本實用新型涉及計算機(jī)視覺和模式識別領(lǐng)域，具體涉及一種具有遮擋檢測功能的人臉識別門禁系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

隨著社會經(jīng)濟(jì)和科技的發(fā)展，門禁系統(tǒng)越來越多的應(yīng)用到各個領(lǐng)域，特別是辦公大樓以及涉密場所等對人員的進(jìn)出更為嚴(yán)格。一方面，目前使用比較廣泛的是鑰匙、電子磁卡鎖和密碼鎖等，但是這些工具都具有容易丟失和被復(fù)制等缺點(diǎn)，而人臉具有惟一性和不可復(fù)制性，因此對于門禁系統(tǒng)，人臉識別是一種更有發(fā)展前景的技術(shù)。另一方面，目前的人臉識別系統(tǒng)很容易受到遮擋物的影響，因此在識別之前都需要被識別人將臉部的圍巾和眼鏡等飾物摘除，特別是室外的門禁系統(tǒng)，在室外的人們，夏天需要戴太陽鏡保護(hù)眼睛而冬天會通過戴圍巾保暖，所以這給使用者帶來了很多的不便，也影響了門禁系統(tǒng)的工作效率。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本實用新型的目的是為了解決現(xiàn)有技術(shù)中的上述缺陷，提供一種具有遮擋檢測功能的人臉識別門禁系統(tǒng)，能有效地解決門禁系統(tǒng)的安全問題以及因人臉遮擋給使用者帶來不便的問題。

本實用新型的目的可以通過采取如下技術(shù)方案達(dá)到：

一種具有遮擋檢測功能的人臉識別門禁系統(tǒng)，包括：所述人臉識別門禁系統(tǒng)包括：攝像頭模塊6、操作系統(tǒng)控制模塊2、遮擋檢測模塊3、人臉識別模塊4、識別結(jié)果顯示模塊5、指紋登錄模塊7；

所述攝像頭模塊6，與所述操作系統(tǒng)控制模塊2相連，用于采集人臉圖像，所述人臉圖像為有遮擋或者無遮擋的用戶人臉圖像；

所述操作系統(tǒng)控制模塊2，與所述遮擋檢測模塊3相連，將所述攝像頭模塊6采集的人臉圖像傳遞給所述遮擋檢測模塊3；

所述遮擋檢測模塊3，對采集的人臉圖像做遮擋檢測，檢測人臉圖像中被遮擋的部分，得到該圖像中未遮擋的部分作為待識別的人臉圖像，并傳遞給與其相連的所述人臉識別模塊4；

所述人臉識別模塊4，與所述操作系統(tǒng)控制模塊2雙向連接，一方面接收所述操作系統(tǒng)控制模塊2傳遞過來的在人臉識別時用到的人臉字典，另一方面，向所述操作系統(tǒng)控制模塊2傳遞人臉識別結(jié)果；

所述識別結(jié)果顯示模塊5，與所述操作系統(tǒng)控制模塊2連接，用于將所述人臉識別模塊4識別得到的身份顯示出來，并控制與其相連的所述指紋登錄模塊7采集用戶指紋；

所述指紋登錄模塊7，與所述操作系統(tǒng)控制模塊2雙向連接，用于采集用戶的指紋，并得到人臉的身份與指紋的身份是否一致的登錄結(jié)果。

進(jìn)一步地，所述人臉識別門禁系統(tǒng)還包括人臉采集模塊1，用于采集用戶的無遮擋正臉圖像，經(jīng)過分類處理并形成顯示圖像，并傳遞給與其相連的所述操作系統(tǒng)控制模塊2將采集的人臉圖像作為字典存儲起來。

進(jìn)一步地，所述遮擋檢測模塊3利用馬爾可夫隨機(jī)場快速檢測出人臉的遮擋區(qū)域。

進(jìn)一步地，所述人臉識別模塊4利用稀疏編碼對人臉圖像進(jìn)行分類識別。

本實用新型相對于現(xiàn)有技術(shù)具有如下的優(yōu)點(diǎn)及效果：

本實用新型通過遮擋檢測模塊，使得門禁系統(tǒng)可以直接采集有遮擋物的人臉圖像，一方面不需要使用者額外帶開門鎖，另一方面免掉使用者在門外摘掉遮擋物的麻煩，很大程度上方便了門禁系統(tǒng)的使用者，而遮擋檢測模塊所使用的馬爾可夫模型又進(jìn)一步提高了門禁系統(tǒng)的效率，通過增加與使用者身份對應(yīng)的指紋登錄模塊，阻止了通過獲取他人圖片的方式通過門禁系統(tǒng)的行為或者制作他人指紋模的方式通過門禁系統(tǒng)的行為，保證了門禁系統(tǒng)的安全性。

附圖說明

圖1是本實用新型公開的一種具有遮擋檢測功能的人臉識別門禁系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖2是本實用新型公開的一種具有遮擋檢測功能的人臉識別門禁系統(tǒng)的工作流程圖；

