[发明专利]面部识别异构数据关联解析系统

说明书

本发明涉及一种面部识别异构数据关联解析系统。所述系统包括：内容检测器件，用于将预设人员标准脸部图案的各个像素点的各个像素值、第一像素点数量、第二像素点数量以及第三像素点数量作为霍菲特网络模型的多个输入数据以确定连续各帧采集画面中仅仅出现的单个人脸目标属于预设人员的概率百分比；无线接收器件，用于从远端的大数据配置节点中获取第一权重数值、第二权重数值以及预设人员标准脸部图案。通过本系统，能够采用图像分析以及质量判断双层筛选模式获取成像质量最佳的人体面部图像以用于后续的面部识别处理，同时采用各项异构数据基于神经网络模型完成对人脸目标是否属于预设人员数字化鉴定，从而减少人体面部伪造的概率。

技术领域

本发明涉及面部识别领域，更具体地，涉及一种面部识别异构数据关联解析系统。

背景技术

人脸识别，是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识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。

传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是人们熟悉的识别方式，已有30多年的研发历史。但这种方式有着难以克服的缺陷，尤其在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别，和热成像人脸识别。但这两种技术还远不成熟，识别效果不尽人意。

迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。它可以克服光线变化的影响，已经取得了卓越的识别性能，在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。这项技术在近两三年发展迅速，使人脸识别技术逐渐走向实用化。

现有技术中，存在多种利用人体面部特征的面部鉴定机制，这些鉴定机制一般依赖于当前人体面部的嘴部、鼻部或者眼部的几何特征进行分析，一方面，选择用于鉴定的包括当前人体面部的图像质量不是最佳，影响了鉴定结果，另一方面，单个面部器官的几何特征的分析模式过于单一化和粗糙化，容易被不法人员进行面部图案仿制。

发明内容

为了解决相关领域的缺陷，本发明提供了一种面部识别异构数据关联解析系统，通过采用图像分析以及质量判断双层筛选模式获取成像质量最佳的人体面部图像以用于后续的面部识别处理，尤为关键的是，还采用各项异构数据基于神经网络模型完成对人脸目标是否属于预设人员数字化鉴定，从而从多方面保证了人体面部的识别精度。

根据本发明的一方面，提供了一种面部识别异构数据关联解析系统，所述系统包括：

第一分析机构，用于对接收到的连续各帧采集画面分别进行分析以获得多帧人脸采集图像，所述连续各帧采集画面中仅仅出现单个人脸目标且并非每一帧都存在所述单个人脸目标；

第二分析机构，与所述第一分析机构连接，用于获取多帧人脸采集图像，对所述多帧人脸采集图像执行基于噪声数量以及噪声幅值的权重分析以获得质量最佳的人脸采集图像并作为目标采集图像输出；

第一辨识机构，与所述第二分析机构连接，用于获取所述目标采集图像中人脸目标内左右两眼之间最短距离占据的像素点数量以作为第一像素点数量；

第二辨识机构，与所述第二分析机构连接，用于获取所述目标采集图像中人脸目标内穿过鼻部的各个像素列中构成鼻部的像素点数量最多的像素列以作为中央像素列，并将所述中央像素列上构成鼻部的像素点数量作为第二像素点数量输出；

第三辨识机构，与所述第二分析机构连接，用于获取所述目标采集图像中人脸目标内穿过嘴部的各个像素行中构成嘴部的像素点数量最多的像素行以作为中央像素行，并将所述中央像素行上构成嘴部的像素点数量作为第三像素点数量输出；