CN105427421A - 基于人脸识别的门禁控制方法 - Google Patents

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Abstract

本发明揭示了一种基于人脸识别的门禁控制方法，包括图像信息采集、数据处理和门禁操作三部分，其中核心的数据处理为基于回传的视频图像进行分析、自动捕捉人脸图像部分，并与数据库中已有的照片比对匹配、识别人脸。特别在数据处理中融入人脸检测优化数据结构、图片预处理、特征提取等手段，实现高速率、高准确率的人脸验证识别。应用本发明的门禁控制方法，克服了传统人脸监控识别对光线变化、姿态角度、时间跨度稳定性较差的缺陷，达到了5米范围内大于99%的检测率和大于80%的识别率，除有效实现对门禁、考勤的智能控制外，提高了传统硬件资源的利用率和网络监控的适用范围。

Description

基于人脸识别的门禁控制方法
技术领域
本发明涉及一种门禁控制方法，尤其涉及一种基于人脸识别并实施门禁控制，提高门禁安全性、易用性，属于图像数据处理和应用领域。
背景技术
自911恐怖袭击事件以来,人们开始更加关注公共安全问题。近几年,美国各个城市纷纷增设了大量的安全监控设备,国内一些大城市也增加了公共安全监控方面的投人。例如,《北京市公共安全图像信息***管理办法》规定,北京市党政机关、医院、学校、幼儿园等5大类、40多种单位和区域应当安装公共安全图像信息***；《广州市公共安全视频***管理规定》要求广州市所有公交***、酒店、办公楼、住宅区等十三类场所的出人口和公共活动区域全部安装公共安全视频***。据报道,到目前为止,北京和广州的公共场所安装的摄像头约各有20多万个。另外,随着国内大型活动如2008年北京***和2010年上海世博会的日益增多,安防行业在国内将迎来更好的发展时机,各种新兴的安防技术将得到广泛的应用。近年来,随着图像采集、处理和存储设备价格逐年的降低,以及计算机技术和各种传感器技术的发展,各种基于生物特征(包括人脸、虹膜、视网膜、声音、指纹、掌纹、血管、步态、DNA等)的身份识别***逐渐兴起。其中,人脸识别对比指纹识别、虹膜识别等其它生物特征识别技术,其识别样本采集的非接触式方式对人没有侵犯,几乎不需要配合就能进行,更容易被人们接受,在人们不知不觉中就能完成,操作隐蔽性强,而且更符合人类的识别习惯,便于事后人工追踪查证,等等。鉴于这些独特的优势,人脸识别被认为是一种可广泛使用的最理想的生物特征识别技术。由于人脸识别***可直接利用现有的视频监控***硬件,只需更新软件***,就能使原有的普通视频监控***具有身份识别功能,这样既能保护对现有设备的投资又能方便地实现向智能监控***的升级。
目前，在办公、住宅小区等场所使用的门禁***，基本都是卡片式的，卡片中存取了该门的楼宇信息、密码等内容，使用方便可靠。但是，其存在的一个致命问题是卡片可能在无意中丢失、卡片中的信息可能被破译，对安全造成很大的隐患。相比之下，人脸识别***具有不可比拟的优越性，它可以基于现有的视频监控***，自动完成身份识别功能，识别时间不超过1秒钟，使安全性和可靠性大大提高。
发明内容
鉴于上述现有技术及应用现状存在的缺陷，本发明的目的是提出一种基于人脸识别的门禁控制方法，解决优化图像处理效率，提升人脸识别速度的问题。
本发明的上述目的，其得以实现的技术解决方案为，基于人脸识别的门禁控制方法，其特征在于包括如下步骤：
S1图像信息采集：采用场景下布置的视频摄像头自动捕捉监控区域内初步判断包含人脸的视频图像并传回视频服务器；
S2数据处理：基于回传的视频图像进行分析、自动捕捉人脸图像部分，并与数据库中已有的照片比对匹配、识别人脸，包括子步骤：
S21人脸检测：基于像素区分视频图像每一帧中的背景区域和人脸肤色区域，计算各像素与人脸肤色的相似度，通过相似度信息将人脸图像二值化，并采取像素比较的方法提取人脸的矩形轮廓，去除耳朵，脖子和额头以外的区域；
S22图片预处理：先对S21后的图像转化为灰度图，滤除模糊的人脸图像；并对筛选出的人脸图像进行包括光照归一化和几何归一化的处理，使所有训练图像样本和测试图像样本的光度特性和比例吻合；
S23特征提取：对由S22完成的图像样本进行处理和分析，将对分类有意义的低维信息作为该图像样本的奇异值特征提取出来、降低维数，而后采用主分量分析技术进一步降低特征空间的维数，再采用多类Fisher线性判别分析获得最佳分类特征；
S24人脸验证：初始化训练数据库中的人脸库，将人脸图像从高位空间映射到低维子空间中，并提取出低维子空间中的一组基作为人脸库中的最佳分类特征；采用类内平均距离度量的方法验证呼叫者，当待识人脸的最佳分类特征与人脸库的最佳分类特征的平均距离小于某设定的阈值时，则认为该呼叫者为合法用户，否则为非法用户；
S3门禁操作：对经S24验证的合法用户，实施开门操作；对经S24验证的非法用户，实施语音报警或呼叫室内分机人工识别。
进一步地，所述视频摄像头中临门的一个与室内分机关联并对讲可视。
进一步地，步骤S22中，所述光照归一化是指采用光学标准化变换和主动光源的方法使得所有训练图像样本和测试图像样本的光度特性接近。