圖3是本實用新型中遮擋檢測模塊的工作流程圖；

圖4是本實用新型中人臉識別模塊的工作流程圖。

具體實施方式

為使本實用新型實施例的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面將結(jié)合本實用新型實施例中的附圖，對本實用新型實施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例是本實用新型一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本實用新型中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本實用新型保護(hù)的范圍。

實施例

如附圖1所示，本實施例公開的一種具有遮擋檢測功能的人臉識別門禁系統(tǒng)包括人臉采集模塊1，操作系統(tǒng)控制模塊2，遮擋檢測模塊3，人臉識別模塊4，識別結(jié)果顯示模塊5，指紋登錄模塊7和攝像頭模塊6。

首先，要利用人臉采集模塊1采集使用者的無遮擋正臉照，經(jīng)過分類處理并形成顯示圖像，通過操作系統(tǒng)控制模塊2將采集的人臉圖像作為字典存儲起來。攝像頭模塊6直接采集人臉圖像，無需摘除眼鏡和圍巾等遮擋物，遮擋檢測模塊3對攝像頭采集的人臉圖像做遮擋檢測，檢測人臉中被遮擋的部分，得到該圖像中未遮擋的部分作為待識別的人臉圖像，識別結(jié)果顯示模塊5將由人臉識別模塊4識別得到的身份顯示出來，指紋登錄模塊7是在使用者的身份被識別出來以后，要求使用者輸入與其身份對應(yīng)的指紋，操作系統(tǒng)控制模塊2的輸出端與人臉識別模塊4的輸入端連接，用以傳送人臉識別模塊4在識別時需要的人臉字典，待識別結(jié)果出來以后再將識別結(jié)果傳送至操作系統(tǒng)控制模塊2，即操作系統(tǒng)控制模塊2的輸入端與人臉識別模塊4的輸出端相連，操作系統(tǒng)控制模塊2的另外一個輸入端與指紋登錄模塊7的輸出端接連，用以得到指紋登錄模塊7的登錄結(jié)果。

結(jié)合附圖2，對本實用新型的一種具有遮擋檢測功能的人臉識別門禁系統(tǒng)的具體工作流程做進(jìn)一步的說明，具體步驟如下：

步驟一：通過人臉采集模塊1的攝像頭提前采集使用者的無遮擋的正臉照，完成使用者的信息錄入，一方面將錄入的人臉圖像生成顯示圖像，另一方面作為人臉識別的字典，之后進(jìn)入步驟二。

步驟二：使用者在進(jìn)入之前，先通過門外的攝像頭模塊6采集人臉圖像，在這個步驟中，使用者無需提前將自己的眼鏡和圍巾等摘除，可以直接走到攝像頭前面由攝像頭采集圖像，并將采集的圖像通過操作系統(tǒng)控制模塊2傳輸?shù)秸趽鯔z測模塊3，之后進(jìn)入步驟三。

步驟三：遮擋檢測，如附圖3所示，利用馬爾科夫隨機(jī)場對所述測試人臉樣本遮擋區(qū)域建模并迭代更新，使最后的計算結(jié)果收斂，得到人臉的未遮擋區(qū)域。其具體計算過程如下：

S301：假設(shè)由步驟三得到的待識別的圖像為y，假設(shè)在步驟一中錄入了a個人的圖像，每個人有b張樣本圖像，即訓(xùn)練用的樣本圖像總共有n＝a×b張，每張圖像的維度是m＝f×g。將每張訓(xùn)練樣本圖像由f×g轉(zhuǎn)換為m×1的列向量，并生成一個標(biāo)準(zhǔn)化學(xué)習(xí)字典

S302：假設(shè)標(biāo)簽向量為s的每一個元素標(biāo)識對應(yīng)像素是否為遮擋區(qū)域的像素，其中s[j]＝0表示j元素是遮擋區(qū)域像素，而s[j]＝1表示j元素是未遮擋區(qū)域像素。s的所有元素均初始化為1；

S303：根據(jù)目前的區(qū)域標(biāo)定，通過下式將標(biāo)準(zhǔn)化學(xué)習(xí)字典中的未遮擋區(qū)域以及待識別人臉樣本的未遮擋區(qū)域提取出來：

A^*＝A[s^t-1＝1，：]y^*＝y(tǒng)[s^t-1＝1]

式中，A^*表示標(biāo)準(zhǔn)化學(xué)習(xí)字典的未遮擋區(qū)域，y^*表示待識別人臉樣本的未遮擋區(qū)域，s^t-1＝1表示取目前標(biāo)簽向量中值為1的像素點(diǎn)，即取目前檢測出的未遮擋區(qū)域；

S304：利用下式計算待識別人臉樣本的未遮擋區(qū)域與標(biāo)準(zhǔn)化學(xué)習(xí)字典的未遮擋區(qū)域之間的相似度，并生成距離字典

D＝[d₁，d₂，...，d_n]

