[发明专利]一种基于流媒体的人脸识别方法

说明书

一种基于流媒体的人脸识别方法包括：调整图像捕获设备的角度，并将角度设置信息发送给前端系统；前端系统将该信息处理后发送给后端系统；后端系统确定是否需要再次调整角度；经确定是否需要调整后，由图像捕获设备捕获图像数据；前端系统将图像数据进行流媒体处理，并且发送给后端系统；后端系统接收图像数据并处理，识别其中的人脸；后端系统将识别出的人脸与数据库中的对象进行比较，并确定结果。通过该方法，可以在不增加设备而保证功耗和成本不增加，三维空间的全覆盖式捕获，增强数据多样性和灵活性，保证传输质量，保持数据获取的连续性，节约时间，提供识别速度快、准确率高的结果，并且由于较少的计算而导致降低的功率消耗。

技术领域

本发明通常涉及计算机图像信号处理领域，更具体而言，涉及一种基于流媒体的人脸识别方法。

背景技术

人脸识别是计算机视觉信息处理的重要分支，是指基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术。人脸识别技术在国家安全、军事安全和公共安全等领域都有着广泛的应用，例如海关出入境管理，持卡人身份验证，机器人研究，真实感虚拟游戏等场景中。另外，随着信息技术的快速发展，对图像数据的传输和及时回放有了更高要求，在此基础上，流媒体技术应用而生。流媒体技术是一种新型的网络多媒体技术，它把多媒体数据压缩技术，数据流调度策略以及网络数据传输控制技术有机地结合起来，使用户可以在下载数据的同时就可以进行观看，大大地缩短了用户的等待延迟，而且节约了网络资源。流媒体图像业务是指终端一边下载一边播放图像数据。其特点是用户无需等待图像内容全部下载完就可以观看，只需要待下载的数据缓存到一定量后就可以播放，然后在播放过程中，新的数据依次缓存到终端，以保持播放的连续性。

由于应用领域的需求，将上述技术进行结合继而能够解决对象识别领域中的诸多问题。诸如，身份识别需要快速、准确、灵活。而现有技术中，由于数据获取、处理和传输的原因，在数据的获取、处理、结果确定中都存在相当多的不足。往往待处理的源数据的获取速度不尽如人意，而且由于图像数据在转换、传输过程中的各种原因，会导致数据不够干净，导致后续识别过程耗时、准确度降低，并且由于更多的计算而导致更多的功率消耗。另外，现有技术中的图像捕获设备，往往固定在墙壁或者天花板上，捕获镜头与固定设备之间往往采用固定连接，导致由于固定的单一拍摄角度，如果对象移动出固定拍摄角度覆盖的区域，则无法继续跟踪，如果想继续跟踪，必须增加图像捕获设备的数量，并且此时需要进行图像的分割、拼接和衔接，这既带来设备增加和相应的功耗增加，也导致成本的增加。即使图像捕获设备可以相对于固定设备移动，但最多也是其旋转轴在一个平面的旋转，无法保证进行三维空间的全覆盖式捕获。现有技术中缺乏这方面的成果。

发明内容

本发明的目的之一是提供一种基于流媒体的人脸识别方法。通过该方法，可以在不增加设备的前提下，保证了功耗和成本不增加，保证进行三维空间的全覆盖式捕获，增强了数据的多样性和灵活性，保证了传输质量，可以保持数据获取的连续性，并且节约了时间，为后续人脸识别的效率提高做出了贡献，可以提供识别速度快、准确率高的结果，并且由于较少的计算而导致降低的功率消耗。

本发明为解决上述技术问题而采取的技术方案为：一种基于流媒体的人脸识别方法，包括以下步骤：在步骤S1中，调整图像捕获设备的角度，并将角度设置信息发送给前端系统；在步骤S2中，前端系统将该信息处理后发送给后端系统；在步骤S3中，后端系统确定是否需要再次调整角度；在步骤S4中，经确定是否需要调整后，由图像捕获设备捕获图像数据；在步骤S5中，前端系统将图像数据进行流媒体处理，并且发送给后端系统；在步骤S6中，后端系统接收图像数据并处理，识别其中的人脸；以及在步骤S7中，后端系统将识别出的人脸与数据库中的对象进行比较，并确定结果。

根据本发明的另一个方面，在步骤S2中，前端系统将该信息处理后发送给后端系统进一步包括：在步骤S21中，前端系统将角度设置信息和在预设时间段内捕获的信息进行处理；以及在步骤S22中，前端系统将处理的信息发送给后端系统。