[发明专利]一种人脸识别系统和方法

说明书

本公开涉及一种人脸识别系统和方法，所述系统至少包括数据输入模块、人脸分析模块和数据输出模块。所述数据输入模块为人脸分析模块提供欲检测图像序列，人脸分析模块借助深度学习技术进行人脸识别，通过KD树进行获取相似人脸，基于多个子数据库并行检索比对分析并合并分析结果，数据输出模块将人脸检测框、人脸相关统计信息与原始视频叠加，输出到前端进行显示。在本公开中还提供一种用于系统实现的方法。本公开的系统在识别人脸时具有自动、快速、精准的特点。

技术领域

本公开涉及视频监控领域，特别涉及一种人脸识别系统和方法。

背景技术

目前很多行业为了吸收、维护更多有价值、有潜力的贵宾(VIP)客户，越来越重视对贵宾客户提供更优质、有针对性的服务。传统行业会使用VIP卡等形式来区分客户，但是携带卡片，报卡号等方式并不人性化、便捷化。而人脸识别技术是依据人脸部的特征信息进行身份识别的一种技术，具有非接触性、并发性、非强制性、直观性等优点。

发明内容

针对上述部分问题，本公开提供了一种人脸识别系统和方法，所述系统借助深度学习技术进行人脸识别，提供一套完善的视频监控人脸识别系统，利用所述系统可以为银行VIP识别、门店迎宾、监控场景人脸识别提供服务支持；若利用系统中检测到人脸的时间、地点和时长，可以进一步实现客流统计，为改进服务或查询特殊用户提供帮助。另外，本公开还提供了一种实现本公开系统的方法。

一种人脸识别系统，所述系统至少包括：数据输入模块、人脸分析模块和数据输出模块；

所述数据输入模块用于将欲检测图像序列传送给人脸分析模块；

所述数据输出模块包括图像输出单元和/或消息订阅单元；

所述图像输出单元用于将人脸分析模块中得到的人脸进行标识，并将该人脸相关的信息叠加到原始视频上；

所述消息订阅单元用于往终端订阅用户发送事件消息；

其中，所述人脸分析模块用于检测分析识别欲检测图像序列中的人脸，至少包括下述单元：

U100、人脸检测跟踪单元：对接收的图像，检测跟踪图像中的人脸，并进行质量判断，挑选满足要求的若干帧作为关键帧，传递给人脸比对单元；

U200、人脸比对单元：接收所述关键帧并提取每一帧的人脸特征，在用户信息数据库中查找并选择多个相似的人脸特征进行比对分析；

其中：所述人脸特征使用多维特征向量表示；

所述用户信息数据库允许单人有M张人脸图像使用相同的第一标识符标识存入。

为了方便实现本系统，在一个实施例中，提供了一种实现本公开系统的方法，即：一种人脸识别方法，所述方法至少包括：

S100、对人脸进行检测跟踪：接收的欲检测图像序列，对欲检测的图像，检测跟踪图像中的人脸，并进行质量判断，挑选满足要求的若干帧作为关键帧用于比对分析；所述欲检测图像序列为在一定时间间隔内的若干帧图像；

S200、对人脸进行比对分析：提取所述关键帧的人脸特征，在用户信息数据库中查找并选择多个相似的人脸特征进行比对分析；

其中：所述人脸特征使用多维特征向量表示；

所述用户信息数据库允许单人有M张人脸图像使用相同的第一标识符标识存入所述数据输出模块包括图像输出单元和/或消息订阅单元；

S300、输出结果：将关键帧中检测到的人脸使用标识框标识，并将与该人脸相关的信息叠加到原始视频上；以及/或向终端用户发送订阅的事件消息。

具体实施方式