本發(fā)明涉及一種人像比對處理方法，尤其涉及一種識別率和認證率高的人像比對處理方法。

背景技術：

近年來，安防行業(yè)掀起了一波人像識別的熱潮，眾多廠商紛紛推出了相關產品，使得人像識別成為了行業(yè)內的熱點技術方向。

雖然現(xiàn)有人像識別技術功用巨大，但在實際應用中，我們依舊會遇到很多問題。其中，人像圖像質量對識別率的影響較高，圖像質量差，辨識度低，有效特征很少，有時即使用肉眼也很難確認身份。圖像質量又受多種因素影響，如光照、姿態(tài)、表情、人像尺寸、清晰度等。通過同一個人在不同光照下的圖片對比，就可以看出同一個人在不同光照下的圖片用肉眼也很難辨別。所以說，目前的人像識別系統(tǒng)只能在一些較規(guī)范的環(huán)境下進行，如光線均勻，人像需要正對著攝像機，并且保證人像在畫面中有一定的像素寬度。但是在實際的安防監(jiān)控場合中，這些限制條件很難一一滿足。目前，在驗證過程中，現(xiàn)有的驗證設備大多需要對被認證人跟數(shù)據(jù)庫人像進行大面積對比才能得出較高精度，使得這樣的處理方式需要較長的時間進行比對而且比對角度單一，嚴重的影響驗證效率和精度。

技術實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的是，提供一種人像比對處理方法，可有效提高識別率和識別精度。

為該實現(xiàn)該目的，提供了一種人像比對處理方法，該方法還包括如下處理步驟：

步驟1：處理系統(tǒng)接收輸入的原始相片并且對原始相片進行人像特征數(shù)據(jù)提取，形成人像特征數(shù)據(jù)集；

步驟2：對人像特征數(shù)據(jù)集進行有效人像判斷，得到有效人像特征數(shù)據(jù)集；

步驟3：對有效人像特征數(shù)據(jù)集進行質量驗證，提取出質量滿足設定要求的人像特征數(shù)據(jù)集；

步驟4：對質量滿足設定要求的人像特征數(shù)據(jù)集進行對應的人像特征數(shù)據(jù)提取并且進行結構化數(shù)據(jù)轉換，從而生成具體的結構化數(shù)據(jù)人像特征碼；

步驟5：將上述具體的結構化數(shù)據(jù)人像特征碼和已有的特征數(shù)據(jù)庫中的結構化數(shù)據(jù)人像特征碼進行相似性比較并且把比較得出的相似度百分比分數(shù)進行輸出即可。

優(yōu)選地，在步驟1中，提取人像特征數(shù)據(jù)時還獲得各人像特征點的二維坐標點，獲得各人像特征點的二維坐標點的過程如下：

先在原始圖片上進行逐行像素掃描獲得全部滿足疑似人像的特征點，然后逐一獲得滿足疑似人像的特征點在原始圖片上的二維坐標點，再對獲得的二維坐標點周邊逐一進行相關人像特征數(shù)據(jù)掃描從而進行確認。

優(yōu)選地，所述疑似人像的特征點為滿足能看見眼睛。

優(yōu)選地，在步驟1中，人像特征數(shù)據(jù)集包括人像特征數(shù)據(jù)及人像特征點的二維坐標點。

優(yōu)選地，在步驟2中，根據(jù)設定的有效人像判斷標準對形成的人像特征數(shù)據(jù)集中人像特征數(shù)據(jù)逐一進行有效人像判斷，若判斷該人像特征數(shù)據(jù)不是有效人像，則結束，若判斷該人像特征數(shù)據(jù)是有效人像，則記錄，從而得到有效人像特征數(shù)據(jù)集。

優(yōu)選地，在步驟2中，得到有效人像特征數(shù)據(jù)集后，還對人像特征集是否都完成有效人像檢測進行判斷，若發(fā)現(xiàn)有未處理的人像特征數(shù)據(jù)，就繼續(xù)對未處理的人像特征數(shù)據(jù)進行判斷處理，若沒發(fā)現(xiàn)有未處理的人像特征數(shù)據(jù)，則進行步驟3。

優(yōu)選地，在步驟3中，對有效人像特征數(shù)據(jù)集進行質量驗證時，根據(jù)設定的有效人像完整度標準逐一對有效人像特征數(shù)據(jù)集中有效人像特征數(shù)據(jù)進行質量評分，從而得出滿足設定質量分數(shù)的人像特征數(shù)據(jù)集。

