一种基于云计算与大数据架构的人脸识别监控系统及方法与流程

1.本发明涉及一种基于云计算与大数据架构的人脸识别监控系统及方法。


背景技术：

2.在视频监控的个人脸识别中，对人脸识别的要求非常高，因为视频监控中有一些目标对象会通过戴眼镜或者是戴其他的装饰物来进行面部的伪装，在这种情况下，人脸识别系统就不能够较为准确的识别目标人脸图像是否与存储的数据内的人脸图像一致，为了解决这个问题，在相关现有技术中也公开了有一些技术可以实现对目标人脸的图像的处理，比如说，相关现有技术中专利cn110569763b有使用深度卷积神经网络模型对目标人脸图像中的眼镜进行去除，其技术核心主要先将含有眼镜的一部分图像从总图中切分出来，单独对该切分出来的一部分图像进行特征的提取和相关的操作，从而将得到去除眼镜后的部分图像，然后将该部分图像再与原来的整图进行合并，得到完整的去除眼镜的人脸图像，在此基础上，就可以通过人脸识别来确定目标是否为已存储的人脸图像中的目标。但该技术存在一定的缺陷，主要在于该技术在对人脸图像进行处理过程中，首先将原图中对部分图像的处理，也通过基于卷积神经网络模型特征训练学习处理的，然后再次合并后识别，在此过程中，实际上会把原图中的一部分的语义丢失掉，所以所得到的合并图实际上与原图相比虽然去除了眼镜等装饰物，或者隐藏物、掩盖物，但是却将图像的特征的语义大大减少，所以这样依然会造成人脸识别不够精准。


