申请/专利权人：成都科瑞特电气自动化有限公司

申请日：2023-12-27

公开（公告）日：2024-03-15

公开（公告）号：CN117475502B

主分类号：G06V40/18

分类号：G06V40/18;G06V40/16;G06V10/86;G06V10/26;G06V10/56

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.15#授权;2024.02.20#实质审查的生效;2024.01.30#公开

摘要：本发明提供了基于矿用的虹膜和人脸融合识别方法及系统，涉及虹膜和人脸融合识别技术领域，包括获取入井前目标对象的人脸图像和虹膜图像；提取预处理后的人脸图像中的第一特征数据，对虹膜图像处理结果进行特征提取和匹配得到第二特征数据；计算得到目标对象的人脸区域的平均温度信息；通过特征融合算法对第一特征数据和第二特征数据进行串联融合，利用降维算法和贝叶斯分类器对多模态特征进行学习，得到识别结果。本发明的有益效果为根据检测到虹膜、人体体温、人脸的图像实现智能切换，有效提高识别速率和识别精度。

主权项：1.基于矿用的虹膜和人脸融合识别方法，其特征在于，包括：获取入井前目标对象的人脸图像和虹膜图像，其中人脸图像包括目标对象的脸部图像特征和所处的背景环境图像，虹膜图像包括眼睑、瞳孔以及巩膜图像；对人脸图像进行预处理，并提取预处理后的人脸图像中的第一特征数据，其中第一特征数据为人脸图像所在的原始数据空间投影到识别阶段所用到的特征空间中的数据；对虹膜图像进行预处理，得到虹膜图像处理结果，并对虹膜图像处理结果进行特征提取和匹配，得到第二特征数据，其中预处理包括采用图像处理技术对眼睑、瞳孔和巩膜图像进行定位分割处理；提取脸部图像特征中人脸轮廓区域，并获取人脸轮廓区域上半部分额头处的红外热辐射信息，结合第一特征数据和第二特征信息，计算得到目标对象的人脸区域的平均温度信息；通过特征融合算法对第一特征数据和第二特征数据进行串联融合，得到融合后的用于识别目标对象的多模态特征；利用降维算法和贝叶斯分类器对多模态特征进行学习，并使用损失函数进行训练，得到训练后的分类识别模型；将待识别的人脸图像、虹膜图像和平均温度信息输入至训练后的分类识别模型进行识别，得到识别结果；其中，提取脸部图像特征中人脸轮廓区域，并获取人脸轮廓区域上半部分额头处的红外热辐射信息，结合第一特征数据和第二特征信息，计算得到目标对象的人脸区域的平均温度信息包括：通过分析红外热像仪获取的热辐射信息，结合第一特征数据和第二特征数据所提取得到的特征向量，计算出人脸区域的平均温度，将平均温度和预设的温度阈值相比较，以确定是否超过设定的温度范围，其中温度阈值为待检测目标之前的历史平均温度范围；若检测到人脸区域的温度超过了预设的范围阈值，系统则会触发温度警报，发出警报并采取触发措施，通过标注框圈出红外图像和可见光图像中的被警报温度的人体范围，同时显示出报警温度，对报警温度人体所在范围进行涂色；其中，将待识别的人脸图像、虹膜图像和平均温度信息输入至训练后的分类识别模型进行识别，得到识别结果，其中包括：将待识别的人脸图像、虹膜图像和平均温度信息发送至已经训练完成的模型中进行机器学习，对输入进去的人脸图像、虹膜图像和平均温度信息融合特征与已经训练的模板库进行匹配判断，得到识别结果，将识别结果与比较模型数据库来进行比较和识别，并识别目标对象的身份信息。

全文数据：

权利要求：

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