CN104794458A - 一种从模糊视频中识别人员的方法 - Google Patents
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Abstract
一种从模糊视频中识别人员的方法是通过提取不同地点和时间的人脸及身体其他特征信息以形成最优的全身图像信息，然后利用全身图像信息与真实可信的人员图像信息注册库进行对比来确认人员身份。本发明所述技术方案相比于传统技术手段的有益效果在于：解决了现有技术不能对模糊视频中的人员身份进行确定的技术缺陷；同时通过对数据库的优化，提高了人员身份信息确认的时效性；另外，可以根据目标人物在视频中可能出现的信息，进行模糊检索和身份确认。
Description
技术领域
本发明属于人脸识别领域，尤其涉及一种从非常模糊的视频中进行人员识别的方法。
背景技术
人脸识别不仅是人工智能领域的研究热点，在公共安全领域，其研究也有着重要的现实意义。
随着技术的不断发展，目前公共场所一般都安装有视频监控设备，以此来监控公共安全。在目前的视频监控领域，传统摄像机正在逐渐被新一代的嵌入式网络摄像机所取代。相对于传统摄像机而言，网络摄像机可以将模拟视频信号转换成数字视频信号，通过网络来实现远程监控。对于人脸识别而言，视频监控是利用人脸的一些特征，比如五官特征来对人脸进行识别的。
在某些情况下，受到光线、环境和距离等因素的印象，视频中的人脸图像非常模糊，难以从视频中进行人脸提取，或即使从视频中可以进行人脸检测但人脸小于40*40像素的情况时，难以辨别五官特征，进而无法进行人员身份的识别。
而现有的技术尚未提出一种合理有效的解决方案。
发明内容
本发明是针对现有技术的不足，提出一种从模糊视频中进行人员识别的方法，有效解决了现有技术不能分辨模糊图像中人员身份的技术缺陷。
本发明所述的一种从模糊视频中识别人员的方法，包括：
建立人员图像信息注册库，所述注册库包括人员的基本信息；
对选定视频中的图片帧进行人脸检测，将图片帧中所有出现的人脸进行抽取；
行人轨迹判断，获取同一行人多个视频点的图片帧，同时提取图片帧中同一行人的人脸及全身图像；
对获得的同一行人的多张人脸模糊度进行判断，选定最优的人脸图片，提取最优人脸图片中的人脸特征；
对获得的同一行人的多张人脸进行人脸姿势特征提取，提取的人脸姿势特征包括人脸的抬头、低头、偏转、旋转、表情；
对获得的同一行人的多张全身图像进行特征提取，并对提取的特征进行综合对比，得到最优的非人脸图像特征，所述的非人脸图像特征包括性别、肤色、是否戴眼镜、是否戴口罩、表情、发型、年龄、瞳孔距离、身高、体重、衣服颜色、裤子颜色、鞋子颜色；
组合同一行人的人脸特征信息、人脸姿势特征信息及非人脸图像特征信息形成全身特征信息；
全身特征信息与人员图像信息注册库进行对比，确认人员身份。
进一步的，所述全身特征信息还包括视频拍摄的地点信息和时间信息。
进一步的，所述人员图像信息注册库为真实准确人员特征信息。
进一步的，所述全身特征信息与人员图像信息注册库进行对比前，人员图像信息注册库根据全身特征信息中的人脸特征信息进行优化检索以形成初步检索人脸模板，然后使用初步检索人脸模板与全身特征信息进行对比。
进一步的，从视频图像帧中提取人脸照片和全身图像信息前，先对人脸照片和全身图像信息进行图像增强处理。
进一步的，从视频图像帧中提取人脸照片和全身图像信息前，先对人脸照片和全身图像信息进行3D建模处理。
本发明所述技术方案相比于传统技术手段的有益效果在于： 解决了现有技术不能对模糊视频中的人员身份进行确定的技术缺陷；同时通过对数据库的优化，提高了人员身份信息确认的时效性；另外，可以根据目标人物在视频中可能出现的信息，进行模糊检索和身份确认。
具体实施方式
本发明所述的一种从模糊视频中识别人员的方法是通过提取不同地点和时间的人脸及身体其他特征信息以形成最优的全身图像信息，然后利用全身图像信息与真实可信的人员图像信息注册库进行对比来确认人员身份。同时，利用本发明所述的技术方案，通过对数据库的优化及对比方式的调整，可以通过目标任务可能携带的几个非人脸特性信息，如衣服颜色，肤色、出现的地点和时间信息等，即可判断出目标任务的身份。
