專利名稱：智能人員卡口系統(tǒng)及人員監(jiān)控管理方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及視頻監(jiān)控，特別涉及視頻監(jiān)控中的人員監(jiān)控管理技術(shù)。
背景技術(shù)：
近年來，隨著經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展和人民生活水平的不斷提高，誘發(fā)和滋生犯罪的消極因素大量存在，犯罪手段逐步向高科技、智能化、專業(yè)化方向發(fā)展，增強(qiáng)了犯罪行為的突發(fā)性、不確定性，給防范和偵破工作帶來極大的困難，而治安卡口監(jiān)控系統(tǒng)是社會治安防控工作、刑偵、交通管理中必不可少的一個重要手段。目前在整個治安監(jiān)控中，雖然對于車輛監(jiān)控的卡口已推行多年，但對人的管理和設(shè)卡幾乎為零。目前，已提出了一些針對人員卡口的智能監(jiān)控系統(tǒng)，通過設(shè)卡對經(jīng)過卡口的人進(jìn)行治安監(jiān)控。在現(xiàn)有的卡口監(jiān)控系統(tǒng)中主要還是通過攝像機(jī)的實(shí)時圖像采集功能，實(shí)現(xiàn)對經(jīng)過卡口的人員監(jiān)控。然而，本發(fā)明的發(fā)明人發(fā)現(xiàn)，目前的這些系統(tǒng)大都是基于標(biāo)清圖像進(jìn)行的，分辨率最大為720女576，盡管對于一般的室內(nèi)出入口(出入口的寬度為1-2米)的監(jiān)控來說已經(jīng)足夠，但對于道路上的治安監(jiān)控，其監(jiān)控范圍往往有4-5米寬(按一般人行道的寬度估算)，在這種范圍下達(dá)到人臉識別所需的臉部分辨率，監(jiān)控相機(jī)的分辨率至少得百萬高清以上(一般得需要1080P的分辨率)。而對于百萬高清碼流而言，勢必會受到網(wǎng)絡(luò)帶寬的嚴(yán)重限制，而且更為重要的是經(jīng)過視頻編解碼壓縮后的視頻，其圖像質(zhì)量會受到嚴(yán)重影響，必定會影響人臉識別的準(zhǔn)確率。另外，目前的這些系統(tǒng)也不支持事后的檢索功能，無法為公安部門在刑偵過程中對抓拍到的人員數(shù)據(jù)庫進(jìn)行事后查詢提供便利。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提供一種智能人員卡口系統(tǒng)及人員監(jiān)控管理方法，實(shí)現(xiàn)智能的人員卡口，為公安部門對犯罪嫌疑人的快速搜索排查提供了便利。為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明的實(shí)施方式提供了一種智能人員卡口系統(tǒng)，包含人臉抓拍子系統(tǒng)，用于獲取經(jīng)過卡口的所有人員的高清人臉圖像；中心分析服務(wù)器，用于對高清人臉圖像進(jìn)行特征提取和事后根據(jù)特征檢索；數(shù)據(jù)管理子系統(tǒng)，用于對人臉抓拍子系統(tǒng)獲取的高清人臉圖像、中心分析服務(wù)器提取的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲管理；人臉抓拍子系統(tǒng)、中心分析服務(wù)器和數(shù)據(jù)管理子系統(tǒng)分別與交換機(jī)相連接，利用交換機(jī)構(gòu)成一個局域網(wǎng)，進(jìn)行相互之間的通信。本發(fā)明的實(shí)施方式還提供了一種人員監(jiān)控管理方法，包含以下步驟利用前端的攝像機(jī)獲取經(jīng)過卡口的所有人員的高清人臉圖像；利用后端的中心分析服務(wù)器對高清人臉圖像進(jìn)行特征提取，將提取的特征數(shù)據(jù)和高清人臉圖像存儲在數(shù)據(jù)庫中；
在需要進(jìn)行檢索時，后端的中心分析服務(wù)器根據(jù)檢索條件在數(shù)據(jù)庫中查詢出與檢索條件相匹配的特征所對應(yīng)的高清人臉圖像。本發(fā)明實(shí)施方式與現(xiàn)有技術(shù)相比，主要區(qū)別及其效果在于整個系統(tǒng)由前端人臉抓拍子系統(tǒng)、中心分析服務(wù)器和數(shù)據(jù)管理子系統(tǒng)三部分構(gòu)成，人臉抓拍子系統(tǒng)負(fù)責(zé)獲取經(jīng)過卡口的所有人員的高清人臉圖像；中心分析服務(wù)器負(fù)責(zé)對高清人臉圖像進(jìn)行特征提取和事后根據(jù)特征檢索；數(shù)據(jù)管理子系統(tǒng)用于存儲的高清人臉圖像和提取的特征數(shù)據(jù)。人臉抓拍子系統(tǒng)、中心分析服務(wù)器和數(shù)據(jù)管理子系統(tǒng)分別與交換機(jī)相連接，利用交換機(jī)構(gòu)成一個局域網(wǎng)，進(jìn)行相互之間的通信。由于整個系統(tǒng)采用了前端抓拍加后端分析的模式，前端的人臉抓拍子系統(tǒng)輸出的是高清人臉圖像，而非人臉的特征數(shù)據(jù)，由后端的中心分析服務(wù)器進(jìn)行特征提取，降低了人臉抓拍子系統(tǒng)的運(yùn)算量，使得對人臉的檢測、抓拍功能可以直接集成在攝像機(jī)中，攝像機(jī)并不僅僅只負(fù)責(zé)圖像的采集，實(shí)現(xiàn)了智能的人員卡口，而且能支持事后的檢索，大大便利了公安部門對犯罪嫌疑人的快速搜索排查。