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(lái)，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(lái)極大的困難，而治安卡口監(jiān)控系統(tǒng)是社會(huì)治安防控工作、刑偵、交通管理中必不可少的一個(gè)重要手段。目前在整個(gè)治安監(jiān)控中，雖然對(duì)于車輛監(jiān)控的卡口已推行多年，但對(duì)人的管理和設(shè)卡幾乎為零。目前，已提出了一些針對(duì)人員卡口的智能監(jiān)控系統(tǒng)，通過(guò)設(shè)卡對(duì)經(jīng)過(guò)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(guò)攝像機(jī)的實(shí)時(shí)圖像采集功能，實(shí)現(xiàn)對(duì)經(jīng)過(guò)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(duì)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(lái)說(shuō)已經(jīng)足夠，但對(duì)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(shí)別所需的臉部分辨率，監(jiān)控相機(jī)的分辨率至少得百萬(wàn)高清以上(一般得需要1080P的分辨率)。而對(duì)于百萬(wàn)高清碼流而言，勢(shì)必會(huì)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(guò)視頻編解碼壓縮后的視頻，其圖像質(zhì)量會(huì)受到嚴(yán)重影響，必定會(huì)影響人臉識(shí)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(wú)法為公安部門在刑偵過(guò)程中對(duì)抓拍到的人員數(shù)據(jù)庫(kù)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(duì)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(guò)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(duì)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(duì)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(chǔ)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(gè)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(guò)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(duì)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(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中；
在需要進(jìn)行檢索時(shí)，后端的中心分析服務(wù)器根據(jù)檢索條件在數(shù)據(jù)庫(kù)中查詢出與檢索條件相匹配的特征所對(duì)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(gè)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(guò)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(duì)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(chǔ)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(gè)局域網(wǎng)，進(jìn)行相互之間的通信。由于整個(gè)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(duì)人臉的檢測(cè)、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(duì)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(shí)啟動(dòng)人臉檢測(cè)，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(píng)分最高的圖像作為該行人的抓拍圖像。人臉評(píng)分是指根據(jù)人臉姿態(tài)和清晰度對(duì)檢測(cè)或跟蹤到的人臉進(jìn)行評(píng)價(jià)，姿態(tài)越正面、且清晰度越高的人臉，其相應(yīng)的評(píng)分也就越高。根據(jù)人臉跟蹤、人臉評(píng)分得到的抓拍圖像，有效保證了能獲得通過(guò)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(shí)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(guò)集成有每一級(jí)均為一個(gè)弱分類器的輕型級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)分類器，對(duì)當(dāng)前待檢測(cè)圖像中的待測(cè)子窗口進(jìn)行人臉檢測(cè)；也可以通過(guò)集成有包含多個(gè)節(jié)點(diǎn)分類器的級(jí)聯(lián)矢量樹結(jié)構(gòu)檢測(cè)器，對(duì)當(dāng)前待檢測(cè)圖像中的待測(cè)子窗口進(jìn)行人臉檢測(cè)。由于輕型級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)分類器的每一個(gè)弱分類器都可以去除部分非人臉；級(jí)聯(lián)矢量樹結(jié)構(gòu)檢測(cè)器通過(guò)在分支節(jié)點(diǎn)分類器之間引入級(jí)聯(lián)分類器，利用級(jí)聯(lián)分類器對(duì)各個(gè)分支上的非人臉子窗口進(jìn)行逐級(jí)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(gè)數(shù)。因此由輕型級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)分類器或級(jí)聯(lián)矢量樹結(jié)構(gòu)檢測(cè)器進(jìn)行人臉檢測(cè)，可進(jìn)一步降低運(yùn)算量，提高檢測(cè)速度，進(jìn)一步保證了對(duì)人臉的檢測(cè)、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(cè)到的人臉的臉部平均亮度信息對(duì)補(bǔ)光燈進(jìn)行自動(dòng)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(duì)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(shí)，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(duì)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(kù)時(shí)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(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)分類器進(jìn)行人臉檢測(cè)的示意圖；圖3是根據(jù)本發(fā)明第二實(shí)施方式中的級(jí)聯(lián)矢量樹結(jié)構(gòu)檢測(cè)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(qǐng)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(qǐng)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(duì)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(gè)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(guò)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(duì)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(duì)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(chǔ)管理。