所述的一种从模糊视频中识别人员的方法具体实现过程为：建立人员图像信息注册库，所述注册库包括人员的基本信息；对选定视频中的图片帧进行人脸检测，将图片帧中所有出现的人脸进行抽取；行人轨迹判断，获取同一行人多个视频点的图片帧，同时提取图片帧中同一行人的人脸及全身图像；对获得的同一行人的多张人脸模糊度进行判断，选定最优的人脸图片，提取最优人脸图片中的人脸特征；对获得的同一行人的多张人脸进行人脸姿势特征提取，提取的人脸姿势特征包括人脸的抬头、低头、偏转、旋转、表情；对获得的同一行人的多张全身图像进行特征提取，并对提取的特征进行综合对比，得到最优的非人脸图像特征，所述的非人脸图像特征包括性别、肤色、是否戴眼镜、是否戴口罩、表情、发型、年龄、瞳孔距离、身高、体重、衣服颜色、裤子颜色、鞋子颜色；组合同一行人的人脸特征信息、人脸姿势特征信息及非人脸图像特征信息形成全身特征信息；全身特征信息与人员图像信息注册库进行对比，确认人员身份。
在对视频图像帧中的人脸特征提取前，可以通过图像增强技术或3D建模技术来优化待提取的人脸图片信息。
本发明所述的人员图像信息注册库包含如下准确真实信息：姓名、身份证号、护照号、曾用名、所开车辆车牌号、籍贯、身份证发型地址、名著、性别、身高、体重、婚姻状况、学历、工作单位、电话、储蓄卡信息、***信息、电话最后通讯所在地、身份证照片、最近人脸照、衣服颜色数组等信息。
需要特别说明的是，实现上述技术效果的技术手段并不是唯一的，即对数据库的优化不是唯一的，根据实际需要和已知目标人物特征信息，不同的优化方式可以形成不同的检索模板和检索目标。
在对视频信息数据进行人脸对比搜索前，可以首先对视频数据进行操作和优化，比如可以根据目标人物大致的特征信息进行优化，如目标人物出现的地点区域，时间段等信息。
对视频图像帧信息进行人脸对比搜索之后，在根据其他目标人物在视频中可能出现的信息，对人脸对比匹配之后的数据结构进行数据库限制操作，比如根据目标人物的衣服颜色、裤子颜色、鞋子颜色、身高、体重、发型等信息。所谓的限制操作即只对含有某一个特征信息的数据集合进行操作。
Claims (6)
1.一种从模糊视频中识别人员的方法，其特征在于：
建立人员图像信息注册库，所述注册库包括人员的基本信息；
对选定视频中的图片帧进行人脸检测，将图片帧中所有出现的人脸进行抽取；
行人轨迹判断，获取同一行人多个视频点的图片帧，同时提取图片帧中同一行人的人脸及全身图像；
对获得的同一行人的多张人脸模糊度进行判断，选定最优的人脸图片，提取最优人脸图片中的人脸特征；
对获得的同一行人的多张人脸进行人脸姿势特征提取，提取的人脸姿势特征包括人脸的抬头、低头、偏转、旋转、表情；
对获得的同一行人的多张全身图像进行特征提取，并对提取的特征进行综合对比，得到最优的非人脸图像特征，所述的非人脸图像特征包括性别、肤色、是否戴眼镜、是否戴口罩、表情、发型、年龄、瞳孔距离、身高、体重、衣服颜色、裤子颜色、鞋子颜色；
组合同一行人的人脸特征信息、人脸姿势特征信息及非人脸图像特征信息形成全身特征信息；
全身特征信息与人员图像信息注册库进行对比，确认人员身份。
2.如权利要求1所述的一种从模糊视频中识别人员的方法，其特征在于，所述全身特征信息还包括视频拍摄的地点信息和时间信息。
3.如权利要求1所述的一种从模糊视频中识别人员的方法，其特征在于，所述人员图像信息注册库为真实准确人员特征信息。
4.如权利要求1所述的一种从模糊视频中识别人员的方法，其特征在于，所述全身特征信息与人员图像信息注册库进行对比前，人员图像信息注册库根据全身特征信息中的人脸特征信息进行优化检索以形成初步检索人脸模板，然后使用初步检索人脸模板与全身特征信息进行对比。
5.如权利要求1所述的一种从模糊视频中识别人员的方法，其特征在于，从视频图像帧中提取人脸照片和全身图像信息前，先对人脸照片和全身图像信息进行图像增强处理。
6.如权利要求1所述的一种从模糊视频中识别人员的方法，其特征在于，从视频图像帧中提取人脸照片和全身图像信息前，先对人脸照片和全身图像信息进行3D建模处理。
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