進(jìn)一步地，人臉抓拍子系統(tǒng)中的攝像機(jī)在行人進(jìn)入設(shè)置的虛擬線圈時啟動人臉檢測，并進(jìn)行人臉跟蹤形成臉部目標(biāo)的跟蹤軌跡，將從跟蹤軌跡中挑選出的人臉評分最高的圖像作為該行人的抓拍圖像。人臉評分是指根據(jù)人臉姿態(tài)和清晰度對檢測或跟蹤到的人臉進(jìn)行評價，姿態(tài)越正面、且清晰度越高的人臉，其相應(yīng)的評分也就越高。根據(jù)人臉跟蹤、人臉評分得到的抓拍圖像，有效保證了能獲得通過設(shè)定區(qū)域所有人員的高清晰人臉照片，從而可提升人臉識別的準(zhǔn)確率。而且，考慮到夜間及光照不理想的陰天的抓拍，人臉抓拍子系統(tǒng)中還包含有補(bǔ)光燈，從而實(shí)現(xiàn)了全天候的人臉抓拍。進(jìn)一步地，攝像機(jī)內(nèi)可通過集成有每一級均為一個弱分類器的輕型級聯(lián)結(jié)構(gòu)分類器，對當(dāng)前待檢測圖像中的待測子窗口進(jìn)行人臉檢測；也可以通過集成有包含多個節(jié)點(diǎn)分類器的級聯(lián)矢量樹結(jié)構(gòu)檢測器，對當(dāng)前待檢測圖像中的待測子窗口進(jìn)行人臉檢測。由于輕型級聯(lián)結(jié)構(gòu)分類器的每一個弱分類器都可以去除部分非人臉；級聯(lián)矢量樹結(jié)構(gòu)檢測器通過在分支節(jié)點(diǎn)分類器之間引入級聯(lián)分類器，利用級聯(lián)分類器對各個分支上的非人臉子窗口進(jìn)行逐級有效的去除，降低了分支節(jié)點(diǎn)分類器的復(fù)雜度，減少了所含的弱分類器個數(shù)。因此由輕型級聯(lián)結(jié)構(gòu)分類器或級聯(lián)矢量樹結(jié)構(gòu)檢測器進(jìn)行人臉檢測，可進(jìn)一步降低運(yùn)算量，提高檢測速度，進(jìn)一步保證了對人臉的檢測、抓拍功能可以直接由攝像機(jī)實(shí)現(xiàn)。進(jìn)一步地，攝像機(jī)還用于根據(jù)當(dāng)前檢測到的人臉的臉部平均亮度信息對補(bǔ)光燈進(jìn)行自動曝光控制，可進(jìn)一步有效提高臉部區(qū)域的清晰度。進(jìn)一步地，中心分析服務(wù)器提取的特征包含人體屬性特征和用于人臉比對的臉部紋理模型特征。中心分析服務(wù)器在事后根據(jù)特征檢索時，根據(jù)檢索條件在數(shù)據(jù)管理子系統(tǒng)中查詢出與檢索條件相匹配的特征所對應(yīng)的高清人臉圖像；其中，檢索條件為根據(jù)輸入的待查詢的人臉圖片提取的臉部紋理模型特征，和/或輸入的人體屬性特征。利用基于臉部紋理模型特征和人體屬性特征的后檢索方法，可為公安部門在查詢抓拍人員數(shù)據(jù)庫時有效縮小排查范圍，快速定位嫌疑人員，提高抓捕罪犯的速度，達(dá)到快速偵破案件的目的。


圖1是根據(jù)本發(fā)明第一實(shí)施方式的智能人員卡口系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意7
圖2是根據(jù)本發(fā)明第一實(shí)施方式中的輕型級聯(lián)結(jié)構(gòu)分類器進(jìn)行人臉檢測的示意圖；圖3是根據(jù)本發(fā)明第二實(shí)施方式中的級聯(lián)矢量樹結(jié)構(gòu)檢測器的結(jié)構(gòu)示意圖；圖4是根據(jù)本發(fā)明第三實(shí)施方式的人員監(jiān)控管理方法流程圖；圖5是根據(jù)本發(fā)明第三實(shí)施方式中的高清人臉圖像的獲取流程圖；圖6是根據(jù)本發(fā)明第三實(shí)施方式的中心分析服務(wù)器的特征提取流程圖；圖7是根據(jù)本發(fā)明第三實(shí)施方式的中心分析服務(wù)器的事后檢索流程圖。
具體實(shí)施例方式在以下的敘述中，為了使讀者更好地理解本申請而提出了許多技術(shù)細(xì)節(jié)。但是，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員可以理解，即使沒有這些技術(shù)細(xì)節(jié)和基于以下各實(shí)施方式的種種變化和修改，也可以實(shí)現(xiàn)本申請各權(quán)利要求所要求保護(hù)的技術(shù)方案。為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面將結(jié)合附圖對本發(fā)明的實(shí)施方式作進(jìn)一步地詳細(xì)描述。本發(fā)明第一實(shí)施方式涉及一種智能人員卡口系統(tǒng)。本實(shí)施方式的智能人員卡口系統(tǒng)采用前端抓拍加后端分析的模式，具體由前端的人臉抓拍子系統(tǒng)、后端的中心分析服務(wù)器和數(shù)據(jù)管理子系統(tǒng)三部分構(gòu)成，人臉抓拍子系統(tǒng)、中心分析服務(wù)器和數(shù)據(jù)管理子系統(tǒng)分別與交換機(jī)相連接，利用交換機(jī)構(gòu)成一個局域網(wǎng)，進(jìn)行相互之間的通信，如圖1所示。圖 1所示的智能人員卡口系統(tǒng)中還包含了客戶端，該客戶端與交換機(jī)相連接，用于實(shí)現(xiàn)操作人員的指令輸入和智能人員卡口系統(tǒng)的反饋結(jié)果輸出。