技术实现要素：

3.为了克服现有的技术存在的不足，本发明提供一种基于云计算与大数据架构的人脸识别监控系统及方法。
4.本发明解决其技术问题所采用的技术方案：
5.一种基于云计算与大数据架构的人脸识别方法，包括步骤有
6.通过大数据端采集来源于大数据的人脸图像数据；来源于大数据的人脸图像数据中包括有配带多种型号、类型脸部装饰物的人脸图像；其中脸部装饰物包括眼镜、假发、口罩；对来源于大数据的人脸图像数据进行学习训练获取一部分典型脸部装饰物的特征；
7.通过云计算服务器从监控视频中提取可疑对象的人脸图像n；通过云计算服务器从历史数据库中获取历史存储的目标对象的人脸图像m；识别可疑对象的人脸图像中的人脸上是否有配带脸部装饰物，如没有，则基于人脸识别模型判断可疑对象的人脸图像的对象是否与目标对象的人脸图像中的某一个对象一致；如可疑对象的人脸图像中的人脸上配带有脸部装饰物则找到其典型脸部装饰物的特征；将典型脸部装饰物的特征分别添加到每一个目标对象的人脸图像上；然后基于人脸识别模型判断可疑对象的人脸图像的对象是否与目标对象的人脸图像中的某一个对象一致。
8.进一步，所述可疑对象包括配带多种脸部装饰物的对象人；人脸识别模型中包括有卷积神经网络模型。
9.进一步，所述典型脸部装饰物的特征包括对来源于大数据的人脸图像数据的一种像素分布的描述函数，该函数定义如下：
10.基于人脸图的尺寸大小建立二维坐标，为每一个像素点分配一个相对的坐标(i，j)，像素分布的描述函数为t，t＝(v
ij
丨i∈(a，b)，j∈(c，d))；v
ij
即表征坐标为(i，j)的像素点的像素值，t中有多少个像素点即有多少个像素值v
ij
，i∈(a，b)与j∈(c，d)即i、j的范围，a，b，c，d均为相对坐标点，a，b在第一个维度，c，d在第二个维度，a、b、c，d共同确定的区域即脸部装饰物在人脸图上的相对位置。
11.进一步，一个典型脸部装饰物的特征对应包括有若干个像素分布的描述函数t。
12.一种基于云计算与大数据架构的人脸识别监控系统，包括
13.大数据端、云计算服务器，所述大数据端用于采集来源于大数据的人脸图像数据(a)；来源于大数据的人脸图像数据中包括有配带多种型号、类型脸部装饰物(b)的人脸图像；其中脸部装饰物包括眼镜、假发、口罩；云计算服务器用于对来源于大数据的人脸图像数据进行学习训练获取一部分典型脸部装饰物的特征；还用于从监控视频中提取可疑对象的人脸图像n；还用于从历史数据库中获取历史存储的目标对象的人脸图像m；识别可疑对象的人脸图像中的人脸上是否有配带脸部装饰物，如没有，则基于人脸识别模型判断可疑对象的人脸图像的对象是否与目标对象的人脸图像中的某一个对象一致；如可疑对象的人脸图像中的人脸上配带有脸部装饰物则找到其典型脸部装饰物的特征；将典型脸部装饰物的特征分别添加到每一个目标对象的人脸图像上；然后基于人脸识别模型判断可疑对象的人脸图像的对象是否与目标对象的人脸图像中的某一个对象一致。
14.有益效果
15.本技术面对有眼镜或者是其他装饰物的人脸特征图时，将其人脸特征图保持完整，并且不进行拆分，保留原有的眼镜或者其他装饰物的像素，然后在人脸识别的过程中给予存储的目标人脸图像相应的增加眼镜或者其他装饰物相应的像素点，所以说本技术再识别过程中不会因为切分合并再识别丢失语义。
具体实施方式
16.本技术公开了一种基于云计算与大数据架构的人脸识别方法，其包括步骤有，通过大数据端采集来源于大数据的人脸图像数据；来源于大数据的人脸图像数据中包括有配带多种型号、类型脸部装饰物的人脸图像；其中脸部装饰物包括眼镜、假发、口罩；对来源于大数据的人脸图像数据进行学习训练获取一部分典型脸部装饰物的特征；通过云计算服务器从监控视频中提取可疑对象的人脸图像n；通过云计算服务器从历史数据库中获取历史存储的目标对象的人脸图像m；识别可疑对象的人脸图像中的人脸上是否有配带脸部装饰物，如没有，则基于人脸识别模型判断可疑对象的人脸图像的对象是否与目标对象的人脸图像中的某一个对象一致；如可疑对象的人脸图像中的人脸上配带有脸部装饰物则找到其典型脸部装饰物的特征；将典型脸部装饰物的特征分别添加到每一个目标对象的人脸图像上；然后基于人脸识别模型判断可疑对象的人脸图像的对象是否与目标对象的人脸图像中的某一个对象一致；优选地实施中，所述可疑对象包括配带多种脸部装饰物的对象人；人脸识别模型中包括有卷积神经网络模型。
17.可以理解的，本技术的一个核心就是在面对有眼镜或者是其他装饰物的人脸特征
图时，将其人脸特征图保持完整，并且不进行拆分，保留原有的眼镜或者其他装饰物的像素，然后在人脸识别的过程中给予存储的目标人脸图像相应的增加眼镜或者其他装饰物相应的像素点，所以说本技术再识别过程中不会因为切分合并再识别丢失语义。
18.优选地实施中所述典型脸部装饰物的特征包括对来源于大数据的人脸图像数据的一种像素分布的描述函数，该函数定义如下：
19.基于人脸图的尺寸大小建立二维坐标，为每一个像素点分配一个相对的坐标(i，j)，像素分布的描述函数为t，t＝(v
ij
丨i∈(a，b)，j∈(c，d))；v
ij
即表征坐标为(i，j)的像素点的像素值，t中有多少个像素点即有多少个像素值v
ij
，i∈(a，b)与j∈(c，d)即i、j的范围，a，b，c，d均为相对坐标点，a，b在第一个维度，c，d在第二个维度，a、b、c，d共同确定的区域即脸部装饰物在人脸图上的相对位置；另外一个典型脸部装饰物的特征对应包括有若干个像素分布的描述函数t。
20.本技术还公开了一种基于云计算与大数据架构的人脸识别监控系统，包括大数据端、云计算服务器，所述大数据端用于采集来源于大数据的人脸图像数据(a)；来源于大数据的人脸图像数据中包括有配带多种型号、类型脸部装饰物(b)的人脸图像；其中脸部装饰物包括眼镜、假发、口罩；云计算服务器用于对来源于大数据的人脸图像数据进行学习训练获取一部分典型脸部装饰物的特征；还用于从监控视频中提取可疑对象的人脸图像n；还用于从历史数据库中获取历史存储的目标对象的人脸图像m；识别可疑对象的人脸图像中的人脸上是否有配带脸部装饰物，如没有，则基于人脸识别模型判断可疑对象的人脸图像的对象是否与目标对象的人脸图像中的某一个对象一致；如可疑对象的人脸图像中的人脸上配带有脸部装饰物则找到其典型脸部装饰物的特征；将典型脸部装饰物的特征分别添加到每一个目标对象的人脸图像上；然后基于人脸识别模型判断可疑对象的人脸图像的对象是否与目标对象的人脸图像中的某一个对象一致。
21.用于实施本技术中系统(尤其大数据端、云计算服务器)的功能的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。在本技术的上下文中，本技术中系统的功能的程序代码存储在机器可读介质，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
22.为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，crt(阴极射线管)或者lcd(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来
将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
23.可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(lan)、广域网(wan)、互联网以及区块链网络。
24.上述公开的实施方案，就各方面而言的，都只是举例说明的，并不是仅有的。所有在本发明范围内或在等同于本发明的范围内的改变均被本发明包含。