括允许通过的人员的人脸模板、公安的黑名单的人脸模板或白名单的人脸模板；数据存储模块用于存储人脸捕捉单元识别得到的人脸数据。服务器还包括：报警模块，用于当人脸比对单元确定相关人员的身份是公安的黑名单中时，发出报警信息。
[0062] 本实施例，通过对监控视频进行人脸识别、人脸比对实现监控视频中相关人员的身份确定，解决现有技术中不能保证准确的抓拍到人脸图片，也不能及时发出告警的缺陷。
[0063] 实施例七
[0064] 本发明实施例七还提供一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行本发明任意实施例所提供的人脸识别方法中的相关操作。
[0065] 通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本发明实施例可借助
软件及必需的通用
硬件来实现，当然也可以通过
硬件实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的
软盘、只读
存储器(Read-Only Memory,ROM)、
随机存取存储器(Random Access Memory,RAM)、闪存(FLASH)、
硬盘或光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明实施例各个实施例所述的方法。
[0066] 注意，上述仅为本发明实施例的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明实施例不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明实施例的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明实施例进行了较为详细的说明，但是本发明实施例不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明实施例构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明实施例的范围由所附的
权利要求范围决定。