其中，人臉抓拍子系統(tǒng)用于獲取經(jīng)過卡口的所有人員的高清人臉圖像；中心分析服務(wù)器用于對高清人臉圖像進(jìn)行特征提取和事后根據(jù)特征檢索；數(shù)據(jù)管理子系統(tǒng)用于對人臉抓拍子系統(tǒng)獲取的高清人臉圖像、中心分析服務(wù)器提取的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲管理。具體地說，人臉抓拍子系統(tǒng)是整個人員卡口系統(tǒng)的前端核心部分，負(fù)責(zé)對經(jīng)過卡口的所有人員進(jìn)行自動抓拍，獲得高清人臉圖像和相應(yīng)的全景圖像，該人臉抓拍子系統(tǒng)由具備人臉抓拍功能的嵌入式一體化高清抓拍攝像機(jī)、補(bǔ)光燈、傳輸單元等三部分組成。其中，攝像機(jī)采用設(shè)置虛擬線圈規(guī)則的視頻觸發(fā)方式，在行人進(jìn)入設(shè)置的虛擬線圈時啟動人臉檢測，并進(jìn)行人臉跟蹤形成臉部目標(biāo)的跟蹤軌跡，將從跟蹤軌跡中挑選出的人臉評分最高的圖像作為該行人的抓拍圖像。該攝像機(jī)還用于在挑選出的人臉評分最高的圖像作為該行人的抓拍圖像時，記錄該人臉評分最高的圖像的拍攝時間和地點(diǎn)信息，最后將得到的行人的抓拍圖像、對應(yīng)的全景圖像、拍攝時間、地點(diǎn)等信息通過網(wǎng)絡(luò)傳至中心分析服務(wù)器中。由于整個抓拍過程中不需要物理觸發(fā)裝置輔助，完全由軟件完成，因此前端抓拍子系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡單。根據(jù)人臉跟蹤、人臉評分得到的抓拍圖像，有效保證了能獲得通過設(shè)定區(qū)域所有人員的高清晰人臉照片，從而可提升人臉識別的準(zhǔn)確率。而且，考慮到夜間及光照不理想的陰天的抓拍，本實(shí)施方式中還在前端抓拍機(jī)附近安裝補(bǔ)光燈，從而實(shí)現(xiàn)全天候的人臉抓拍。值得一提的是，攝像機(jī)可根據(jù)當(dāng)前檢測到的人臉的臉部平均亮度信息對補(bǔ)光燈進(jìn)行自動曝光控制，從而進(jìn)一步有效提高了臉部區(qū)域的清晰度。另外，攝像機(jī)可通過內(nèi)部集成的每一級均為一個弱分類器的輕型級聯(lián)結(jié)構(gòu)分類器，實(shí)現(xiàn)對當(dāng)前待檢測圖像中的待測子窗口進(jìn)行人臉檢測，檢測出人臉窗口。該輕型級聯(lián)結(jié)構(gòu)分類器中的每一級弱分類器逐一對該待測子窗口進(jìn)行是否為人臉的分類，如果該待測子窗口被一級弱分類器分類為非人臉，則停止下一級弱分類器對該待測子窗口的分類，輸出該待測子窗口為非人臉的檢測結(jié)果；如果該待測子窗口被所述輕型級聯(lián)結(jié)構(gòu)分類器中的每一級弱分類器均分類為人臉，則輸出該待測子窗口為人臉的檢測結(jié)果，如圖2所示。其中， 輕型級聯(lián)結(jié)構(gòu)分類器中的每一級弱分類器在本級弱分類器之前的所有弱分類器的基礎(chǔ)上訓(xùn)練得到。由于對于一張圖像中大量的待檢測窗口，相對于非人臉窗口，其中包含的人臉窗口極少。因此相對于級聯(lián)結(jié)構(gòu)的分類器必須在計(jì)算出一個強(qiáng)分類器中所有弱分類器結(jié)果后方可去除部分非人臉的方案而言，輕型級聯(lián)結(jié)構(gòu)分類器的每一個弱分類器都可以去除部分非人臉，從而可以通過少量的弱分類器進(jìn)行更加快速的判斷，減少了運(yùn)算量，達(dá)到更快的檢測速度。中心分析服務(wù)器是整個智能人員卡口系統(tǒng)的核心，主要實(shí)現(xiàn)抓拍圖像中的行人的特征提取和事后人員檢索等功能。其中抓拍圖像的特征提取包括人體屬性特征和用于人臉比對的臉部紋理模型特征的提取。臉部紋理模型特征也就是臉部的局部紋理特征，這些特征往往適合于人臉比對分析，但是不具備任何物理意義。人體屬性特征也就是符合人類的辨認(rèn)習(xí)慣的特征，能夠用語言描述，可以作為事后檢索的標(biāo)簽，例如人是否戴眼鏡、發(fā)型特征(長發(fā)、短發(fā)、光頭、直發(fā)或者卷發(fā))、胡須特征(稀疏、濃密或者無)、臉型(國字臉、瓜子臉、圓臉等)、身高特征(高、矮、胖和瘦)以及所穿的衣物特征(格子衣服、某種純顏色的衣服)等。具體地說，中心分析服務(wù)器可通過包含以下子模塊，實(shí)現(xiàn)人體屬性特征和用于人臉比對的臉部紋理模型特征的提取預(yù)處理子單元，用于對待進(jìn)行特征提取的高清人臉圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括光照補(bǔ)償和去噪濾波。定位歸一子單元，用于對經(jīng)預(yù)處理子單元預(yù)處理后的圖像進(jìn)行特征點(diǎn)定位和圖像的歸一化對齊。特征提取子單元，用于對經(jīng)定位歸一子單元處理后的圖像進(jìn)行臉部紋理模型特征的提取和人體屬性特征的提取，并將提取的所有特征通過交換機(jī)存儲至數(shù)據(jù)管理子系統(tǒng)， 生成抓拍數(shù)據(jù)庫。中心分析服務(wù)器在事后根據(jù)特征檢索時，根據(jù)檢索條件在數(shù)據(jù)管理子系統(tǒng)中進(jìn)行檢索，查詢出與檢索條件相匹配的特征所對應(yīng)的高清人臉圖像，即，返回滿足條件的人臉圖像。