具體地說(shuō)，人臉抓拍子系統(tǒng)是整個(gè)人員卡口系統(tǒng)的前端核心部分，負(fù)責(zé)對(duì)經(jīng)過(guò)卡口的所有人員進(jìn)行自動(dòng)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(shí)啟動(dòng)人臉檢測(cè)，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(píng)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(píng)分最高的圖像作為該行人的抓拍圖像時(shí)，記錄該人臉評(píng)分最高的圖像的拍攝時(shí)間和地點(diǎn)信息，最后將得到的行人的抓拍圖像、對(duì)應(yīng)的全景圖像、拍攝時(shí)間、地點(diǎn)等信息通過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳至中心分析服務(wù)器中。由于整個(gè)抓拍過(guò)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(jiǎn)單。根據(jù)人臉跟蹤、人臉評(píng)分得到的抓拍圖像，有效保證了能獲得通過(guò)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(shí)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(cè)到的人臉的臉部平均亮度信息對(duì)補(bǔ)光燈進(jìn)行自動(dòng)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(guò)內(nèi)部集成的每一級(jí)均為一個(gè)弱分類器的輕型級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)分類器，實(shí)現(xiàn)對(duì)當(dāng)前待檢測(cè)圖像中的待測(cè)子窗口進(jìn)行人臉檢測(cè)，檢測(cè)出人臉窗口。該輕型級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)分類器中的每一級(jí)弱分類器逐一對(duì)該待測(cè)子窗口進(jìn)行是否為人臉的分類，如果該待測(cè)子窗口被一級(jí)弱分類器分類為非人臉，則停止下一級(jí)弱分類器對(duì)該待測(cè)子窗口的分類，輸出該待測(cè)子窗口為非人臉的檢測(cè)結(jié)果；如果該待測(cè)子窗口被所述輕型級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)分類器中的每一級(jí)弱分類器均分類為人臉，則輸出該待測(cè)子窗口為人臉的檢測(cè)結(jié)果，如圖2所示。其中， 輕型級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)分類器中的每一級(jí)弱分類器在本級(jí)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(duì)于一張圖像中大量的待檢測(cè)窗口，相對(duì)于非人臉窗口，其中包含的人臉窗口極少。因此相對(duì)于級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)的分類器必須在計(jì)算出一個(gè)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(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)分類器的每一個(gè)弱分類器都可以去除部分非人臉，從而可以通過(guò)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(cè)速度。中心分析服務(wù)器是整個(gè)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(duì)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(duì)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(yǔ)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(zhǎng)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(wú))、臉型(國(guó)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(shuō)，中心分析服務(wù)器可通過(guò)包含以下子模塊，實(shí)現(xiàn)人體屬性特征和用于人臉比對(duì)的臉部紋理模型特征的提取預(yù)處理子單元，用于對(duì)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(duì)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(duì)齊。特征提取子單元，用于對(duì)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(guò)交換機(jī)存儲(chǔ)至數(shù)據(jù)管理子系統(tǒng)， 生成抓拍數(shù)據(jù)庫(kù)。中心分析服務(wù)器在事后根據(jù)特征檢索時(shí)，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(duì)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(shuō)，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(duì)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(kù)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(kù)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(gè)被抓拍到的人都已經(jīng)在特征提取的時(shí)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(shí)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(duì)于戴眼鏡、長(zhǎng)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(guò)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(guò)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(duì)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(gè)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(duì)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(kù)時(shí)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(kù)中檢索具有某種特征(如戴眼鏡、長(zhǎng)頭發(fā)、國(guó)字臉、高個(gè)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(kù)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(yǔ)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(shuō)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(shí)比對(duì)報(bào)警。 