CN109377628A - 一种智能门禁***和方法 - Google Patents

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Abstract

本申请提供了一种智能门禁***和方法，该方法包括：获取图像；在所述图像中框定人脸区域；在所述人脸区域中提取出人脸关键点；将所述人脸关键点信息输入人脸识别人工神经网络模型，得到人脸识别结果；根据所述人脸识别结果，输出门锁命令；执行所述门锁命令。实施本申请实施例可以通过人脸识别的方式进行门禁控制，其操作更简单，极大地减少了用户进入门禁的不便。

Description

一种智能门禁***和方法
技术领域
本申请属于门禁安全领域，具体涉及一种智能门禁***和方法。
背景技术
门禁***广泛的应用于酒店、海关、小区、会展、火车站等对人员的身份认证要求很高的场所。目前市面上的门禁***大多采用刷卡、输入密码等管控方式。用户进入时，需要需要像坐公交车刷卡一样，轻轻接触或靠近读卡器，就可以读取到卡片信息，进行刷卡操作；或者，需要在门禁***上输入提前设定的密码，密码匹配后才可以进入。
然而在实际应用中，IC卡可能丢失，密码可能被用户忘记，给门禁管理造成诸多不便。而且，不论是刷卡还是输入密码都必须用户主动进行门禁识别，在火车站等人员较多的场合，门禁进入速度太慢导致排队的用户长时间等待。
发明内容
本申请的目的是提供一种智能门禁***和方法，可以通过人脸识别的方式进行门禁控制，其操作更简单，极大地减少了用户进入门禁的不便。
为实现上述申请目的，本申请所采用的技术方案是，一种智能门禁***，包括，主控处理器、摄像头和门锁装置；所述主控处理器包括，人脸识别模块和门锁命令模块；所述人脸识别模块，包括，人脸位置确定单元，关键点提取单元，人脸匹配单元；所述摄像头，用于获取图像；所述人脸位置确定单元，用于在所述图像中框定人脸区域；所述关键点提取单元，用于在所述人脸区域中提取出人脸关键点；所述人脸匹配单元，用于将所述人脸关键点信息输入人脸识别人工神经网络模型，得到人脸识别结果；所述门锁命令模块，用于根据所述人脸识别结果，输出门锁命令；所述门锁装置，用于执行所述门锁命令。
可选地，所述关键点提取单元，具体包括关键点提取人工神经网络模型，所述关键点提取人工神经网络模型经过百万级人脸图库关键点提取的学习和训练；所述关键点提取单元，具体用于将所述人脸区域信息输入所述关键点提取人工神经网络模型得到所述人脸关键点。
可选地，所述关键点提取单元，还用于将所述关键点提取人工神经网络模型输出的所述人脸关键点进行仿射变化校准。
可选地，所述关键点提取人工神经网络模型还经过不同性别、年龄、情绪的人脸图库关键点提取的学习和训练。
可选地，所述门锁命令模块还包括加密单元；所述加密单元，用于对所述门锁命令进行加密后输出给所述门锁装置。
可选地，所述***还包括：红外发射器和红外摄像头；所述红外摄像头在所述摄像头所获取的图像中有人脸的情况下，拍摄第一红外热图像；所述红外发射器在拍摄第一红外热图像后，向人脸部分发出红外线；所述红外摄像头在所述红外发射器向人脸部分发出红外线后，拍摄第二红外热图像；所述主控处理器还包括，红外图像处理模块；所述红外图像处理模块，用于对比所述第一红外热图像和所述第二红外热图像，根据所述对比结果得到活体检测结果；所述门锁命令模块，用于根据所述人脸识别结果和所述活体检测结果，输出门锁命令。
可选地，所述主控处理器还包括：照片存储模块；所述照片存储模块，用于存储每次所述门锁命令模块输出门锁命令时对应的人脸图像。
另一方面，本申请还提供了一种智能门禁方法，所述方法应用于上述任一项所述的智能门禁***中，所述方法包括：获取图像；在所述图像中框定人脸区域；在所述人脸区域中提取出人脸关键点；将所述人脸关键点信息输入人脸识别人工神经网络模型，得到人脸识别结果；根据所述人脸识别结果，输出门锁命令；执行所述门锁命令。
可选地，在所述人脸区域中提取出人脸关键点，包括：将所述人脸区域信息输入关键点提取人工神经网络模型得到所述人脸关键点，所述关键点提取人工神经网络模型经过百万级人脸图库关键点提取的学习和训练。
可选地，所述关键点提取人工神经网络模型还经过不同性别、年龄、情绪的人脸图库关键点提取的学习和训练。
可选地，根据所述人脸识别结果，输出门锁命令，包括：根据所述人脸识别结果，输出加密后的门锁命令。
本申请具有以下有益效果：
1、本申请方案采用了人脸识别的方式进行门禁管理，使得门禁进入的操作更加便利，避免了刷卡式和输入密码式门禁***的诸多不便。
2、本方案提供的门禁***采用了优化的人工神经网络模型，使得结果更加准确，即使在图像质量不佳、清晰度不高(街头或全景监控摄像头、清晰度不高的网络摄像头等拍摄的照片)、适度的光线变化等的情况下均可保持识别的高精准率，确保门锁极高的安全性。
3、本方案提供的门禁***对锁芯加密处理，防止专业人员破译锁芯驱动电路开启门锁。
4、本方案提供的门禁***还加入活体检测装置，避免在实际应用中不良用户用照片来蒙骗人脸识别***的问题。
5、本方案提供的门禁***可以对每个尝试开锁的人像进行存储，具有非常好的可追查性。
附图说明
图1为本申请公开的一种智能门禁***的结构示意图；
图2为本申请公开的另一种智能门禁***的结构示意图；
图3为本申请公开的一种智能门禁方法的示意图。
具体实施方式
为了使本发明所解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，图1为本申请公开的一种智能门禁***的结构示意图。该智能门禁***100，包括：主控处理器110、摄像头120和门锁装置130；主控处理器110包括人脸识别模块111和门锁命令模块112；人脸识别模块111，包括，人脸位置确定单元1111，关键点提取单元1112，人脸匹配单元1113。