其中，檢索條件為根據(jù)輸入的待查詢的人臉圖片提取的臉部紋理模型特征，或輸入的人體屬性特征。也就是說，檢索方式主要有以下兩種(1)基于臉部紋理模型特征的檢索首先輸入一張待查詢的人臉圖片，接著進(jìn)行人臉的特征點(diǎn)定位、歸一化對齊以及紋理模型特征的提取，然后計(jì)算該人臉模型與抓拍數(shù)據(jù)庫中各人臉模型之間的相似度，最后根據(jù)相似度進(jìn)行排序，輸出數(shù)據(jù)庫中那些與待查詢?nèi)四樝嗨迫四槇D像。(2)基于人體屬性特征的檢索由于每一個被抓拍到的人都已經(jīng)在特征提取的時候就完成了人體屬性特征的提取，因此在進(jìn)行基于屬性特征的檢索時只需選擇檢索標(biāo)簽， 系統(tǒng)就可以快速地完成檢索，例如系統(tǒng)可以支持對于戴眼鏡、長頭發(fā)且穿白色衣服的人的檢索。待查詢的人臉圖片或人體屬性特征可從客戶端中輸入，通過交換機(jī)傳輸至中心分析服務(wù)器。中心分析服務(wù)器通過交換機(jī)，向客戶端反饋查詢出的與檢索條件相匹配的特征所對應(yīng)的高清人臉圖像。不難發(fā)現(xiàn)，在本實(shí)施方式中，由于整個系統(tǒng)采用了前端抓拍加后端分析的模式，而不僅僅只負(fù)責(zé)圖像的采集，實(shí)現(xiàn)了智能的人員卡口，而且能支持事后的檢索，大大便利了公安部門對犯罪嫌疑人的快速搜索排查。而且，基于人臉模型特征和屬性特征的后檢索方法， 可為公安部門在查詢抓拍人員數(shù)據(jù)庫時縮小排查范圍，快速定位嫌疑人員，提高抓捕罪犯的速度。例如公安部門需要在抓拍數(shù)據(jù)庫中檢索具有某種特征(如戴眼鏡、長頭發(fā)、國字臉、高個子、穿格子衣服等)的可疑人員或者輸入一張可疑人員的人臉圖像，利用后檢索功能進(jìn)行查詢，從而返回?cái)?shù)據(jù)庫中與可疑人員最為相近的人臉圖像。而且，人體屬性特征是可用語言描述的特征，進(jìn)一步方便了公安部門的搜索排查。另外，需要說明的是，在本實(shí)施方式中，還可以擴(kuò)展實(shí)現(xiàn)黑名單的實(shí)時比對報(bào)警。 比如說，在數(shù)據(jù)管理子系統(tǒng)中預(yù)先存儲有犯罪嫌疑人的特征(包括臉部紋理模型特征和人體屬性特征)，中心分析服務(wù)器在根據(jù)行人的抓拍圖像提取出特征后，直接與存儲的犯罪嫌疑人的特征進(jìn)行比對，如果特征相符，則輸出報(bào)警信號。本發(fā)明第二實(shí)施方式涉及一種智能人員卡口系統(tǒng)。第二實(shí)施方式在第一實(shí)施方式的基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn)，主要改進(jìn)之處在于在第一實(shí)施方式中，檢索條件為根據(jù)輸入的待查詢的人臉圖片提取的臉部紋理模型特征，或輸入的人體屬性特征。而在本實(shí)施方式中，檢索條件不僅可以是根據(jù)輸入的待查詢的人臉圖片提取的臉部紋理模型特征，或輸入的人體屬性特征中的任一種，還可以是根據(jù)輸入的待查詢的人臉圖片提取的臉部紋理模型特征，和輸入的人體屬性特征。也就是說，本實(shí)施方式的智能人員卡口系統(tǒng)支持事后的混合檢索。通過同時支持基于人臉模型特征和人體屬性特征的混合檢索方式，從而能達(dá)到更好的檢索結(jié)果，最終為公安在刑偵過程中精確地縮小排查范圍，達(dá)到快速偵破案件的目的。另外，在本實(shí)施方式中，攝像機(jī)也可通過內(nèi)部集成的包含多個節(jié)點(diǎn)分類器的級聯(lián)矢量樹結(jié)構(gòu)檢測器，對當(dāng)前待檢測圖像中的待測子窗口進(jìn)行人臉檢測。該級聯(lián)矢量樹結(jié)構(gòu)檢測器中包括至少一個分支節(jié)點(diǎn)分類器(即有多個子節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)分類器)，并且，在至少一個分支節(jié)點(diǎn)分類器之前，有至少一個級聯(lián)的無分支節(jié)點(diǎn)分類器(即只有一個子節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)分類器)。比如說，如圖3所示，級聯(lián)矢量樹結(jié)構(gòu)檢測器共包含15個視角，平面外旋轉(zhuǎn)分為 5個姿態(tài)，依次為左全側(cè)(-90，-M)、左半側(cè)(-54，-18)、準(zhǔn)正面(-18，+18)、右半側(cè)(+18， +54)和右全側(cè)(+ ，+90) 5個視角，每個平面外旋轉(zhuǎn)視角下再細(xì)分為3個平面內(nèi)旋轉(zhuǎn)視角， 依次為旋轉(zhuǎn)-30(-45,-15)，0度(-15，+15)和30度(+15，+45)。這樣該級聯(lián)矢量樹結(jié)構(gòu)檢測器的檢測能力能夠覆蓋平面外旋轉(zhuǎn)180度的范圍和平面內(nèi)旋轉(zhuǎn)90度的范圍。級聯(lián)矢量樹結(jié)構(gòu)檢測器在對當(dāng)前待檢測圖像中的待測子窗口進(jìn)行人臉檢測時，當(dāng)級聯(lián)矢量樹結(jié)構(gòu)檢測器中的無分支節(jié)點(diǎn)分類器將待測子窗口判定為非人臉子窗口時，停止與該無分支節(jié)點(diǎn)分類器級聯(lián)的分支節(jié)點(diǎn)分類器對該待測子窗口的進(jìn)一步檢測；當(dāng)無分支節(jié)點(diǎn)分類器將待測子窗口判定為人臉子窗口時，將該待測子窗口送到與該無分支節(jié)點(diǎn)分類器級聯(lián)的分支節(jié)點(diǎn)分類器繼續(xù)檢測。