[发明专利]一种行人识别方法及系统

权利要求书

1.一种行人识别方法，其特征在于，包括：

检测待处理图像中行人的人脸图像；

确定所述人脸图像的预设特征评分；

判断所述预设特征评分是否满足人脸识别条件；

若满足人脸识别条件，提取所述人脸图像中的人脸特征并比对人脸特征库，确定所述行人的识别标识；

若不满足人脸识别条件，提取所述行人的步态信息，以便基于所述步态信息确定所述行人的识别标识；

其中，所述确定所述人脸图像的预设特征评分包括：

获取所述人脸图像的五个关键点，其中，所述五个关键点放置到固定位置，以将一定角度范围内的侧面人脸旋转成正面人脸；

分别对上述五个关键点进行评分；

计算五个所述评分的加和值，并将所述加和值作为预设特征评分；

其中，所述方法还包括：将所述五个关键点设于固定位置；

其中，所述方法还包括：

获取所述待处理图像所对应的至少一个关联图像的预设特征评分；

判断所述预设特征评分是否满足人脸识别条件，包括：

判断所述预设特征评分是否大于或等于所有关联图像的预设特征评分；

若大于或等于所有关联图像的预设特征评分，判断所述预设特征评分是否大于等于评分阈值；

若大于等于所述评分阈值，确定满足人脸识别条件；

其中，在提取所述行人的步态信息之后，所述方法还包括：采用基于深度学习的人形分割算法将前景与背景分离开来，得到黑白的剪影作为步态的输入。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

提取所述待处理图像所对应的至少一个关联图像中所述行人的步态信息；

基于所述行人在所述待处理图像和至少一个关联图像中步态信息，确定所述行人的步态特征；

比对所述步态特征与步态特征库，确定所述行人的识别标识。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述待处理图像为实时视频中的当前帧图像；所述关联图像为所述当前帧图像之前的帧图像。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述待处理图像为视频文件中的任意一帧图像，所述关联图像为与所述待处理图像时序相邻的帧图像。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测待处理图像中行人的人脸图像，包括：

确定待处理图像中行人的人体区域；

基于人脸与人体的几何关系，确定所述人体区域中的人脸区域；

获取所述人脸区域的图像作为人脸图像。

6.一种行人识别系统，其特征在于，包括：

识别模块，用于检测待处理图像中行人的人脸图像；

评分模块，用于确定所述人脸图像的预设特征评分；

判断模块，用于判断所述预设特征评分是否满足人脸识别条件；

人脸识别模块，用于人脸图像的预设特征评分满足人脸识别条件时，提取所述人脸图像中的人脸特征并比对人脸特征库，确定所述行人的识别标识；

第一步态提取模块，用于人脸图像的预设特征评分不满足人脸识别条件时，提取所述行人的步态信息，以便基于所述步态信息确定所述行人的识别标识；

其中，所述评分模块具体用于：

获取所述人脸图像的五个关键点，其中，所述五个关键点放置到固定位置，以将一定角度范围内的侧面人脸旋转成正面人脸；

分别对上述五个关键点进行评分；

计算五个所述评分的加和值，并将所述加和值作为预设特征评分；

其中，所述系统还用于：将所述五个关键点设于固定位置；

其中，所述系统还用于：

获取所述待处理图像所对应的至少一个关联图像的预设特征评分；

判断所述预设特征评分是否满足人脸识别条件，包括：

判断所述预设特征评分是否大于或等于所有关联图像的预设特征评分；

若大于或等于所有关联图像的预设特征评分，判断所述预设特征评分是否大于等于评分阈值；

若大于等于所述评分阈值，确定满足人脸识别条件；

其中，在提取所述行人的步态信息之后，所述系统还用于：采用基于深度学习的人形分割算法将前景与背景分离开来，得到黑白的剪影作为步态的输入。