更进一步地，步骤S22中，所述主动光源为近红外线。
进一步地，步骤S22中，所述几何归一化是指对人脸图像基于原始人脸图像中双眼的位置进行旋转、缩放的几何变换使得几何特性接近。
本发明基于人脸识别的门禁控制方法，其较之于现有技术所具有的突出有益效果为：
该方法克服了传统人脸监控识别对光线变化、姿态角度、时间跨度稳定性较差的缺陷，达到了5米范围内大于99%的检测率和大于80%的识别率，除有效实现对门禁、考勤的智能控制外，提高了传统硬件资源的利用率和网络监控的适用范围。
附图说明
图1是本发明基于人脸识别的门禁***拓扑结构示意图。
图2是本发明人脸识别的图像处理原理示意图。
图3是本发明门禁控制方方法的实施流程示意图。
具体实施方式
图像采集采用视频摄像头，监控***可布置为分布式***架构,这种方式安装灵活，扩容方便，现场的摄像机可以通过有线或无线方式接入视频服务器,运行在视频服务器上的人脸识别***对摄像机传回的图像进行分析，自动捕捉监控区域的人脸图像,并根据需要与数据库中的照片比对匹配，它使每台摄像机成为一个勤勉的观测点,极大地提高了***的监控和检索的能力。通过这种方式将人脸识别技术融合人脸检测阶段实现对视频中的人脸自动检测并将其截取出来,作为后续人脸识别的原始样本。
同时，图像采集子***应与室内分机有对讲可视功能，虽然呼叫人并非存在于用户图片库中，但只要室内有人给出开门指令，同样可以将门打开。
数据处理子***是本门禁***的核心部分，主要分为以下几个部分：人脸检测、图片预处理、人脸特征提取、人脸验证。如图2所示。
人脸检测：为了提高人脸检测的速度，先使用肤色检测来确定人脸所在大致区域，快速丢弃大部分的背景区域，从而缩小算法的搜索范围。随后可计算各像素与人脸肤色的相似度，通过相似度信息将人脸图像二值化，采取像素比较的方法提取人脸的矩形轮廓，去除耳朵，脖子和额头以外的区域。
预处理：预处理阶段首先要获取的图像转化为灰度图，判断人脸图像样本的质量,以滤除模糊的人脸图像,接着对筛选出的质量较好的人脸图像进行归一化处理。人脸图像归一化包括光照归一化和几何归一化。光照归一化是为了减少光照变化对人脸识别的影响,通过光学标准化变换或采用主动光源的方法使得所有训练图像样本和测试图像样本的光度特性都比较接近。近来,尤其是近红外线主动光源的采用，大大降低了外界光照对人脸图像的影响,使得人脸图像样本光度特性非常稳定。
几何归一化就是通过对人脸图像进行几何变换使得人脸图像的几何特性尽量接近，以此提高人脸识别***的性能。目前最通用的几何归一化方法是：先定出原始人脸图像中双眼的位置后再依此对人脸图像进行旋转或缩放将图像中双眼调整到指定位置。其中，人眼的精确定位是关键。
人脸特征提取和验证：人脸识别的算法大致可分为两类：基于统计的方法和基于几何的方法。当应用统计方法解决人脸识别问题时，一再碰到的一个问题是维数问题。通常将一幅包含n×m像素的图像看作是n×m维空间里的一个点，在如此高维的空间里找出一个快速而且鲁棒的识别算法是不可行的。因此降低维数也即抽取人脸特征成为解决处理问题的关键。
特征提取是对输入的模式信息进行处理和分析，将对分类有意义的低维信息作为该模式的特征提取出来，目的是提高识别准确率、减少运算量。可将人脸图像看作一个二维矩阵，矩阵奇异值作为识别特征。奇异值特征在描述图像时具有稳定性、转置不变性、旋转不变性、位移不变性、镜像变换不变性等重要特性，因此将图像矩阵的奇异值作为人脸特征是有效的。然而，所获得的奇异值特征仍有较高的维数，为此采用主分量分析技术（PCA）来进一步降低特征空间的维数，但PCA方法获得的特征是最佳描述特征而非最佳分类特征，直接采用这些特征进行识别的效果并不好，而多类Fisher线性判别（FLD）分析为我们提供了降低维数的一个合理途径和最佳的分类特征，因此再采用FLD投影以获得最佳分类特征，然后在此空间上进行识别。
***使用之前，需对人脸库进行初始化训练，提取库中人脸样本的特征。训练人脸库需要进行大量耗费时间的数值运算。其中一项重要任务就是将人脸图像从高维空间映射到一个低维子空间中。根据特征子空间的理论，只要找到低维子空间中的一组基即可。要计算这组基需要将一组图像作为一个整体加以运算。
可以采用类内平均距离度量的方法（基于K-L变换）来验证呼叫者的身份验证，当待识人脸的最佳分类特征与人脸库的最佳分类特征的平均距离小于某设定的阈值时，则认为该呼叫者为合法用户，否则为非法用户。
如图3所示的实施流程示意图可见，该***在接收到用户呼叫后，采集图像信息并进行人脸检测，如果有人脸，则进行人脸辨识，否则通过语音提示用户；如果用户通过身份审核则开门，否则通过语音或声音，提示室内人员并等待室内人员响应，如果超过等待时间，则本次呼叫结束；主控制器在作出开门指令后，电控锁打开，等待用户通过后关门，并根据安全级别，开启尾随检测设备，如果存在尾随，则发出语音报警信号并关门。
上述实施例只为说明本发明的技术构思及特点，其目的在于让熟悉此项技术的人士能够了解本发明的内容并加以实施，并不能以此限制本发明的保护范围，凡根据本发明精神实质所作的等效变化或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围内。