具體地說，對于一個待測子窗口，從根節(jié)點(diǎn)開始遍歷各個節(jié)點(diǎn)分類器對其進(jìn)行類別屬性的判斷，如果級聯(lián)矢量樹結(jié)構(gòu)檢測器中的某一分支上的節(jié)點(diǎn)分類器將該待測子窗口判為非人臉，則停止向下訪問其孩子節(jié)點(diǎn)，轉(zhuǎn)而向上遞歸訪問其它分支上的節(jié)點(diǎn)分類器。如果待測子窗口通過某一分支上所有節(jié)點(diǎn)分類器，直到葉子節(jié)點(diǎn)，則該子窗口被判為人臉，而且該人臉的視角類別就是該葉子節(jié)點(diǎn)所對應(yīng)的類別。也就是說，包括根節(jié)點(diǎn)在內(nèi)的每一個獲得待測子窗口輸入的節(jié)點(diǎn)分類器按如下方式處理如果判定為非人臉子窗口，則結(jié)束本分支對該待測子窗口的檢測(即不再送到孩子節(jié)點(diǎn)中檢測)；否則，如果本節(jié)點(diǎn)不是葉子節(jié)點(diǎn)，則將該待測子窗口送到該節(jié)點(diǎn)的至少一個子節(jié)點(diǎn)中進(jìn)一步檢測，如果本節(jié)點(diǎn)已經(jīng)是葉子節(jié)點(diǎn)了，則判定該子窗口為人臉，且該人臉的視角類別就是該葉子節(jié)點(diǎn)所對應(yīng)的類別。通過在分支節(jié)點(diǎn)分類器之間引入級聯(lián)分類器，利用級聯(lián)分類器對各個分支上的非人臉子窗口進(jìn)行逐級有效的去除，降低了分支節(jié)點(diǎn)分類器的復(fù)雜度，減少了所含的弱分類器個數(shù)，從而降低了運(yùn)算量，在保證檢測率的同時提高檢測速度。當(dāng)然，攝像機(jī)也可通過其他算法進(jìn)行人臉檢測，在本申請中不一一贅述。本發(fā)明第三實(shí)施方式涉及一種人員監(jiān)控管理方法，具體流程如圖4所示。在步驟410中，利用前端的攝像機(jī)獲取經(jīng)過卡口的人員的高清人臉圖像。具體地說，如圖5所示，在行人進(jìn)入設(shè)置的虛擬線圈時啟動人臉檢測，并對檢測到的人臉進(jìn)行人臉跟蹤形成臉部目標(biāo)的跟蹤軌跡，將從跟蹤軌跡中挑選出的人臉評分最高的圖像作為該行人的抓拍圖像。在挑選出的人臉評分最高的圖像作為該行人的抓拍圖像時，記錄該人臉評分最高的圖像的拍攝時間和地點(diǎn)信息，獲取該人臉評分最高的圖像的全景圖像將各行人的抓拍圖像和相應(yīng)的拍攝時間、地點(diǎn)信息、全景圖像一同通過交換機(jī)傳輸至后端的中心分析服務(wù)器。其中，攝像機(jī)還可根據(jù)當(dāng)前檢測到的人臉的臉部平均亮度信息對補(bǔ)光燈進(jìn)行自動曝光控制，利用補(bǔ)光燈為攝像機(jī)進(jìn)行曝光，如圖5中的虛線部分所示。在步驟420中，利用后端的中心分析服務(wù)器對高清人臉圖像進(jìn)行特征提取，將提取的特征數(shù)據(jù)和高清人臉圖像存儲在數(shù)據(jù)庫中。具體地說，中心分析服務(wù)器提取的特征包含人體屬性特征和用于人臉比對的臉部紋理模型特征。特征提取的具體流程如圖6所示，對于一張抓拍圖像，首先進(jìn)行圖像預(yù)處理 (包括光照補(bǔ)償和去噪濾波)，然后進(jìn)行特征點(diǎn)定位及圖像的歸一化對齊，最后進(jìn)行臉部紋理模型特征的提取和人體屬性特征的提取，并將所有特征進(jìn)行存儲，生成抓拍數(shù)據(jù)庫。在需要進(jìn)行檢索時，進(jìn)入步驟430，后端的中心分析服務(wù)器根據(jù)檢索條件在數(shù)據(jù)庫中查詢出與檢索條件相匹配的特征所對應(yīng)的高清人臉圖像。其中，檢索條件為根據(jù)輸入的待查詢的人臉圖片提取的臉部紋理模型特征，或輸入的人體屬性特征。具體地說，首先，由客戶端通過交換機(jī)向后端的中心分析服務(wù)器輸入待查詢的人臉圖片或人體屬性特征。檢索流程如圖7所示，圖7中的虛線框?yàn)榛谀槻考y理模型特征的檢索方式流程圖，實(shí)線框?yàn)榛谌梭w屬性特征的檢索方式流程圖。在獲取到檢索結(jié)果后， 后端的中心分析服務(wù)器通過交換機(jī)，向客戶端反饋查詢出的與檢索條件相匹配的特征所對應(yīng)的高清人臉圖像。不難發(fā)現(xiàn)，本實(shí)施方式是與第一實(shí)施方式相對應(yīng)的方法實(shí)施方式，本實(shí)施方式可與第一實(shí)施方式互相配合實(shí)施。第一實(shí)施方式中提到的相關(guān)技術(shù)細(xì)節(jié)在本實(shí)施方式中依然
