(57)【要約】【課題】本発明は、顔識別方法に関する。【解決手段】本発明の顔識別方法は、顔識別システムを提供する第一ステップと、顔識別システムは捜査モードを作動し、カメラモジュールはレンズ撮影範囲内の目標人物の顔を捜査する第二ステップと、目標人物の顔を捜査した後、顔識別システムは識別モードを作動する第三ステップと、を含む。【選択図】なし【特許請求の範囲】
【請求項１】
顔識別システムを提供し、前記顔識別システムは顔特徴データベースと、顔識別モジュールと、カメラモジュールと、を含む第一ステップと、
前記顔識別システムの初期状態は捜査モードであり、前記顔識別システムは前記捜査モードを作動し、カメラモジュールはレンズ撮影範囲内の目標人物の顔を捜査する第二ステップと、
前記目標人物の顔を捜査した後、前記顔識別システムは識別モードを作動する第三ステップであって、前記識別モードは前記目標人物の顔の位置を判断し、前記目標人物の顔がレンズにおける位置との規定に合う際、前記目標人物の顔の第一現場写真を撮るステップと、前記第一現場写真と前記顔特徴データベースにおける写真データを対比し、前記第一現場写真を評価するステップと、評価結果が標準に満足する際、前記目標人物は前記顔特徴データベースにおける現有人物であることを判断し、前記現有人物に対するプログラムを作動し、評価結果が標準に満足しない際、前記目標人物に提示して位置を変えさせ、第二現場写真を撮り、前記第二現場写真と前記顔特徴データベースにおける写真データを対比し、第二現場写真を評価するステップと、評価結果が標準に満足する際、前記目標人物は前記顔特徴データベースにおける現有人物であることを判断し、前記現有人物に対するプログラムを作動し、評価結果が標準に満足しない際、前記目標人物は知らない人であることを判断し、前記知らない人に対するプログラムを作動するステップと、を含む第三ステップと、
を含むことを特徴とする顔識別方法。
【請求項２】
前記顔特徴データベースは複数のユーザーの写真データを含み、各ユーザーの前記写真データは少なくとも一つのグループのパラメーターデータに対応し、前記パラメーターデータはカメラの撮影パラメーター及び前記写真データにおける顔特徴パラメーターを含むことを特徴とする請求項１に記載の顔識別方法。
【請求項３】
前記撮影パラメーターはホワイトバランス、ＩＳＯ値、ダイヤフラム、シャッター、色温度、画素、明るさ、コントラスト、撮影時間及び光線中のいずれか一種又は多種であり、前記顔特徴パラメーターは、顔の面積、二つの目の距離、目の寸法、目から口までの距離を含むことを特徴とする請求項２に記載の顔識別方法。
【請求項４】
カメラモジュールは前記目標人物の現場写真を撮り、前記現場写真に対応する現場パラメーターを記録し且つ計算することを特徴とする請求項１に記載の顔識別方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、顔識別方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
顔識別は人物の顔の特徴情報に基づいて、人物を識別する生物識別技術の一種である。技術の発展及び社会的な受け入れの増加に伴って、顔識別は多くの分野で使用され、例えば、顔識別は出席システム、盗難防止門、携帯電話のロックの解除、ロボットの作動に関する分野に応用される。顔識別システムにおいて、ビデオカメラ或いはカメラによって顔を含む画像及びビデオを収集して、データベースに記憶する。顔識別システムを使用する際、ビデオカメラ或いはカメラによってユーザーの写真を撮り、撮ったユーザーの写真とデータベースにおける写真を対比し、目標ユーザーであるかどうかを判断する。
【０００３】