比如說(shuō)，在數(shù)據(jù)管理子系統(tǒng)中預(yù)先存儲(chǔ)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(chǔ)的犯罪嫌疑人的特征進(jìn)行比對(duì)，如果特征相符，則輸出報(bào)警信號(hào)。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(shuō)，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(guò)同時(shí)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(guò)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(guò)內(nèi)部集成的包含多個(gè)節(jié)點(diǎn)分類器的級(jí)聯(lián)矢量樹結(jié)構(gòu)檢測(cè)器，對(duì)當(dāng)前待檢測(cè)圖像中的待測(cè)子窗口進(jìn)行人臉檢測(cè)。該級(jí)聯(lián)矢量樹結(jié)構(gòu)檢測(cè)器中包括至少一個(gè)分支節(jié)點(diǎn)分類器(即有多個(gè)子節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)分類器)，并且，在至少一個(gè)分支節(jié)點(diǎn)分類器之前，有至少一個(gè)級(jí)聯(lián)的無(wú)分支節(jié)點(diǎn)分類器(即只有一個(gè)子節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)分類器)。比如說(shuō)，如圖3所示，級(jí)聯(lián)矢量樹結(jié)構(gòu)檢測(cè)器共包含15個(gè)視角，平面外旋轉(zhuǎn)分為 5個(gè)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(gè)視角，每個(gè)平面外旋轉(zhuǎn)視角下再細(xì)分為3個(gè)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(jí)聯(lián)矢量樹結(jié)構(gòu)檢測(cè)器的檢測(cè)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(jí)聯(lián)矢量樹結(jié)構(gòu)檢測(cè)器在對(duì)當(dāng)前待檢測(cè)圖像中的待測(cè)子窗口進(jìn)行人臉檢測(cè)時(shí)，當(dāng)級(jí)聯(lián)矢量樹結(jié)構(gòu)檢測(cè)器中的無(wú)分支節(jié)點(diǎn)分類器將待測(cè)子窗口判定為非人臉子窗口時(shí)，停止與該無(wú)分支節(jié)點(diǎn)分類器級(jí)聯(lián)的分支節(jié)點(diǎn)分類器對(duì)該待測(cè)子窗口的進(jìn)一步檢測(cè)；當(dāng)無(wú)分支節(jié)點(diǎn)分類器將待測(cè)子窗口判定為人臉子窗口時(shí)，將該待測(cè)子窗口送到與該無(wú)分支節(jié)點(diǎn)分類器級(jí)聯(lián)的分支節(jié)點(diǎn)分類器繼續(xù)檢測(cè)。具體地說(shuō)，對(duì)于一個(gè)待測(cè)子窗口，從根節(jié)點(diǎn)開始遍歷各個(gè)節(jié)點(diǎn)分類器對(duì)其進(jìn)行類別屬性的判斷，如果級(jí)聯(lián)矢量樹結(jié)構(gòu)檢測(cè)器中的某一分支上的節(jié)點(diǎn)分類器將該待測(cè)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(cè)子窗口通過(guò)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(duì)應(yīng)的類別。也就是說(shuō)，包括根節(jié)點(diǎn)在內(nèi)的每一個(gè)獲得待測(cè)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(duì)該待測(cè)子窗口的檢測(cè)(即不再送到孩子節(jié)點(diǎn)中檢測(cè))；否則，如果本節(jié)點(diǎn)不是葉子節(jié)點(diǎn)，則將該待測(cè)子窗口送到該節(jié)點(diǎn)的至少一個(gè)子節(jié)點(diǎn)中進(jìn)一步檢測(cè)，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(duì)應(yīng)的類別。通過(guò)在分支節(jié)點(diǎn)分類器之間引入級(jí)聯(lián)分類器，利用級(jí)聯(lián)分類器對(duì)各個(gè)分支上的非人臉子窗口進(jìn)行逐級(jí)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(gè)數(shù)，從而降低了運(yùn)算量，在保證檢測(cè)率的同時(shí)提高檢測(cè)速度。當(dāng)然，攝像機(jī)也可通過(guò)其他算法進(jìn)行人臉檢測(cè)，在本申請(qǐng)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(guò)卡口的人員的高清人臉圖像。具體地說(shuō)，如圖5所示，在行人進(jìn)入設(shè)置的虛擬線圈時(shí)啟動(dòng)人臉檢測(cè)，并對(duì)檢測(cè)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(píng)分最高的圖像作為該行人的抓拍圖像。在挑選出的人臉評(píng)分最高的圖像作為該行人的抓拍圖像時(shí)，記錄該人臉評(píng)分最高的圖像的拍攝時(shí)間和地點(diǎn)信息，獲取該人臉評(píng)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(shí)間、地點(diǎn)信息、全景圖像一同通過(guò)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(cè)到的人臉的臉部平均亮度信息對(duì)補(bǔ)光燈進(jìn)行自動(dòng)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(duì)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(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中。具體地說(shuō)，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(duì)的臉部紋理模型特征。