11有效，為了減少重復(fù)，這里不再贅述。相應(yīng)地，本實(shí)施方式中提到的相關(guān)技術(shù)細(xì)節(jié)也可應(yīng)用在第一實(shí)施方式中。本發(fā)明第四實(shí)施方式涉及一種人員監(jiān)控管理方法。第四實(shí)施方式在第三實(shí)施方式的基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn)，主要改進(jìn)之處在于在第三實(shí)施方式中，檢索條件為根據(jù)輸入的待查詢的人臉圖片提取的臉部紋理模型特征，或輸入的人體屬性特征。而在本實(shí)施方式中，檢索條件不僅可以是根據(jù)輸入的待查詢的人臉圖片提取的臉部紋理模型特征，或輸入的人體屬性特征中的任一種，還可以是根據(jù)輸入的待查詢的人臉圖片提取的臉部紋理模型特征，和輸入的人體屬性特征。也就是說，本實(shí)施方式還支持事后的混合檢索。通過同時支持基于人臉模型特征和人體屬性特征的混合檢索方式，從而能達(dá)到更好的檢索結(jié)果，最終為公安在刑偵過程中精確地縮小排查范圍，達(dá)到快速偵破案件的目的。不難發(fā)現(xiàn)，本實(shí)施方式是與第二實(shí)施方式相對應(yīng)的方法實(shí)施方式，本實(shí)施方式可與第二實(shí)施方式互相配合實(shí)施。第二實(shí)施方式中提到的相關(guān)技術(shù)細(xì)節(jié)在本實(shí)施方式中依然有效，為了減少重復(fù)，這里不再贅述。相應(yīng)地，本實(shí)施方式中提到的相關(guān)技術(shù)細(xì)節(jié)也可應(yīng)用在第二實(shí)施方式中。需要說明的是，本發(fā)明的各方法實(shí)施方式均可以以軟件、硬件、固件等方式實(shí)現(xiàn)。 不管本發(fā)明是以軟件、硬件、還是固件方式實(shí)現(xiàn)，指令代碼都可以存儲在任何類型的計(jì)算機(jī)可訪問的存儲器中(例如永久的或者可修改的，易失性的或者非易失性的，固態(tài)的或者非固態(tài)的，固定的或者可更換的介質(zhì)等等)。同樣，存儲器可以例如是可編程陣列邏輯 (Programmable Array Logic，簡稱“PAL”)、隨機(jī)存取存儲器(Random Access Memory，簡稱 “RAM”)、可編程只讀存儲器(Programmable Read Only Memory，簡稱“PROM”)、只讀存儲器 (Read-Only Memory，簡稱 “ROM”)、電可擦除可編程只讀存儲器(Electrically Erasable Programmable ROM，簡稱“EEPR0M”)、磁盤、光盤、數(shù)字通用光盤(Digital Versatile Disc, 簡稱“DVD”)等等。雖然通過參照本發(fā)明的某些優(yōu)選實(shí)施方式，已經(jīng)對本發(fā)明進(jìn)行了圖示和描述，但本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)該明白，可以在形式上和細(xì)節(jié)上對其作各種改變，而不偏離本發(fā)明的精神和范圍。
權(quán)利要求
1.一種智能人員卡口系統(tǒng)，其特征在于，包含人臉抓拍子系統(tǒng)，用于獲取經(jīng)過卡口的所有人員的高清人臉圖像；中心分析服務(wù)器，用于對所述高清人臉圖像進(jìn)行特征提取和事后根據(jù)特征檢索；數(shù)據(jù)管理子系統(tǒng)，用于對所述人臉抓拍子系統(tǒng)獲取的高清人臉圖像、所述中心分析服務(wù)器提取的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲管理；所述人臉抓拍子系統(tǒng)、所述中心分析服務(wù)器和數(shù)據(jù)管理子系統(tǒng)分別與交換機(jī)相連接， 利用所述交換機(jī)構(gòu)成一個局域網(wǎng)，進(jìn)行相互之間的通信。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的智能人員卡口系統(tǒng)，其特征在于，所述人臉抓拍子系統(tǒng)包含攝像機(jī)，用于在行人進(jìn)入設(shè)置的虛擬線圈時啟動人臉檢測，并進(jìn)行人臉跟蹤形成臉部目標(biāo)的跟蹤軌跡，將從所述跟蹤軌跡中挑選出的人臉評分最高的圖像作為該行人的抓拍圖像；補(bǔ)光燈，用于為所述攝像機(jī)進(jìn)行曝光；傳輸單元，用于將所述攝像機(jī)獲取到的各行人的抓拍圖像通過所述交換機(jī)傳輸至所述中心分析服務(wù)器。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的智能人員卡口系統(tǒng)，其特征在于，所述攝像機(jī)內(nèi)集成有每一級均為一個弱分類器的輕型級聯(lián)結(jié)構(gòu)分類器，所述輕型級聯(lián)結(jié)構(gòu)分類器用于對當(dāng)前待檢測圖像中的待測子窗口進(jìn)行人臉檢測，檢測出人臉窗口 ；其中，所述輕型級聯(lián)結(jié)構(gòu)分類器在對每個所述待測子窗口進(jìn)行人臉檢測時，所述輕型級聯(lián)結(jié)構(gòu)分類器中的每一級弱分類器逐一對該待測子窗口進(jìn)行是否為人臉的分類，如果該待測子窗口被一級弱分類器分類為非人臉，則停止下一級弱分類器對該待測子窗口的分類，輸出該待測子窗口為非人臉的檢測結(jié)果；如果該待測子窗口被所述輕型級聯(lián)結(jié)構(gòu)分類器中的每一級弱分類器均分類為人臉，則輸出該待測子窗口為人臉的檢測結(jié)果；所述輕型級聯(lián)結(jié)構(gòu)分類器中的每一級弱分類器在本級弱分類器之前的所有弱分類器的基礎(chǔ)上訓(xùn)練得到。