摄像头120，用于获取图像。
在本实施例中，摄像头为可见光波段的摄像头，可以通过拍照或者视频的方式获得图像。
人脸位置确定单元1111，用于在所述图像中框定人脸区域。
在本实施例中，人脸位置确定单元一般通过矩形框框住上述摄像头120拍摄的图像中含有人脸的位置区域。
关键点提取单元1112，用于在所述人脸区域中提取出人脸关键点。
在本实施例中，关键点即为人脸面部特征点。
人脸匹配单元1113，用于将所述人脸关键点信息输入人脸识别人工神经网络模型，得到人脸识别结果。
在本实施例中，人脸识别人工神经网络模型通过对百万级人脸图库进行学习和训练，可以高效准确地通过上述人脸关键点信息判断出所述人脸是否为注册人脸。
门锁命令模块112，用于根据所述人脸识别结果，输出门锁命令。
在本实施例中，若人脸识别通过，门锁命令模块112则输出开锁命令；若人脸识别不通过，门锁命令模块112则输出关锁命令或者不输出任何命令。
门锁装置130，用于执行所述门锁命令。
可以理解，在本实施中提供的门禁***中采用了人脸识别的方式进行门禁管理，使得门禁进入的操作更加便利，避免了刷卡式和输入密码式门禁***的诸多不便。并且，本方案提供的门禁***采用了人工神经网络模型，使得结果更加准确，即使在图像质量不佳、清晰度不高(街头或全景监控摄像头、清晰度不高的网络摄像头等拍摄的照片)、适度的光线变化等的情况下均可保持识别的高精准率，确保门锁极高的安全性。
作为一种可选地实施方式，上述关键点提取单元，具体包括关键点提取人工神经网络模型，关键点提取人工神经网络模型经过百万级人脸图库关键点提取的学习和训练；关键点提取单元，具体用于将所述人脸区域信息输入所述关键点提取人工神经网络模型得到所述人脸关键点。
作为一种可选地实施方式，关键点提取单元，还用于将所述关键点提取人工神经网络模型输出的所述人脸关键点进行仿射变化校准。
作为一种可选地实施方式，关键点提取人工神经网络模型还经过不同性别、年龄、情绪的人脸图库关键点提取的学习和训练。
可以理解，本方案中对关键点提取单元的优化可以进一步地保证人脸识别的准确性和可靠性。
作为一种可选地实施方式，门锁命令模块还包括加密单元；加密单元，用于对所述门锁命令进行加密后输出给所述门锁装置。
可以理解，本方案提供的门禁***对锁芯加密处理，防止专业人员破译锁芯驱动电路开启门锁。
作为一种可选地实施方式，主控处理器还包括：照片存储模块；照片存储模块，用于存储每次所述门锁命令模块输出门锁命令时对应的人脸图像。
可以理解，本方案提供的门禁***中照片存储模块的加入，可以对每个尝试开锁的人像进行存储，相当于一个单点监控，具有非常好的可追查性。
如图2所示，图2为本申请公开的另一种智能门禁***的结构示意图。该智能门禁***200，相较于智能门禁***100，
所述***200还包括：红外发射器140和红外摄像头150。
红外摄像头150在摄像头120所获取的图像中有人脸的情况下，拍摄第一红外热图像。
红外发射器140在拍摄第一红外热图像后，向人脸部分发出红外线。
红外摄像头150在红外发射器向人脸部分发出红外线后，拍摄第二红外热图像。
主控处理器110还包括，红外图像处理模块113。
红外图像处理模块113，用于对比所述第一红外热图像和所述第二红外热图像，根据对比结果得到活体检测结果。
在本实施例中，由于人体会对红外线进行吸收和反射，因此通过对比第一红外热图像和所述第二红外热图像是否达到预设条件，可以判断出被测物是否为活体。
门锁命令模块112，用于根据人脸识别结果和活体检测结果，输出门锁命令。
在本实施例中，红外发射器和红外摄像头配合进行活体检测，若活体检测通过且人脸检测通过，门锁命令模块则输出开锁命令；若活体检测不通过但人脸检测通过，说明有人用照片等道具蒙混门禁***，门锁命令模块则输出关锁命令或不输出任何命令；若活体检测通过但人脸检测不通过，说明被测人员并非注册人员，门锁命令模块则输出关锁命令或不输出任何命令。
可以理解，本方案提供的门禁***加入活体检测装置，可以避免在实际应用中不良用户用照片来蒙骗人脸识别***的问题。
如图3所示，图3为本申请公开的一种智能门禁方法的示意图。该智能门禁方法300，包括：
301、获取图像。
302、在所述图像中框定人脸区域。
303、在所述人脸区域中提取出人脸关键点。
304、将所述人脸关键点信息输入人脸识别人工神经网络模型，得到人脸识别结果。
305、根据所述人脸识别结果，输出门锁命令。
306、执行所述门锁命令。
本实施例的智能门禁方法与图1中对应的智能门禁***100相对应，起实施方式也相似，这里不做赘述。
作为一种可选的实施方式，在所述人脸区域中提取出人脸关键点，包括：将所述人脸区域信息输入关键点提取人工神经网络模型得到所述人脸关键点，所述关键点提取人工神经网络模型经过百万级人脸图库关键点提取的学习和训练。
本实施方式的智能门禁方法与图1中对应的智能门禁***100相对应，起实施方式也相似，这里不做赘述。
作为一种可选的实施方式，所述关键点提取人工神经网络模型还经过不同性别、年龄、情绪的人脸图库关键点提取的学习和训练。
本实施方式的智能门禁方法与图1中对应的智能门禁***100相对应，起实施方式也相似，这里不做赘述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的***、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的***、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