優(yōu)選地，所述設定的有效人像標準為設定的人像圖片的清晰度、設定的人像的角度范圍和能看見眼睛。

優(yōu)選地，在步驟4中，所得的結構化數(shù)據(jù)人像特征碼還存入到已有的特征數(shù)據(jù)庫。

本發(fā)明與現(xiàn)有技術相比，其有益效果在于：

本發(fā)明通過對原始圖片掃描建立人像特征數(shù)據(jù)集并且通過處理得出滿足質量要求的人像特征數(shù)據(jù)集，通過轉化成結構化數(shù)據(jù)人像特征碼與現(xiàn)有的特征數(shù)據(jù)庫中的結構化數(shù)據(jù)人像特征碼進行相似性比較，可有效提高識別率和識別精度。本發(fā)明同時具有識別準確度高，采集率高，對光線的抗干擾強能力；通過本發(fā)明進行人員身份識別，能夠使被驗證人在不同的角度都能通過識別，能大大的提升通過的效率以及識別的準確度，同時還能夠收集到被認證人信息。

附圖說明

圖1為本發(fā)明的流程圖。

具體實施方式

下面結合實施例，對本發(fā)明作進一步的描述，但不構成對本發(fā)明的任何限制，任何在本發(fā)明權利要求范圍所做的有限次的修改，仍在本發(fā)明的權利要求范圍內。

如圖1所示，本發(fā)明提供了一種人像比對處理方法，該方法還包括如下處理步驟：

步驟1：處理系統(tǒng)接收輸入的原始相片并且對原始相片進行人像特征數(shù)據(jù)提取，形成人像特征數(shù)據(jù)集；

步驟2：對人像特征數(shù)據(jù)集進行有效人像判斷，得到有效人像特征數(shù)據(jù)集；

步驟3：對有效人像特征數(shù)據(jù)集進行質量驗證，提取出質量滿足設定要求的人像特征數(shù)據(jù)集；

步驟4：對質量滿足設定要求的人像特征數(shù)據(jù)集進行對應的人像特征數(shù)據(jù)提取并且進行結構化數(shù)據(jù)轉換，從而生成具體的結構化數(shù)據(jù)人像特征碼；

步驟5：將上述具體的結構化數(shù)據(jù)人像特征碼和已有的特征數(shù)據(jù)庫中的結構化數(shù)據(jù)人像特征碼進行相似性比較并且把比較得出的相似度百分比分數(shù)進行輸出即可。

在本實施例中，處理系統(tǒng)為計算機，并且計算機能夠通過外界攝像頭或人像采集槍對被認證對象進行圖像采集，現(xiàn)有的特征數(shù)據(jù)庫為所認證對象已經存在有的的結構化數(shù)據(jù)人像特征碼的數(shù)據(jù)庫，并且現(xiàn)有的特征數(shù)據(jù)庫與處理系統(tǒng)相鏈接，其中結構化數(shù)據(jù)人像特征碼為計算機能夠識別的二進制數(shù)據(jù)。

在本實施例中，在處理最后將比較得出的相似度百分比分數(shù)進行輸出可有效的反映對比效果和處理速度，使得結果更直觀。

在步驟1中，提取人像特征數(shù)據(jù)時還獲得各人像特征點的二維坐標點，獲得各人像特征點的二維坐標點的過程如下：

先在原始圖片上進行逐行像素掃描獲得全部滿足疑似人像的特征點，然后逐一獲得滿足疑似人像的特征點在原始圖片上的二維坐標點，再對獲得的二維坐標點周邊逐一進行相關人像特征數(shù)據(jù)掃描從而進行確認。

在步驟1中，人像特征數(shù)據(jù)集包括人像特征數(shù)據(jù)及人像特征點的二維坐標點。根據(jù)不同二維坐標點的人像特征，可以形成獨立人像特征數(shù)據(jù)集。

在本實施例中，人像特征數(shù)據(jù)集可以包括一個人像特征數(shù)據(jù)子集或多個人像特征數(shù)據(jù)子集。

在步驟2中，根據(jù)設定的有效人像判斷標準對形成的人像特征數(shù)據(jù)集中人像特征數(shù)據(jù)逐一進行有效人像判斷，若判斷該人像特征數(shù)據(jù)不是有效人像，則結束，若判斷該人像特征數(shù)據(jù)是有效人像，則記錄，從而得到有效人像特征數(shù)據(jù)集。