従来の  顔識別方法はユーザーのデータを記憶するステップと、カメラによって、目標人の写真を撮るステップと、目標人の写真とユーザーのデータを対比して、目標ユーザーであるかどうかを判断するステップと、を含む。従来の顔識別方法には、識別速度を高めるために、カメラが撮った写真の画素を下げた（例えば、写真の画素１９２０*１０８０を画素６４０*４８０を下げる）後、目標ユーザーであるかどうかを判断する。しかし、画素を下げるので、顔を誤判断しやすい。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明の目的は、前記課題を解決し、正確率が高い顔識別方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の顔識別方法は、顔識別システムを提供し、顔識別システムは顔特徴データベースと、顔識別モジュールと、カメラモジュールと、を含む第一ステップと、顔識別システムの初期状態は捜査モードであり、顔識別システムは捜査モードを作動し、カメラモジュールはレンズ撮影範囲内の目標人物の顔を捜査する第二ステップと、目標人物の顔を捜査した後、顔識別システムは識別モードを作動する第三ステップであって、識別モードは目標人物の顔の位置を判断し、目標人物の顔がレンズにおける位置との規定に合う際、目標人物の顔の第一現場写真を撮るステップと、第一現場写真と前記顔特徴データベースにおける写真データを対比し、第一現場写真を評価するステップと、評価結果が標準に満足する際、目標人物は前記顔特徴データベースにおける現有人物であることを判断し、現有人物に対するプログラムを作動し、評価結果が標準に満足しない際、目標人物に提示して位置を変えさせ、第二現場写真を撮り、第二現場写真と顔特徴データベースにおける写真データを対比し、第二現場写真を評価するステップと、評価結果が標準に満足する際、目標人物は前記顔特徴データベースにおける現有人物であることを判断し、現有人物に対するプログラムを作動し、評価結果が標準に満足しない際、目標人物は知らない人であることを判断し、知らない人に対するプログラムを作動するステップと、を含む第三ステップと、を含む。
【発明の効果】
【０００６】
従来の技術に比べて、本発明の顔識別方法は、写真及び撮影パラメーターを結合して顔を識別して、まず、現場撮影パラメーターと撮影パラメーターデータを対比して、現場撮影パラメーターと最も似ている撮影パラメーターデータを選び出して、そして、最も似ている撮影パラメーターデータと対応する写真データと現場写真を対比する。これにより、ユーザーが目標ユーザーであるかどうかを正確に判断でき、顔識別方法の正確率が高い。
【０００７】
以下、本発明の実施例について説明する。
【０００８】
顔識別方法は以下のステップを含む。
Ｓ１、顔識別システムを提供し、顔識別システムは顔特徴データベースと、顔識別モジュールと、カメラモジュールと、を含む。
Ｓ２、顔識別システムの初期状態は捜査モードであり、顔識別システムは捜査モードを作動し、カメラモジュールはレンズ撮影範囲内の目標人物の顔を捜査する。
Ｓ３、目標人物の顔を捜査した後、顔識別システムは識別モードを作動し、識別モードは以下のステップを含み、
Ｓ３１、目標人物の顔の位置を判断し、目標人物の顔がレンズにおける位置との規定に合う際、目標人物の顔の第一現場写真を撮る。
Ｓ３２、第一現場写真と顔特徴データベースにおける写真データを対比し、第一現場写真を評価する。
Ｓ３３、評価結果が標準に満足する際、目標人物は顔特徴データベースにおける現有人物であることを判断し、現有人物に対するプログラムを作動し、評価結果が標準に満足しない際、目標人物に提示して位置を変えさせ、第二現場写真を撮り、第二現場写真と顔特徴データベースにおける写真データを対比し、第二現場写真を評価する。
Ｓ３４、評価結果が標準に満足する際、目標人物は顔特徴データベースにおける現有人物であることを判断し、現有人物に対するプログラムを作動し、評価結果が標準に満足しない際、目標人物は知らない人であることを判断し、知らない人に対するプログラムを作動する。
【０００９】