Claims (10)

1.一种智能门禁***，其特征在于，包括，主控处理器、摄像头和门锁装置；
所述主控处理器包括，人脸识别模块和门锁命令模块；
所述人脸识别模块，包括，人脸位置确定单元，关键点提取单元，人脸匹配单元；
所述摄像头，用于获取图像；
所述人脸位置确定单元，用于在所述图像中框定人脸区域；
所述关键点提取单元，用于在所述人脸区域中提取出人脸关键点；
所述人脸匹配单元，用于将所述人脸关键点信息输入人脸识别人工神经网络模型，得到人脸识别结果；
所述门锁命令模块，用于根据所述人脸识别结果，输出门锁命令；
所述门锁装置，用于执行所述门锁命令。
2.根据权利要求1所述的***，其特征在于，所述关键点提取单元，具体包括关键点提取人工神经网络模型，所述关键点提取人工神经网络模型经过百万级人脸图库关键点提取的学习和训练；
所述关键点提取单元，具体用于将所述人脸区域信息输入所述关键点提取人工神经网络模型得到所述人脸关键点。
3.根据权利要求2所述的***，其特征在于，所述关键点提取单元，还用于将所述关键点提取人工神经网络模型输出的所述人脸关键点进行仿射变化校准。
4.根据权利要求2所述的***，其特征在于，所述关键点提取人工神经网络模型还经过不同性别、年龄、情绪的人脸图库关键点提取的学习和训练。
5.根据权利要求1所述的***，其特征在于，所述门锁命令模块还包括加密单元；
所述加密单元，用于对所述门锁命令进行加密后输出给所述门锁装置。
6.根据权利要求1所述的***，其特征在于，所述***还包括：红外发射器和红外摄像头；
所述红外摄像头在所述摄像头所获取的图像中有人脸的情况下，拍摄第一红外热图像；
所述红外发射器在拍摄第一红外热图像后，向人脸部分发出红外线；
所述红外摄像头在所述红外发射器向人脸部分发出红外线后，拍摄第二红外热图像；
所述主控处理器还包括，红外图像处理模块；
所述红外图像处理模块，用于对比所述第一红外热图像和所述第二红外热图像，根据所述对比结果得到活体检测结果；
所述门锁命令模块，用于根据所述人脸识别结果和所述活体检测结果，输出门锁命令。
7.根据权利要求1所述的***，其特征在于，所述主控处理器还包括：照片存储模块；
所述照片存储模块，用于存储每次所述门锁命令模块输出门锁命令时对应的人脸图像。
8.一种智能门禁方法，所述方法应用于如权利要求1至7任一项所述的智能门禁***中，所述方法包括：
获取图像；
在所述图像中框定人脸区域；
在所述人脸区域中提取出人脸关键点；
将所述人脸关键点信息输入人脸识别人工神经网络模型，得到人脸识别结果；
根据所述人脸识别结果，输出门锁命令；
执行所述门锁命令。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，
在所述人脸区域中提取出人脸关键点，包括：
将所述人脸区域信息输入关键点提取人工神经网络模型得到所述人脸关键点，所述关键点提取人工神经网络模型经过百万级人脸图库关键点提取的学习和训练。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述关键点提取人工神经网络模型还经过不同性别、年龄、情绪的人脸图库关键点提取的学习和训练。
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