[发明专利]一种身份识别方法及装置

权利要求书

1.一种身份识别方法，其特征在于，包括：

获取指定区域的视频监控数据；

从所述视频监控数据中识别出目标人员；

若检测出所述目标人员的脸部存在预先指定的遮挡物，则分别采用预先训练出的遮挡物分类器判断所述遮挡物的类型；

根据所述遮挡物的类型，提示所述目标人员去除所述遮挡物；

通过识别去除所述遮挡物后的目标人员的脸部特征确定所述目标人员的身份。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述视频监控数据中识别出目标人员包括：

通过基于码本模型的背景剪除法识别出所述指定区域中运动的目标；

通过基于局部二元模式特征与方向梯度直方图特征相结合的头肩部位检测方法，从所述运动的目标中识别出目标人员。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

更新所述码本模型中的背景图片的学习。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：训练与各遮挡物类型对应的各遮挡物分类器；

所述训练与各遮挡物类型对应的各遮挡物分类器包括：

分别截取佩戴有所述第一遮挡物、所述第二遮挡物以及所述第三遮挡物的多个人脸图像作为正样本，以及截取真实场景的多个背景图像作为负样本；

设定所述训练遮挡物分类器的训练级数；

将所述正样本、所述负样本以及所述训练级数输入到支持向量机进行训练，分别训练得到第一遮挡物自适应增强分类器，第二遮挡物自适应增强分类器以及第三遮挡物自适应增强分类器。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用预先训练出的分类器判断所述遮挡物的类型之后包括：

根据所述遮挡物的类型，在监控画面上将所述遮挡物按照预置的颜色和形式的标识进行标示，不同类型的遮挡物所标示的标识的颜色和/形式不同。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取连续提示预置次数去除所述遮挡物却仍不执行的目标人员的图像，并将所述图像存入可疑人员数据库中。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

若在指定区域内连续多次检测到目标人员拒绝执行去除所述遮挡物的命令，则发送警告提示，提示关闭门禁系统。

8.一种身份识别装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取指定区域的视频监控数据；

识别单元，用于从所述视频监控数据中识别出目标人员；

判断单元，用于若检测出所述目标人员的脸部存在预先指定的遮挡物，则分别采用预先训练出的遮挡物分类器判断所述遮挡物的类型；

提示单元，用于根据所述遮挡物的类型，提示所述目标人员去除所述遮挡物；

确定单元，用于通过识别去除所述遮挡物后的目标人员的脸部特征确定所述目标人员的身份。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述识别单元包括：

第一识别子单元，用于通过基于码本模型的背景剪除法识别出所述指定区域中运动的目标；

第二识别子单元，用于通过基于局部二元模式特征与方向梯度直方图特征相结合的头肩部位检测方法，从所述运动的目标中识别出目标人员。

10.根据权利要求8或9所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

更新单元，用于更新所述码本模型中的背景图片的学习。

11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

训练单元，用于训练与各遮挡物类型对应的各遮挡物分类器；

所述训练单元包括：

截取单元，用于分别截取佩戴有所述第一遮挡物、所述第二遮挡物以及所述第三遮挡物的多个人脸图像作为正样本，以及截取真实场景的多个背景图像作为负样本；

设定单元，用于设定所述训练遮挡物分类器的训练级数；

训练分类器单元，用于将所述正样本、所述负样本以及所述训练级数输入到支持向量机进行训练，分别训练得到第一遮挡物自适应增强分类器，第二遮挡物自适应增强分类器以及第三遮挡物自适应增强分类器。