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的智能人員卡口系統(tǒng)，其特征在于，所述攝像機(jī)內(nèi)集成有包含多個節(jié)點(diǎn)分類器的級聯(lián)矢量樹結(jié)構(gòu)檢測器，該級聯(lián)矢量樹結(jié)構(gòu)檢測器中包括至少一個分支節(jié)點(diǎn)分類器，并且，在至少一個分支節(jié)點(diǎn)分類器之前，有至少一個級聯(lián)的無分支節(jié)點(diǎn)分類器；所述級聯(lián)矢量樹結(jié)構(gòu)檢測器用于對當(dāng)前待檢測圖像中的待測子窗口進(jìn)行人臉檢測，其中，當(dāng)所述級聯(lián)矢量樹結(jié)構(gòu)檢測器中的所述無分支節(jié)點(diǎn)分類器將所述待測子窗口判定為非人臉子窗口時，停止與該無分支節(jié)點(diǎn)分類器級聯(lián)的分支節(jié)點(diǎn)分類器對該待測子窗口的進(jìn)一步檢測；當(dāng)所述無分支節(jié)點(diǎn)分類器將所述待測子窗口判定為人臉子窗口時，將該待測子窗口送到與該無分支節(jié)點(diǎn)分類器級聯(lián)的分支節(jié)點(diǎn)分類器繼續(xù)檢測。
5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的智能人員卡口系統(tǒng)，其特征在于，所述攝像機(jī)還用于根據(jù)當(dāng)前檢測到的人臉的臉部平均亮度信息對所述補(bǔ)光燈進(jìn)行自動曝光控制。
6.根據(jù)權(quán)利要求2所述的智能人員卡口系統(tǒng)，其特征在于，所述攝像機(jī)還用于在挑選出的人臉評分最高的圖像作為該行人的抓拍圖像時，記錄該人臉評分最高的圖像的拍攝時間和地點(diǎn)信息，獲取該人臉評分最高的圖像的全景圖像；所述傳輸單元在傳輸各行人的抓拍圖像時，將各行人的抓拍圖像和相應(yīng)的拍攝時間、地點(diǎn)信息、全景圖像一同通過所述交換機(jī)傳輸至所述中心分析服務(wù)器。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的智能人員卡口系統(tǒng)，其特征在于，所述中心分析服務(wù)器提取的特征包含人體屬性特征和用于人臉比對的臉部紋理模型特征；所述中心分析服務(wù)器在事后根據(jù)特征檢索時，根據(jù)檢索條件在所述數(shù)據(jù)管理子系統(tǒng)中查詢出與所述檢索條件相匹配的特征所對應(yīng)的高清人臉圖像；其中，所述檢索條件為根據(jù)輸入的待查詢的人臉圖片提取的臉部紋理模型特征，和/ 或輸入的人體屬性特征。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的智能人員卡口系統(tǒng)，其特征在于，所述人體屬性特征包含以下之一或其任意組合胖瘦程度、戴眼鏡、頭發(fā)特征、臉型、身高、衣服特征。
9.根據(jù)權(quán)利要求7所述的智能人員卡口系統(tǒng)，其特征在于，所述智能人員卡口系統(tǒng)還包含客戶端，所述客戶端與所述交換機(jī)相連接；所述客戶端用于通過所述交換機(jī)，向所述中心分析服務(wù)器輸入待查詢的人臉圖片和/ 或人體屬性特征；所述中心分析服務(wù)器通過所述交換機(jī)，向所述客戶端反饋查詢出的與所述檢索條件相匹配的特征所對應(yīng)的高清人臉圖像。
10.根據(jù)權(quán)利要求7所述的智能人員卡口系統(tǒng)，其特征在于，所述中心分析服務(wù)器包含以下子單元預(yù)處理子單元，用于對待進(jìn)行特征提取的高清人臉圖像進(jìn)行預(yù)處理；定位歸一子單元，用于對經(jīng)所述預(yù)處理子單元預(yù)處理后的圖像進(jìn)行特征點(diǎn)定位和圖像的歸一化對齊；特征提取子單元，用于對經(jīng)所述定位歸一子單元處理后的圖像進(jìn)行臉部紋理模型特征的提取和人體屬性特征的提取，并將提取的所有特征通過所述交換機(jī)存儲至所述數(shù)據(jù)管理子系統(tǒng)。
11.一種人員監(jiān)控管理方法，其特征在于，包含以下步驟利用前端的攝像機(jī)獲取經(jīng)過卡口的所有人員的高清人臉圖像；利用后端的中心分析服務(wù)器對所述高清人臉圖像進(jìn)行特征提取，將提取的特征數(shù)據(jù)和所述高清人臉圖像存儲在數(shù)據(jù)庫中；在需要進(jìn)行檢索時，所述后端的中心分析服務(wù)器根據(jù)檢索條件在所述數(shù)據(jù)庫中查詢出與所述檢索條件相匹配的特征所對應(yīng)的高清人臉圖像。
12.根據(jù)權(quán)利要求11所述的人員監(jiān)控管理方法，其特征在于，所述利用前端的攝像機(jī)獲取經(jīng)過卡口的所有人員的高清人臉圖像的步驟中，包含以下子步驟在行人進(jìn)入設(shè)置的虛擬線圈時啟動人臉檢測，并進(jìn)行人臉跟蹤形成臉部目標(biāo)的跟蹤軌跡，將從所述跟蹤軌跡中挑選出的人臉評分最高的圖像作為該行人的抓拍圖像；其中，利用補(bǔ)光燈為所述攝像機(jī)進(jìn)行曝光，所述攝像機(jī)將獲取到的各行人的抓拍圖像通過交換機(jī)傳輸至所述后端的中心分析服務(wù)器。
