[发明专利]基于人脸识别的动态人员分类与存储方法

权利要求书

1.一种基于人脸识别的动态人员分类与存储方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1：获取监控摄像的连续视频序列，定时采集图像帧，将得到的图像进行图像灰度化处理和图像尺寸缩放的预处理操作；

步骤2：对经过预处理的图像进行人脸检测和特征提取，得到人脸特征矩阵Feature；

步骤3：按照不同人群类别人脸库的优先级顺序遍历预先存储在安防系统数据库中的各个类别的人脸特征库，逐一计算人脸库中的人脸特征矩阵与步骤2中提取出来的人脸特征矩阵Feature的余弦相似度，并取得余弦相似度最大值Max_Similarity；

步骤4：将步骤3中得到的相似度最大值Max_Similarity与安防系统预设的阈值进行比较；

如果相似度最大值Max_Similarity大于或等于安防系统预设阈值，则继续判断与人脸特征矩阵Feature做相似度比较的人脸特征矩阵属于数据库中的哪个人群类别；若此人脸特征矩阵Feature属于数据库中的“黑名单”类别，则立刻触发报警，向安保机构发送报警信息；否则，在安防系统前端做相应人群类别下的出入记录展示；

如果相似度最大值Max_Similarity小于系统预设阈值，则将该人脸自动归类为陌生人类别，并在安防系统前端做陌生人类别的出入记录展示；

步骤5：向安防系统的数据库中保存不同人群类别下的出入记录；对于匹配到数据库中已经存在的人员信息，只需在原有数据条目的出现时间和出现地点字段下追加本次的出现信息；对于陌生人类别则需要重新创建数据条目，并保存该人的人脸特征矩阵和出现时间，以及出现地字段。

2.根据权利要求1所述的基于人脸识别的动态人员分类与存储方法，其特征在于：所述步骤2的具体方法为：

步骤2.1：将完成预处理的图像通过人脸检测方法利用滑动窗口筛选出图像中出现的人脸，并将人脸区域切割出来；

步骤2.2：利用人脸对齐方法对切割出来的人脸区域进行特征点定位，标注出人脸区域中的五个特征点；所述五个特征点分别为两个瞳孔、鼻尖和两个嘴角；

步骤2.3：将经过人脸对齐处理后标注特征点的人脸图像通过卷积神经网络来提取人脸特征，并最终输出一维的人脸特征矩阵Feature。