Claims (5)

1.基于人脸识别的门禁控制方法，其特征在于包括如下步骤：
S1图像信息采集：采用场景下布置的视频摄像头自动捕捉监控区域内初步判断包含人脸的视频图像并传回视频服务器；
S2数据处理：基于回传的视频图像进行分析、自动捕捉人脸图像部分，并与数据库中已有的照片比对匹配、识别人脸，包括子步骤：
S21人脸检测：基于像素区分视频图像每一帧中的背景区域和人脸肤色区域，计算各像素与人脸肤色的相似度，通过相似度信息将人脸图像二值化，并采取像素比较的方法提取人脸的矩形轮廓，去除耳朵，脖子和额头以外的区域；
S22图片预处理：先对S21后的图像转化为灰度图，滤除模糊的人脸图像；并对筛选出的人脸图像进行包括光照归一化和几何归一化的处理，使所有训练图像样本和测试图像样本的光度特性和比例吻合；
S23特征提取：对由S22完成的图像样本进行处理和分析，将对分类有意义的低维信息作为该图像样本的奇异值特征提取出来、降低维数，而后采用主分量分析技术进一步降低特征空间的维数，再采用多类Fisher线性判别分析获得最佳分类特征；
S24人脸验证：初始化训练数据库中的人脸库，将人脸图像从高位空间映射到低维子空间中，并提取出低维子空间中的一组基作为人脸库中的最佳分类特征；采用类内平均距离度量的方法验证呼叫者，当待识人脸的最佳分类特征与人脸库的最佳分类特征的平均距离小于某设定的阈值时，则认为该呼叫者为合法用户，否则为非法用户；
S3门禁操作：对经S24验证的合法用户，实施开门操作；对经S24验证的非法用户，实施语音报警或呼叫室内分机人工识别。
2.根据权利要求1所述基于人脸识别的门禁控制方法，其特征在于：所述视频摄像头中临门的一个与室内分机关联并对讲可视。
3.根据权利要求1所述基于人脸识别的门禁控制方法，其特征在于：步骤S22中，所述光照归一化是指采用光学标准化变换和主动光源的方法使得所有训练图像样本和测试图像样本的光度特性接近。
4.根据权利要求3所述基于人脸识别的门禁控制方法，其特征在于：步骤S22中，所述主动光源为近红外线。
5.根据权利要求1所述基于人脸识别的门禁控制方法，其特征在于：步骤S22中，所述几何归一化是指对人脸图像基于原始人脸图像中双眼的位置进行旋转、缩放的几何变换使得几何特性接近。
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