特征提取的具體流程如圖6所示，對(duì)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(duì)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(chǔ)，生成抓拍數(shù)據(jù)庫(kù)。在需要進(jìn)行檢索時(shí)，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(kù)中查詢出與檢索條件相匹配的特征所對(duì)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(shuō)，首先，由客戶端通過(guò)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(guò)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(duì)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(duì)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(shuō)，本實(shí)施方式還支持事后的混合檢索。通過(guò)同時(shí)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(guò)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(duì)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(shuō)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(chǔ)在任何類型的計(jì)算機(jī)可訪問的存儲(chǔ)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(chǔ)器可以例如是可編程陣列邏輯 (Programmable Array Logic，簡(jiǎn)稱“PAL”)、隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(Random Access Memory，簡(jiǎn)稱 “RAM”)、可編程只讀存儲(chǔ)器(Programmable Read Only Memory，簡(jiǎn)稱“PROM”)、只讀存儲(chǔ)器 (Read-Only Memory，簡(jiǎn)稱 “ROM”)、電可擦除可編程只讀存儲(chǔ)器(Electrically Erasable Programmable ROM，簡(jiǎn)稱“EEPR0M”)、磁盤、光盤、數(shù)字通用光盤(Digital Versatile Disc, 簡(jiǎn)稱“DVD”)等等。雖然通過(guò)參照本發(fā)明的某些優(yōu)選實(shí)施方式，已經(jīng)對(duì)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(duì)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(guò)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(duì)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(duì)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(chǔ)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(gè)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(shí)啟動(dòng)人臉檢測(cè)，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(píng)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(guò)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(jí)均為一個(gè)弱分類器的輕型級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)分類器，所述輕型級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)分類器用于對(duì)當(dāng)前待檢測(cè)圖像中的待測(cè)子窗口進(jìn)行人臉檢測(cè)，檢測(cè)出人臉窗口 ；其中，所述輕型級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)分類器在對(duì)每個(gè)所述待測(cè)子窗口進(jìn)行人臉檢測(cè)時(shí)，所述輕型級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)分類器中的每一級(jí)弱分類器逐一對(duì)該待測(cè)子窗口進(jìn)行是否為人臉的分類，如果該待測(cè)子窗口被一級(jí)弱分類器分類為非人臉，則停止下一級(jí)弱分類器對(duì)該待測(cè)子窗口的分類，輸出該待測(cè)子窗口為非人臉的檢測(cè)結(jié)果；如果該待測(cè)子窗口被所述輕型級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)分類器中的每一級(jí)弱分類器均分類為人臉，則輸出該待測(cè)子窗口為人臉的檢測(cè)結(jié)果；所述輕型級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)分類器中的每一級(jí)弱分類器在本級(jí)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(gè)節(jié)點(diǎn)分類器的級(jí)聯(lián)矢量樹結(jié)構(gòu)檢測(cè)器，該級(jí)聯(lián)矢量樹結(jié)構(gòu)檢測(cè)器中包括至少一個(gè)分支節(jié)點(diǎn)分類器，并且，在至少一個(gè)分支節(jié)點(diǎn)分類器之前，有至少一個(gè)級(jí)聯(lián)的無(wú)分支節(jié)點(diǎn)分類器；所述級(jí)聯(lián)矢量樹結(jié)構(gòu)檢測(cè)器用于對(duì)當(dāng)前待檢測(cè)圖像中的待測(cè)子窗口進(jìn)行人臉檢測(cè)，其中，當(dāng)所述級(jí)聯(lián)矢量樹結(jié)構(gòu)檢測(cè)器中的所述無(wú)分支節(jié)點(diǎn)分類器將所述待測(cè)子窗口判定為非人臉子窗口時(shí)，停止與該無(wú)分支節(jié)點(diǎn)分類器級(jí)聯(lián)的分支節(jié)點(diǎn)分類器對(duì)該待測(cè)子窗口的進(jìn)一步檢測(cè)；當(dāng)所述無(wú)分支節(jié)點(diǎn)分類器將所述待測(cè)子窗口判定為人臉子窗口時(shí)，將該待測(cè)子窗口送到與該無(wú)分支節(jié)點(diǎn)分類器級(jí)聯(lián)的分支節(jié)點(diǎn)分類器繼續(xù)檢測(cè)。
