[发明专利]一种陌生人识别方法和系统

说明书

技术领域

本发明涉及计算机视觉与图像处理领域，更具体地，涉及一种陌生人识别方法和系统。

背景技术

随着智慧城市和天眼工程的建设，居民小区、火车站、政府机关单位、机场等都安装了视频监控系统，基本上做到了视频的全覆盖，极大的提升了这些区域的安保级别。然而，随着视频接入数量的大规模增加，安保人员承受的压力也成倍增加，单纯依靠安保人员双眼监控的方法，工作效率极低，难以及时发现人员进入或离开监控区域，只能在安保事故发生后，查看录像寻找线索。而监控系统使用者，更想要的是及时发现、及时处理，避免安保事故的发生。针对上述需求，对视频进行更加精细的管理，特别是视频中人脸的识别和提取，人脸检测技术产品应运而生。

目前现有的人脸识别系统只是机械的检测视频中的人脸，安保人员在使用这些系统时，需要凭记忆及经验判断哪些人是陌生人，哪些人是正常进入人员。安保人员压力大，工作效率低，容易造成安保事故，无法满足监控及时发现，及时处理的需求。

发明内容

为克服现有技术存在的需人工识别陌生人的不足，本发明提供一种陌生人识别方法和系统。

根据本发明的第一方面，提供一种陌生人识别方法，包括：S1、提取视频中一张或多张包含同一人的抓拍照片；S2、获取每一张所述同一人的抓拍照片与人脸库的比对值；S3、根据全部所述比对值进行判断，将符合判断条件的所述同一人确定为陌生人。

优选地，所述步骤S3进一步包括：将全部所述比对值进行数理统计获得的综合比对值，与第一阈值进行对比，当所述综合比对值小于所述第一阈值时，所述同一人为陌生人。

优选地，所述步骤S3进一步包括：将每一所述比对值与产生所述比对值的人脸库的第二阈值进行对比，统计小于所述第二阈值的所述比对值的数量，当所述数量大于数量阈值或所述数量与所述比对值的总数的比值大于比值阈值时，所述同一人为陌生人。

优选地，所述步骤S2进一步包括：获取每一张所述同一人的抓拍照片与所述人脸库中每一合法人员进行人脸特征比对的第一数值，将所述第一数值的最大值确定为所述比对值。

优选地，所述步骤S2中的人脸库包括：根据陌生人识别需求选取的一个或多个人脸库。

优选地，步骤S1之前还包括：S0、根据影响每一张所述同一人的抓拍照片与人脸库的比对值的因素，建立一个或多个人脸库。

优选地，所述步骤S1进一步包括：S11、提取所述视频的抓拍照片中包含人脸的抓拍照片；S12、根据所述包含人脸的抓拍照片中人脸特征的相似度，将相似度大于相似度阈值的所述包含人脸的抓拍照片，确定为所述包含同一人的抓拍照片，并提取一张或多张所述包含同一人的抓拍照片。

根据本发明的第二方面，提供一种陌生人识别系统，包括：照片提取模块，用于提取视频中一张或多张包含同一人的抓拍照片；人脸库比对模块，用于获取每一张所述同一人的抓拍照片与人脸库的比对值；判断模块，用于根据全部所述比对值进行判断，将符合判断条件的所述同一人确定为陌生人。

根据本发明的第三方面，提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，使所述计算机执行上述陌生人识别方法。

根据本发明的第四方面，提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行上述陌生人识别方法。

本发明提供的一种陌生人识别方法和系统，通过人脸特征识别陌生人，能够自动识别视频中的陌生人，减少了人工识别陌生人的工作量，提高了陌生人识别的准确率和效率。

附图说明

图1为本发明实施例一种陌生人识别方法的流程图；

图2为本发明实施例一种陌生人识别系统的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。

图1为本发明实施例一种陌生人识别方法的流程图。如图1所示，一种陌生人识别方法包括：S1、提取视频中一张或多张包含同一人的抓拍照片；S2、获取每一张同一人的抓拍照片与人脸库的比对值；S3、根据全部比对值进行判断，将符合判断条件的同一人确定为陌生人。