一种基于物联网的人脸识别系统及方法与流程

1.本发明涉及人脸识别技术领域，具体为一种基于物联网的人脸识别系统及方法。


背景技术：

2.在智能视频门锁应用中，人脸识别作为生物特征识别的重要组成，使用隐蔽性强、涵盖应用目标对象广，在各行业都具有规模应用的需求和条件，但目前的人脸识别在工作时，往往易受到外界复杂环境的影响，造成人脸识别效率较低，识别结果不够准确，识别失败率较高，从而大大影响了人脸识别的工作效率和使用效果。


技术实现要素：

3.本发明的目的在于提供一种基于物联网的人脸识别系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
4.为实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：
5.一种基于物联网的人脸识别系统，包括基于物联网的人脸采集装置、人脸识别装置和数据库；
6.所述人脸采集装置包括用于采集人脸图像信息的高清摄像头和用于将采集到的人脸图像信息进行传输的信号发送器；
7.所述人脸识别装置包括用于接收信号发送器发送的人脸图像信息的信号接收器，用于确定所述人脸图像信息中是否包含待识别人脸图像的人脸确定模块，用于提取所述的待识别人脸图像信息的提取模块，用于将提取到的所述待识别人脸图像信息和完整人脸图像信息进行加权计算并进行特征匹配以及将加权值最匹配的完整人脸图像的整体面部特征作为所述待识别人脸图形整体面部特征的的特征匹配模块，用于将识别出的所述待识别人脸图像的整体面部特征与数据库中的人脸图像的整体面部特征进行比对，确定所述待识别人脸图像对用的人员身份信息的身份信息确定模块，用于将视频图像中识别出的所述待识别人脸图像进行技术处理，动态呈现所述待识别人脸图像完整人脸图像的人脸合成单元模块；
8.所述数据库包括用于将人脸图像进行存储的存储器和处理器。
9.一种基于物联网的人脸识别方法，包括如下步骤：
10.步骤s1：接收人脸采集装置发送的视频图像数据；
11.步骤s2：确定视频图像数据中是否包含待识别人脸图像，若是则进行下步骤；
12.步骤s3：提取视频图像数据中的待识别人脸图像的面部特征；
13.步骤s4：将提取到的面部特征与完整人脸面部特征进行加权计算并进行匹配比对，将最匹配的完整人脸图像作为待识别人脸图像的完整人脸图像；
14.步骤s5：将待识别的完整人脸图像与数据库中预存的人脸图像进行比对，确定所述待识别人脸图像信息的身份信息；
15.步骤s6：通过图像拼接将所述监控图像中识别出的所述待识别人脸图像进行技术
合成，并动态呈现所述待识别人脸图像的完整人脸图像；
16.步骤s7：将监控图像以及识别出来的所述待识别人图像数据进行实时拷贝存储。
17.进一步地，所述信号发送器和信号接收器之间通过局域网或5g通信网络进行连接。
18.与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
19.(1)本发明基于物联网的人脸识别系统及方法，在对视频图像中的人脸进行识别时，可将待识别人脸图像与完整人脸图像进行识别比对匹配，并将最匹配的完整人脸图像作为待识别人脸图像的完整人脸图像，以此与数据库中的人脸图像进行比对，确定待识别人脸图像身份信息，并通过技术合成将待识别人脸图像进行动态优化，从而提高人脸识别的工作效率，避免其受到外界复杂环境影响，使人脸识别更准确，识别成功率更高。
20.(2)本发明基于物联网的人脸识别系统及方法，将人脸采集装置、人脸识别装置和数据库通过局域网或5g通信网络连接在一起，进行信息交换和通信，以实现智能化识别，减少了系统的复杂程度，使系统更为简便，并大大提高了人脸识别的工作效率。
21.(3)本发明基于物联网的人脸识别系统及方法，通过存储器将视频图像数据与待识别人脸图像数据进行实时拷贝存储，保证了数据的安全性和可溯源性，避免人脸数据丢失。
附图说明
22.为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需使用的附图作简单介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对保护范围的限定，对于本领域技术人员来说，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
23.图1为本发明系统组成框图。
24.图2为本发明人脸采集装置示意框图。
25.图3为本发明人脸识别装置示意框图。
26.图4为本发明数据库示意框图。
27.图5为本发明方法流程示意图。
具体实施方式
28.为使本技术的目的、技术方案和优点更为清楚，下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明，本发明的实施方式包括但不限于下列实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
29.下面对其实施例进行说明。
30.请参阅图1
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4，一种基于物联网的人脸识别系统，包括基于物联网的人脸采集装置、人脸识别装置和数据库；
31.所述人脸采集装置包括用于采集人脸图像信息的高清摄像头和用于将采集到的人脸图像信息进行传输的信号发送器，其中，高清摄像头采集到的的人脸图像信息可能包含局部人脸信息和完整人脸信息；
32.所述人脸识别装置包括用于接收信号发送器发送的人脸图像信息的信号接收器，用于确定所述人脸图像信息中是否包含待识别人脸图像的人脸确定模块，用于提取所述的待识别人脸图像信息的提取模块，用于将提取到的所述待识别人脸图像信息和完整人脸图像信息进行加权计算并进行特征匹配以及将加权值最匹配的完整人脸图像的整体面部特征作为所述待识别人脸图形整体面部特征的的特征匹配模块，用于将识别出的所述待识别人脸图像的整体面部特征与数据库中的人脸图像的整体面部特征进行比对，确定所述待识别人脸图像对用的人员身份信息的身份信息确定模块，用于将视频图像中识别出的所述待识别人脸图像进行技术处理，动态呈现所述待识别人脸图像完整人脸图像的人脸合成单元模块，其中，信号发送器和信号接收器之间通过局域网或5g通信网络连接，以提高数据传输的稳定性和快速性，进而提高人脸识别系统工作效率；
33.所述数据库包括用于将人脸图像进行存储的存储器和处理器。
34.请参阅图5，一种基于物联网的人脸识别方法，包括如下步骤：
35.步骤s1：接收人脸采集装置发送的视频图像数据；
36.步骤s2：确定视频图像数据中是否包含待识别人脸图像，若是则进入下一步在；
37.步骤s3：提取视频图像数据中的待识别人脸图像的面部特征；
38.步骤s4：将提取到的面部特征与完整人脸面部特征进行加权计算并进行匹配比对，将最匹配的完整人脸图像作为待识别人脸图像的完整人脸图像；
39.步骤s5：将待识别的完整人脸图像与数据库中预存的人脸图像进行比对，确定所述待识别人脸图像信息的身份信息；
40.步骤s6：通过图像拼接将所述监控图像中识别出的所述待识别人脸图像进行技术合成，并动态呈现所述待识别人脸图像的完整人脸图像；
41.步骤s7：将监控图像以及识别出来的所述待识别人图像数据进行实时拷贝存储；保证了数据的安全性和可溯源性，避免数据发生丢失。
42.具体的，所述信号发送器和信号接收器之间通过局域网或5g通信网络进行连接，便于数据传输更加稳定快速，提高人脸识别系统工作效率。
43.上述实施例仅为本发明的优选实施例，并非对本发明保护范围的限制，但凡采用本发明的设计原理，以及在此基础上进行非创造性劳动而作出的变化，均应属于本发明的保护范围之内。