13.根據(jù)權(quán)利要求12所述的人員監(jiān)控管理方法，其特征在于，所述攝像機(jī)采用每一級均為一個弱分類器的輕型級聯(lián)結(jié)構(gòu)分類器，對當(dāng)前待檢測圖像中的待測子窗口進(jìn)行人臉檢測，檢測出人臉窗口 ；其中，所述輕型級聯(lián)結(jié)構(gòu)分類器在對每個所述待測子窗口進(jìn)行人臉檢測時，所述輕型級聯(lián)結(jié)構(gòu)分類器中的每一級弱分類器逐一對該待測子窗口進(jìn)行是否為人臉的分類，如果該待測子窗口被一級弱分類器分類為非人臉，則停止下一級弱分類器對該待測子窗口的分類，輸出該待測子窗口為非人臉的檢測結(jié)果；如果該待測子窗口被所述輕型級聯(lián)結(jié)構(gòu)分類器中的每一級弱分類器均分類為人臉，則輸出該待測子窗口為人臉的檢測結(jié)果；所述輕型級聯(lián)結(jié)構(gòu)分類器中的每一級弱分類器在本級弱分類器之前的所有弱分類器的基礎(chǔ)上訓(xùn)練得到。
14.根據(jù)權(quán)利要求12所述的人員監(jiān)控管理方法，其特征在于，所述攝像機(jī)采用包含多個節(jié)點(diǎn)分類器的級聯(lián)矢量樹結(jié)構(gòu)檢測器對當(dāng)前待檢測圖像中的待測子窗口進(jìn)行人臉檢測， 該級聯(lián)矢量樹結(jié)構(gòu)檢測器中包括至少一個分支節(jié)點(diǎn)分類器，并且，在至少一個分支節(jié)點(diǎn)分類器之前，有至少一個級聯(lián)的無分支節(jié)點(diǎn)分類器；其中，如果所述無分支節(jié)點(diǎn)分類器將所述待測子窗口判定為非人臉子窗口，則停止與該無分支節(jié)點(diǎn)分類器級聯(lián)的分支節(jié)點(diǎn)分類器對該待測子窗口的進(jìn)一步檢測；如果所述無分支節(jié)點(diǎn)分類器將所述待測子窗口判定為人臉子窗口，則將該待測子窗口送到與該無分支節(jié)點(diǎn)分類器級聯(lián)的分支節(jié)點(diǎn)分類器繼續(xù)檢測。
15.根據(jù)權(quán)利要求12所述的人員監(jiān)控管理方法，其特征在于，所述利用補(bǔ)光燈為所述攝像機(jī)進(jìn)行曝光的步驟中，包含以下子步驟所述攝像機(jī)根據(jù)當(dāng)前檢測到的人臉的臉部平均亮度信息對所述補(bǔ)光燈進(jìn)行自動曝光控制。
16.根據(jù)權(quán)利要求12所述的人員監(jiān)控管理方法，其特征在于，所述利用前端的攝像機(jī)獲取經(jīng)過卡口的所有人員的高清人臉圖像的步驟中，還包含以下子步驟所述攝像機(jī)在挑選出的人臉評分最高的圖像作為該行人的抓拍圖像時，記錄該人臉評分最高的圖像的拍攝時間和地點(diǎn)信息，獲取該人臉評分最高的圖像的全景圖像；在傳輸各行人的抓拍圖像時，所述攝像機(jī)將各行人的抓拍圖像和相應(yīng)的拍攝時間、地點(diǎn)信息、全景圖像一同通過所述交換機(jī)傳輸至所述后端的中心分析服務(wù)器。
17.根據(jù)權(quán)利要求11所述的人員監(jiān)控管理方法，其特征在于，所述中心分析服務(wù)器提取的特征包含人體屬性特征和用于人臉比對的臉部紋理模型特征；所述檢索條件為根據(jù)輸入的待查詢的人臉圖片提取的臉部紋理模型特征，和/或輸入的人體屬性特征。
18.根據(jù)權(quán)利要求17所述的人員監(jiān)控管理方法，其特征在于，，所述人體屬性特征包含以下之一或其任意組合胖瘦程度、是否戴眼鏡、發(fā)型特征、胡須特征、臉型、身高特征、衣物特征。
19.根據(jù)權(quán)利要求17所述的人員監(jiān)控管理方法，其特征在于，還包含以下步驟在需要進(jìn)行檢索時，由客戶端通過交換機(jī)向所述后端的中心分析服務(wù)器輸入待查詢的人臉圖片和/或人體屬性特征；所述后端的中心分析服務(wù)器通過所述交換機(jī)，向所述客戶端反饋查詢出的與所述檢索條件相匹配的特征所對應(yīng)的高清人臉圖像。
20.根據(jù)權(quán)利要求17所述的人員監(jiān)控管理方法，其特征在于，所述對高清人臉圖像進(jìn)行特征提取的步驟中，包含以下子步驟對待進(jìn)行特征提取的高清人臉圖像進(jìn)行預(yù)處理； 對經(jīng)所述預(yù)處理后的圖像進(jìn)行特征點(diǎn)定位和圖像的歸一化對齊； 對經(jīng)所述特征點(diǎn)定位和圖像的歸一化對齊后的圖像進(jìn)行臉部紋理模型特征的提取和人體屬性特征的提取，并將提取的所有特征通過所述交換機(jī)存儲至所述數(shù)據(jù)庫。
全文摘要
本發(fā)明涉及視頻監(jiān)控，公開了一種智能人員卡口系統(tǒng)及人員監(jiān)控管理方法。本發(fā)明中，整個系統(tǒng)由前端人臉抓拍子系統(tǒng)、中心分析服務(wù)器和數(shù)據(jù)管理子系統(tǒng)三部分構(gòu)成，人臉抓拍子系統(tǒng)、中心分析服務(wù)器和數(shù)據(jù)管理子系統(tǒng)分別與交換機(jī)相連接，利用交換機(jī)構(gòu)成一個局域網(wǎng)，進(jìn)行相互之間的通信。由于整個系統(tǒng)采用了前端抓拍加后端分析的模式，而不僅僅只負(fù)責(zé)圖像的采集，實(shí)現(xiàn)了智能的人員卡口，而且能支持事后的檢索，大大便利了公安部門對犯罪嫌疑人的快速搜索排查。
文檔編號G06K9/00GK102170563SQ20111007144
公開日2011年8月31日 申請日期2011年3月24日 優(yōu)先權(quán)日2011年3月24日
發(fā)明者張文聰, 譚文明, 賈永華 申請人:杭州?？低曑浖邢薰?br>