在步驟2中，得到有效人像特征數(shù)據(jù)集后，還對人像特征集是否都完成有效人像檢測進行判斷，若發(fā)現(xiàn)有未處理的人像特征數(shù)據(jù)，就繼續(xù)對未處理的人像特征數(shù)據(jù)進行判斷處理，若沒發(fā)現(xiàn)有未處理的人像特征數(shù)據(jù)，則進行步驟3。

在步驟3中，對有效人像特征數(shù)據(jù)集進行質量驗證時，根據(jù)設定的有效人像完整度標準逐一對有效人像特征數(shù)據(jù)集中有效人像特征數(shù)據(jù)進行質量評分，從而得出滿足設定95分及以上的人像特征數(shù)據(jù)集。

設定的有效人像標準為設定的人像圖片的清晰度、設定的人像的角度范圍和能看見眼睛。

在本實施例中，根據(jù)有效人像標準進行有效人像判斷為在能看見雙眼睛的前提下，根據(jù)圖片像素獲取清晰度大小和人像抓拍的角度，如在能看見雙眼的角度范圍內，來對圖片進行有效人像判斷。

在本實施例中，有效人像特征數(shù)據(jù)集可以包括一個有效人像特征數(shù)據(jù)集或多個有效人像特征數(shù)據(jù)集。有效人像特征數(shù)據(jù)集為人像的眼睛和嘴及其兩者中間的特征包括鼻子和臉的特征，并且獲取若干的特征點，各特征點均建立有坐標，如，鼻子或臉上的一顆痣，則將該痣作為一特征點并且建立坐標。

在步驟4中，所得的結構化數(shù)據(jù)人像特征碼還存入到已有的特征數(shù)據(jù)庫。使得的特征數(shù)據(jù)庫更完善。

本發(fā)明的工作過程：在進行人像認證時，處理系統(tǒng)接收輸入的原始相片，先在原始圖片上進行逐行像素掃描獲得全部滿足疑似人像的特征點，然后逐一獲得滿足疑似人像的特征點在原始圖片上的二維坐標點，再對獲得的二維坐標點周邊逐一進行相關人像特征數(shù)據(jù)掃描從而進行確認，將全部人像特征數(shù)據(jù)及對應的二維坐標點，形成人像特征數(shù)據(jù)集；對形成的人像特征數(shù)據(jù)集逐一進行有效人像判斷，若判斷該人像特征數(shù)據(jù)不是有效人像，則結束，若判斷該人像特征數(shù)據(jù)是有效人像，則記錄該有效人像特征數(shù)據(jù)，從而在得到有效人像特征數(shù)據(jù)集后，還對人像特征集是否都完成有效人像檢測進行判斷，若發(fā)現(xiàn)有未處理的人像特征數(shù)據(jù)，就繼續(xù)對未處理的人像特征數(shù)據(jù)進行判斷處理，若沒發(fā)現(xiàn)有未處理的人像特征數(shù)據(jù)，則對有效人像特征數(shù)據(jù)集進行質量驗證，提取出滿足質量要求的人像特征數(shù)據(jù)集；對滿足質量要求的人像特征數(shù)據(jù)集進行對應的人像特征數(shù)據(jù)提取并且進行結構化數(shù)據(jù)轉換，從而生成具體的結構化數(shù)據(jù)人像特征碼，所得的結構化數(shù)據(jù)人像特征碼還存入到現(xiàn)有的特征數(shù)據(jù)庫；將結構化數(shù)據(jù)人像特征碼和現(xiàn)有的特征數(shù)據(jù)庫中的結構化數(shù)據(jù)人像特征碼進行相似性比較并且把比較得出的相似度百分比分數(shù)進行輸出，結束進程。

通過本發(fā)明進行人員身份識別，能大大的提升通過的效率以及識別的準確度，同時還能夠收集到被認證人信息。可有效提高識別率和識別精度。

以上僅是本發(fā)明的優(yōu)選實施方式，應當指出對于本領域的技術人員來說，在不脫離本發(fā)明結構的前提下，還可以作出若干變形和改進，這些都不會影響本發(fā)明實施的效果和專利的實用性。