[发明专利]一种公共安全的远程识别方法

权利要求书

1.一种公共安全的远程识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1.采集图像信息：通过摄像机构获取需要监控的物体的影像信息并发送至处理器；

S2.图像分析比较：处理器利用图像分析软件对图像进行处理，对需要监控的物体的影像信息与上一个时间段的影像信息进行比对，判断需要监控的物体的影像信息是否有变化，若否，步骤结束，若是，进入S3；

S3.报警提醒：处理器将需要监控的物体的影像信息发生变化的情况发送给报警机构，通过报警机构提醒监视人员；

S4.语音通知：监视人员利用语音传输装置通知位于监控物体位置的人员远离需要监控的物体；

S5.观察被监控物体的完整度：在S4之后，监视人员通过摄像机构观察被监控的物体的完整度，如果被监控物体无损坏，步骤结束，如果被监控物体被人员有意损坏或者损坏严重时，进入S6；

S6.人物身份识别：在监视人员接受报警信息后，利用监控的影响信息，利用人脸特征对图像内部的人物进行身份识别，确定出待识别人脸图像的人物身份，处理器把识别结果发送给客户端，利用人物的身份信息寻找该人物，并依据该人物的行为，进行相应的法律责任。

2.根据权利要求1所述的公共安全的远程识别方法，其特征在于：所述S1中的摄像机构包括摄像头，所述摄像机构还包括存储模块，所述存储模块用于对监控的物体的影响信息进行储存，且所述存储模块包括SD卡。

3.根据权利要求1所述的公共安全的远程识别方法，其特征在于：所述S2中图像分析软件的流程为：对输入的图像先进行图像分析，根据图像中物体或区域的颜色、形状和纹理特征以及这些特征的组合，自动提取特征值，再由特征值生成一分类函数；在进行图像检索时，对每一幅给定的查询图，进行图像分析，并提取图像特征向量；将该图像的特征向量代入分类函数，利用分类函数计算出此图像是否与被监控的物体的初始图像匹配，进而判断监控的物体的影像信息是否有变化。

4.根据权利要求3所述的公共安全的远程识别方法，其特征在于：所述图像特征向量是依据特征的重要性进行筛选的，所述特征向量代入基于径向基核函数的支持向量分类函数。

5.根据权利要求1所述的公共安全的远程识别方法，其特征在于：所述报警机构包括声光报警器，所述声光报警器用于发出声音和灯光，用于及时提醒监视人员。

6.根据权利要求1所述的公共安全的远程识别方法，其特征在于：所述语音传输装置包括麦克风和扬声器，所述麦克风设置在监视人员的工作范围，所述扬声器设置在摄像机构的一侧。

7.根据权利要求1所述的公共安全的远程识别方法，其特征在于：所述S6中利用人脸特征对图像内部的人物进行身份识别的具体方法为：在标准人脸图像的训练阶段中，服务器端对标准人脸图像经过光照预处理、Gabor滤波和Gabor系数归一化、子窗口分析和Gabor直方图统计后，得到标准人脸图像的Gabor直方图特征，对标准人脸图像进行两两组合，根据标准人脸图像的Gabor直方图特征构建弱分类器，利用优选算法筛选弱分类器组合构成强分类器，强分类器所对应的标准人脸图像的Gabor直方图特征为标准人脸图像的最优Gabor直方图特征；在远程人脸图像的身份识别阶段中，服务器端对从客户端接收到的待识别人脸图像进行光照预处理、Gabor滤波和Gabor系数归一化、子窗口分析和Gabor直方图统计后，提取待识别人脸图像的最优Gabor直方图特征，逐一的与标准人脸图像的最优Gabor直方图特征进行比较产生待识别样本，再根据训练阶段得到的强分类器对待识别样本进行分类，从而确定出待识别人脸图像的人物身份。

8.根据权利要求7所述的公共安全的远程识别方法，其特征在于：所述Gabor系数归一化的过程为：对人脸图像进行Gabor滤波后得到的像素点的Gabor系数进行归一化处理，使经过Gabor滤波的人脸图像的幅值和相位的取值离散化。

9.根据权利要求8所述的公共安全的远程识别方法，其特征在于：所述子窗口分析和Gabor直方图统计的过程为：提取人脸图像在子窗口区域对应的Gabor系数的统计直方图作为人脸图像的Gabor直方图特征。