式中，A_i^*表示第i類訓(xùn)練樣本圖像組成的子字典的未遮擋區(qū)域，Euclidean表示求y^*和A^*之間的歐式距離，σ是一個常數(shù)，用來控制權(quán)重衰減速度；

S505：對編碼系數(shù)施加局部約束，通過求解下式中的目標(biāo)函數(shù)來檢測人臉樣本的未遮擋部分的編碼系數(shù)：

式中，||·||₂表示向量的l₂范數(shù)，x表示編碼系數(shù)，D表示距離字典，λ是一個平衡前后兩項的正數(shù)；

S306：根據(jù)求出的編碼系數(shù)和學(xué)習(xí)字典進(jìn)行重構(gòu)，求出對應(yīng)重構(gòu)圖像與之間的重構(gòu)誤差：

S307：對標(biāo)簽向量s建立馬爾可夫隨機(jī)場模型，利用圖切算法求解下式中的目標(biāo)函數(shù)，更新標(biāo)簽向量s：

的取值如下式所述：

式中，s[i]是第i個像素的標(biāo)簽值，是第i個像素的重構(gòu)誤差值，μ是一個常數(shù)，控制不同像素之間相互作用的強(qiáng)度，τ是一個閾值；

S308：迭代執(zhí)行S103-S107，直至算法收斂或達(dá)到最大收斂次數(shù).

S309：待識別人臉圖像合理的帶遮擋區(qū)域已被檢測出來，輸出待識別人臉圖像的未遮擋區(qū)域。之后進(jìn)入步驟四。

步驟四：人臉識別，在這一步驟中，采用解l₂約束最小化的方法，其具體步驟如下：

S401：輸入待識別圖像未遮擋部分。

S401：通過求解下式中的目標(biāo)函數(shù)對待識別人臉圖像y的未遮擋區(qū)域部分進(jìn)行l(wèi)₂稀疏編碼：

式中，||·||₂表示向量的l₂范數(shù)，x表示稀疏編碼系數(shù)，θ是一個平衡前后兩項的正數(shù)，表示l₂稀疏編碼系數(shù)。

S402：利用求解出的稀疏編碼，逐類求出該類對應(yīng)的重構(gòu)圖像與原圖像之間的重構(gòu)誤差：

式中，表示第i類的重構(gòu)誤差，A_i^*表示第i類訓(xùn)練樣本圖像組成的子字典的未遮擋區(qū)域，表示第i類的稀疏編碼系數(shù)。

S403：計算的稀疏集中指數(shù)SCI并判斷其值是否大于設(shè)定的閾值，若小于則該待識別人臉不屬于字典中的任何一類，即非內(nèi)部人員，將拒絕其進(jìn)入，若大于等于閾值，則進(jìn)入步驟S406

其中，k表示訓(xùn)練樣本的類別數(shù)。

S406：根據(jù)每一類的重構(gòu)誤差，選擇具有最小重構(gòu)誤差的類作為y的類別：

式中，表示第i類的重構(gòu)誤差，表示第i類的稀疏編碼系數(shù)。

S407：輸出待識別圖像的身份，之后進(jìn)入步驟五。

步驟五：顯示并輸入指紋。在步驟四的識別結(jié)果中如果識別出來的是非內(nèi)部人員，則顯示拒絕非內(nèi)部人員進(jìn)入，如果識別成功，則顯示其提前錄入的人臉圖像，并要求其輸入相應(yīng)的指紋，如果指紋錯誤，則拒絕其進(jìn)入，如果指紋正確，則門將打開允許其進(jìn)入。

上述遮擋檢測模塊利用馬爾可夫隨機(jī)場對所述待識別人臉圖像遮擋區(qū)域建模并迭代更新，直至最終檢測完成，大大提高了檢測的速度，人臉識別模塊利用帶局部約束的目標(biāo)函數(shù)求出所述測試人臉樣本未遮擋部分的局部約束編碼。

本實用新型通過遮擋檢測模塊，使得門禁系統(tǒng)可以直接采集有遮擋物的人臉圖像，一方面不需要使用者額外帶開門鎖，另一方面免掉使用者在門外摘掉遮擋物的麻煩，很大程度上方便了門禁系統(tǒng)的使用者，而遮擋檢測模塊所使用的馬爾可夫模型又進(jìn)一步提高了系統(tǒng)的效率，通過增加與使用者身份對應(yīng)的指紋登錄模塊，阻止了通過獲取他人圖片的方式通過門禁系統(tǒng)的行為或者制作他人指紋模的方式通過門禁系統(tǒng)的行為，保證了門禁系統(tǒng)的安全性。

上述實施例為本實用新型較佳的實施方式，但本實用新型的實施方式并不受上述實施例的限制，其他的任何未背離本實用新型的精神實質(zhì)與原理下所作的改變、修飾、替代、組合、簡化，均應(yīng)為等效的置換方式，都包含在本實用新型的保護(hù)范圍之內(nèi)。