[发明专利]一种基于人脸-人眼检测的“水客”判定海关查验系统

说明书

本发明公开了一种基于人脸‑人眼检测的“水客”判定海关查验系统，方法包括以下步骤：构建人脸级联结构，从人脸中选出基准热点区域，并将基准热点区域按照识别度排序；采集人脸数据，将采集到的基准热点区域作为实采热点区域；以实采热点区域的识别度高低分配权重值大小；将实采热点区域契合度按权重值比例作为人脸识别数据。本发明提供一种遮挡情况下能准确识别人员身份信息的基于人脸‑人眼检测的“水客”判定海关查验系统。

技术领域

本发明涉及人脸识别技术领域，尤其是涉及一种基于人脸-人眼检测的“水客”判定海关查验系统。

背景技术

人脸识别技术和瞳孔检测技术，都是比较成熟的。机场安检所采用的人脸识别已广泛应用，可与与公安身份证数据库做比对

中国专利公开号CN109886167A，公开日2019年06月14日，发明创造的名称为一种遮挡人脸识别方法及装置，该申请案包括利用带身份标记的人脸图像训练人脸识别器；利用带身份标记的非遮挡人脸图像、对应的遮挡人脸图像、对应的人脸遮挡标记图、对应的人脸语义分割图、预先训练好的人脸解析器，结合人脸识别器，在生成对抗网络框架中训练人脸生成器、全局人脸判别器和局部人脸判别器；利用人脸生成器对输入的有遮挡的人脸图像进行修复处理，获得修复后的人脸图像；利用人脸识别器对修复后的人脸图像进行特征提取或身份分类，获得人脸特征或身份标记，利用人脸特征进行人脸识别，利用身份标记鉴别人脸的身份信息。该申请不能准确的获取人脸数据信息，其修复的数据不能作准确判断使用。

发明内容

本发明是为了克服现有技术的遮挡情况下无法准确识别人员身份信息的问题，提供一种遮挡情况下能准确识别人员身份信息的基于人脸-人眼检测的“水客”判定海关查验系统。

为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于人脸-人眼检测的“水客”判定海关查验系统，方法包括以下步骤：

构建人脸级联结构，从人脸中选出基准热点区域，并将基准热点区域按照识别度排序；

采集人脸数据，将采集到的基准热点区域作为实采热点区域；

以实采热点区域的识别度高低分配权重值大小；

将实采热点区域契合度按权重值比例作为人脸识别数据。本发明主要为了解决由待检测者在摄像头前佩戴了帽子、口罩等物品或者由于待检测者拥有较长的胡子和刘海，而导致漏检的情况；在机器学习的目标检测过程中，从训练得到的所有弱分类器(哈尔特征等)中，将标准目标图像中某个关键区域内所有的特征提取出来“绑定”为一个整体，作为当前区域的特征。在这个特征整体中，所有的特征按照一定的方法将各自的特征值累计到一起，从而得到当前关键区域的整体特征值。单独计算测试选取关键区域整体特征值的阈值，若实际检测过程中，计算出的整体特征值超过阈值，则当前检测区域即为所检测关键区域。我们将整个待检测目标中最具代表性特点的区域或者对检测目标最具意义的区域成为“热点区域”。这种在整体特征中将热点区域中包含的特征提取出来组合成一个整体特征的方法，称为“特征绑定”。其中，完全被包含在热点区域中每一个特征都称为一个“热点特征”。

作为优选，所述将双眼的区域、鼻子的区域和嘴巴的区域作为热点区域。人脸中的双眼的区域、鼻子的区域、嘴巴的区域等是人脸中最具识别度也是最关键的区域。

作为优选，所述热点区域按照识别度从高到低排序为双眼的区域、鼻子的区域和嘴巴的区域。人的双眼所在区域和鼻子所在区域有大量的特征区域，在人脸的各个区域中，无论是发型还是胡子的不同，双眼区域是相对差异最小的区域。同时在口罩、帽子等各种因素的影响下，双眼区域是最不易被遮挡的区域。另一方面，双眼区域包含了大量具有可识别性的大量纹理梯度特征，这使得通过机器学习算法训练得到的各个弱分类器(特征)中，有大量的特征被包含在双眼区域。此外，在无辅助立体显示的应用中，对双眼的精确定位也是最为重要的一个环节。故此将双眼所在区域作为识别度最高的区域，鼻子所在区域次之。