[发明专利]一种用于智慧社区安防管理的以图找人方法

权利要求书

1.一种用于智慧社区安防管理的以图找人方法，其特征在于，包括以下过程：

步骤100，获取人员的基本信息、登记照片、通行抓拍的人脸图片及时间地点，并根据登记照片和通行抓拍的人脸图片计算人脸特征值，建立人脸库；

步骤200，获取待查找的图片，检测图片上是否存在人脸并确定人脸区域的坐标，包括步骤201至步骤203：

步骤201，使用第一级卷积神经网络P-Net对待查找的图片进行处理，生成人脸候选框；

步骤202，使用第二级卷积神经网络R-Net对生成的人脸候选框进一步进行处理；

步骤203，使用第三级卷积神经网络O-Net对步骤202处理后的人脸候选框进行最终筛选，输出准确的人脸区域的边界框坐标和关键点坐标；

步骤300，根据确定人脸图片上的人脸区域，计算该图片上唯一的面积最大的人脸特征值；

步骤400，将步骤300中得到的人脸特征值，到人脸库中遍历比较，直到查找到符合阈值要求的人脸图片为止，获取该图片在特种库中归类的人员信息及历史抓拍图片，进而确定人员身份信息。

2.根据权利要求1所述的用于智慧社区安防管理的以图找人方法，其特征在于，在步骤400之后，还包括：

步骤500，根据人员身份信息，通过人脸库中确定该人员在社区里出现的时间和地点，按照时间先后顺序，在地图上显示出该人员身份、人脸图片、活动区域和轨迹。

3.根据权利要求1或2所述的用于智慧社区安防管理的以图找人方法，其特征在于，在步骤100和步骤300中，计算人脸特征值的方法包括步骤A1-步骤A3：

步骤A1，对人脸图片进行刚体变换和仿射变换，得到人脸对齐之后的图片；

步骤A2，使用计算机视觉库对人脸图片进行预处理；

步骤A3，将预处理后的人脸图片输入到caffe网络模型中，计算图片特征值，使用计算机视觉库对特征值进行规范化处理，得到人脸特征值。

4.根据权利要求1或2所述的用于智慧社区安防管理的以图找人方法，其特征在于，步骤201，使用第一级卷积神经网络P-Net对待查找的图片进行处理，生成人脸候选框，包括步骤B1-步骤B3：

步骤B1，首先对输入的图片多次缩放原图，得到图片金字塔；

步骤B2，将图片金字塔的图片一幅幅输入到第一级卷积神经网络P-Net中，第一级卷积神经网络P-Net生成初步的人脸候选框和边框回归向量；

步骤B3，利用边框回归的方法校正初步的人脸候选框，得到人脸候选框。