ステップＳ１において、顔特徴データベースは複数のユーザーの写真データを含む。各ユーザーの写真データは少なくとも一つのグループのパラメーターデータに対応する。パラメーターデータはカメラの撮影パラメーター、写真データにおける顔特徴パラメーターを含む。カメラの撮影パラメーターは、ホワイトバランス、ＩＳＯ値、ダイヤフラム、シャッター、色温度、画素、明るさ、コントラスト、撮影時間及び光線中のいずれか一種または多種である。顔特徴パラメーターは、顔の面積、二つの目の距離、目の寸法、目から口までの距離などを含む。各写真データは一つのグループのパラメーターデータに対応する。一つのグループのパラメーターデータはＭ個の撮影パラメーター及びＮ個の顔特徴パラメーターを含む。カメラモジュールは目標人物の現場写真を撮り、現場写真に対応する現場パラメーターを記録し且つ計算することに用いる。各現場写真は一つのグループの現場パラメーターに対応する。一つのグループの現場パラメーターはｍ個の撮影パラメーター及びｎ個の顔特徴パラメーターを含む。Ｍの値はｍの値と同じでもよく、同じでなくてもよい。Ｎの値はｎの値と同じでもよく、同じでなくてもよい。顔識別モジュールは現場写真の現場パラメーターと写真データのパラメーターデータを対比し、目標人物は現有人物であるかどうかを判断することに用いる。現有人物とは、顔特徴データベースに記憶される人物である。
【００１０】
ステップＳ３２において、第一現場写真と顔特徴データベースにおける写真データを対比するのは以下のステップを含む。
Ｓ３２１、第一現場写真に対応する一つのグループの現場パラメーターにおけるｍ個の撮影パラメーターと各写真データに対応する一つのグループのパラメーターデータにおけるＭ個の撮影パラメーターを対比する。
Ｓ３２２、第一現場写真の現場撮影パラメーターともっとも似ている少なくとも一つのグループの写真データの撮影パラメーターデータを探し出し、少なくとも一つのグループの写真データの撮影パラメーターデータと対応する少なくとも一つの写真データの顔特徴パラメーターと第一現場写真の顔特徴パラメーターを対比し、少なくとも一つの写真データを評価する。
【００１１】
ステップＳ３２１において、写真データの撮影パラメーターデータと現場写真の現場撮影パラメーターを対比するのは以下の二つの情況がある。一つの情況において、現場写真の現場撮影パラメーターと写真データの撮影パラメーターデータとがＬ個の同じ値を有する際、Ｌが大きければ、現場撮影パラメーターと撮影パラメーターデータとは最も似ている。もう一つの情況において、現場写真の現場撮影パラメーターと写真データの撮影パラメーターデータとがＫ個の似ている値を有する際、Ｋが大きければ、現場撮影パラメーターと撮影パラメーターデータとは最も似ている。似ている値とは、現場撮影パラメーターと撮影パラメーターデータとの差が小さい範囲にあることを指す。例えば、範囲は、５％、３％或いは１％以内である。
【００１２】
ステップＳ３２２において、少なくとも一つのグループの写真データの撮影パラメーターデータが現場写真の現場撮影パラメーターと最も似ているかどうかを評価するには四つの評価方法がある。異なる実施例は異なる評価方法を採用できる。第一の評価方法において、顔識別モジュールはＬの値のみを計算して、最大のＬの値に対応する現場撮影パラメーターと撮影パラメーターデータは最も似ていることを定義する。第二の評価方法において、Ｋの値のみを計算して、最大のＫの値に対応する現場撮影パラメーターと撮影パラメーターデータは最も似ていることを定義する。第三の評価方法において、顔識別モジュールは、まず、Ｌの値を計算して、Ｌの値が０より大きい際、最大のＬの値に対応する現場撮影パラメーターと撮影パラメーターデータは最も似ていることを定義する。Ｌの値が０である際、顔識別モジュールはＫの値を計算して、最大のＫの値に対応する現場撮影パラメーターと撮影パラメーターデータは最も似ていることを定義する。第四の評価方法において、顔識別モジュールはＬの値及びＫの値を同時に計算して、Ｌの値がＫの値より大きい際、Ｌの値を採用して、最大のＬの値に対応する現場撮影パラメーターｎｙと撮影パラメーターデータｍｘは最も似ていることを定義する。Ｌの値がＫの値より小さい際、Ｋの値を採用して、最大のＫの値に対応する現場撮影パラメーターｎｙと撮影パラメーターデータｍｘは最も似ていることを定義する。