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(cè)到的人臉的臉部平均亮度信息對(duì)所述補(bǔ)光燈進(jìn)行自動(dòng)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(píng)分最高的圖像作為該行人的抓拍圖像時(shí)，記錄該人臉評(píng)分最高的圖像的拍攝時(shí)間和地點(diǎn)信息，獲取該人臉評(píng)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(shí)，將各行人的抓拍圖像和相應(yīng)的拍攝時(shí)間、地點(diǎn)信息、全景圖像一同通過(guò)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(duì)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(shí)，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(duì)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(guò)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(guò)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(duì)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(duì)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(duì)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(duì)齊；特征提取子單元，用于對(duì)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(guò)所述交換機(jī)存儲(chǔ)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(guò)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(duì)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(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中；在需要進(jìn)行檢索時(shí)，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(kù)中查詢出與所述檢索條件相匹配的特征所對(duì)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(guò)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(shí)啟動(dòng)人臉檢測(cè)，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(píng)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(guò)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(jí)均為一個(gè)弱分類器的輕型級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)分類器，對(duì)當(dāng)前待檢測(cè)圖像中的待測(cè)子窗口進(jìn)行人臉檢測(cè)，檢測(cè)出人臉窗口 ；其中，所述輕型級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)分類器在對(duì)每個(gè)所述待測(cè)子窗口進(jìn)行人臉檢測(cè)時(shí)，所述輕型級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)分類器中的每一級(jí)弱分類器逐一對(duì)該待測(cè)子窗口進(jìn)行是否為人臉的分類，如果該待測(cè)子窗口被一級(jí)弱分類器分類為非人臉，則停止下一級(jí)弱分類器對(duì)該待測(cè)子窗口的分類，輸出該待測(cè)子窗口為非人臉的檢測(cè)結(jié)果；如果該待測(cè)子窗口被所述輕型級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)分類器中的每一級(jí)弱分類器均分類為人臉，則輸出該待測(cè)子窗口為人臉的檢測(cè)結(jié)果；所述輕型級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)分類器中的每一級(jí)弱分類器在本級(jí)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(gè)節(jié)點(diǎn)分類器的級(jí)聯(lián)矢量樹結(jié)構(gòu)檢測(cè)器對(duì)當(dāng)前待檢測(cè)圖像中的待測(cè)子窗口進(jìn)行人臉檢測(cè)， 該級(jí)聯(lián)矢量樹結(jié)構(gòu)檢測(cè)器中包括至少一個(gè)分支節(jié)點(diǎn)分類器，并且，在至少一個(gè)分支節(jié)點(diǎn)分類器之前，有至少一個(gè)級(jí)聯(lián)的無(wú)分支節(jié)點(diǎn)分類器；其中，如果所述無(wú)分支節(jié)點(diǎn)分類器將所述待測(cè)子窗口判定為非人臉子窗口，則停止與該無(wú)分支節(jié)點(diǎn)分類器級(jí)聯(lián)的分支節(jié)點(diǎn)分類器對(duì)該待測(cè)子窗口的進(jìn)一步檢測(cè)；如果所述無(wú)分支節(jié)點(diǎn)分類器將所述待測(cè)子窗口判定為人臉子窗口，則將該待測(cè)子窗口送到與該無(wú)分支節(jié)點(diǎn)分類器級(jí)聯(lián)的分支節(jié)點(diǎn)分類器繼續(xù)檢測(cè)。
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(cè)到的人臉的臉部平均亮度信息對(duì)所述補(bǔ)光燈進(jìn)行自動(dòng)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(guò)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(píng)分最高的圖像作為該行人的抓拍圖像時(shí)，記錄該人臉評(píng)分最高的圖像的拍攝時(shí)間和地點(diǎn)信息，獲取該人臉評(píng)分最高的圖像的全景圖像；在傳輸各行人的抓拍圖像時(shí)，所述攝像機(jī)將各行人的抓拍圖像和相應(yīng)的拍攝時(shí)間、地點(diǎn)信息、全景圖像一同通過(guò)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(duì)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(shí)，由客戶端通過(guò)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(guò)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(duì)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(duì)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(duì)待進(jìn)行特征提取的高清人臉圖像進(jìn)行預(yù)處理； 對(duì)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(duì)齊； 對(duì)經(jīng)所述特征點(diǎn)定位和圖像的歸一化對(duì)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(guò)所述交換機(jī)存儲(chǔ)至所述數(shù)據(jù)庫(kù)。
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(gè)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(gè)局域網(wǎng)，進(jìn)行相互之間的通信。由于整個(gè)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(duì)犯罪嫌疑人的快速搜索排查。
文檔編號(hào)G06K9/00GK102170563SQ20111007144
公開日2011年8月31日 申請(qǐng)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(qǐng)人:杭州?？低曑浖邢薰?br>