【００１３】
少なくとも一つのグループの写真データの撮影パラメーターデータは現場写真の現場撮影パラメーターと最も似ているかどうかを評価する際、一つの評価方法を採用してもよく、複数の評価方法を同時に採用してもよい。一つの評価方法を採用する際、現場撮影パラメーターと最も似ている少なくとも一つの写真データの撮影パラメーターデータを探すことができる。二つ以上の評価方法を採用する際、各評価方法において、現場撮影パラメーターと最も似ている少なくとも一つの写真データの撮影パラメーターデータを探すことができる。
【００１４】
一つの例において、現場撮影パラメーターと最も似ている写真データがｘ個がある場合、ｘ個の写真データを探し出し、ｘ個の写真データの顔特徴パラメーターと現場写真の顔特徴パラメーターを対比し、対比結果を評価する。
【００１５】
一つの例において、顔特徴パラメーターの対比結果を評価する方法は、撮影パラメーターの対比結果を評価する方法と同じでもよい。
【００１６】
もう一つの例において、評価点数によって顔特徴パラメーターの対比結果を評価できる。区別の小さい顔特徴パラメーターは同じ顔特徴パラメーターであることを定義する。小さい範囲は１％或いは２％である。現場写真の顔特徴パラメーターと同じである写真データの顔特徴パラメーターが多くあれば、該写真データの評価点数は高い。評価点数の計算標準は予め設けることができる。一つの例において、総数は１００点を設定し、現場写真はＹ個の顔特徴パラメーターを有し、Ｙ≧１であり、現場写真の顔特徴パラメーターと同じである写真データの顔特徴パラメーターの個数が、Ｙ個の顔特徴パラメーターの１０％を占める際、１０点を獲得する。現場写真の顔特徴パラメーターと同じである写真データの顔特徴パラメーターの個数が、Ｙ個の顔特徴パラメーターの５０％を占める際、５０点を獲得する。現場写真の顔特徴パラメーターと同じである写真データの顔特徴パラメーターの個数が、Ｙ個の顔特徴パラメーターの８０％を占める際、８０点を獲得する。６０点は合格点であることを規定する。獲得した点数が６０点より小さい際、目標人物は知らない人であることと判断する。獲得した点数が６０点以上である際、目標人物は現有人物であることと判断する。もう一つの例において、現場写真と写真データとに同じの顔特徴パラメーターが幾つかあれば、その幾つかの点数を獲得する。５点は合格点であることを規定する。獲得した点数が５点より小さい際、目標人物は知らない人であることを判断する。獲得した点数が５点以上である際、目標人物は現有人物であることを判断する。
【００１７】
ステップ（３３）において、第二現場写真と顔特徴データベースにおける写真データを対比する方法は、ステップ（３２）における第一現場写真と顔特徴データベースにおける写真データを対比する方法と同じである。
【００１８】
さらに、顔識別システムは目標人物が現有人物であることを判断し、現有人物に対するプログラムを作動した後、顔識別システムは現有人物を検出し続け、レンズは現有人物の顔を検出しないと、顔識別システムは初期状態に戻る。
【００１９】
さらに、顔識別システムは目標人物が知らない人であることを判断し、知らない人に対するプログラムを作動した後、外部の指示を受けて、顔識別システムは初期状態に戻る。例えば、顔識別システムは目標人物が知らない人であることを判断する際、アラートを発送して、アラートは守衛の命令を受信した後に解除され、顔識別システムは初期状態に戻る。
【００２０】
本発明の顔識別方法は、写真及び撮影パラメーターを結合して顔を識別して、まず、現場撮影パラメーターと撮影パラメーターデータを対比して、現場撮影パラメーターと最も似ている撮影パラメーターデータを選び出して、そして、最も似ている撮影パラメーターデータと対応する写真データと現場写真を対比する。これにより、ユーザーが目標ユーザーであるかどうかを正確に判断でき、顔識別方法の正確率が高い。