本发明涉及一种人像比对处理方法，尤其涉及一种识别率和认证率高的人像比对处理方法。
背景技术：
近年来，安防行业掀起了一波人像识别的热潮，众多厂商纷纷推出了相关产品，使得人像识别成为了行业内的热点技术方向。
虽然现有人像识别技术功用巨大，但在实际应用中，我们依旧会遇到很多问题。其中，人像图像质量对识别率的影响较高，图像质量差，辨识度低，有效特征很少，有时即使用肉眼也很难确认身份。图像质量又受多种因素影响，如光照、姿态、表情、人像尺寸、清晰度等。通过同一个人在不同光照下的图片对比，就可以看出同一个人在不同光照下的图片用肉眼也很难辨别。所以说，目前的人像识别系统只能在一些较规范的环境下进行，如光线均匀，人像需要正对着摄像机，并且保证人像在画面中有一定的像素宽度。但是在实际的安防监控场合中，这些限制条件很难一一满足。目前，在验证过程中，现有的验证设备大多需要对被认证人跟数据库人像进行大面积对比才能得出较高精度，使得这样的处理方式需要较长的时间进行比对而且比对角度单一，严重的影响验证效率和精度。
技术实现要素：
本发明的目的是，提供一种人像比对处理方法，可有效提高识别率和识别精度。
为该实现该目的，提供了一种人像比对处理方法，该方法还包括如下处理步骤：
步骤1：处理系统接收输入的原始相片并且对原始相片进行人像特征数据提取，形成人像特征数据集；
步骤2：对人像特征数据集进行有效人像判断，得到有效人像特征数据集；
步骤3：对有效人像特征数据集进行质量验证，提取出质量满足设定要求的人像特征数据集；
步骤4：对质量满足设定要求的人像特征数据集进行对应的人像特征数据提取并且进行结构化数据转换，从而生成具体的结构化数据人像特征码；
步骤5：将上述具体的结构化数据人像特征码和已有的特征数据库中的结构化数据人像特征码进行相似性比较并且把比较得出的相似度百分比分数进行输出即可。
优选地，在步骤1中，提取人像特征数据时还获得各人像特征点的二维坐标点，获得各人像特征点的二维坐标点的过程如下：
先在原始图片上进行逐行像素扫描获得全部满足疑似人像的特征点，然后逐一获得满足疑似人像的特征点在原始图片上的二维坐标点，再对获得的二维坐标点周边逐一进行相关人像特征数据扫描从而进行确认。
优选地，所述疑似人像的特征点为满足能看见眼睛。
优选地，在步骤1中，人像特征数据集包括人像特征数据及人像特征点的二维坐标点。
优选地，在步骤2中，根据设定的有效人像判断标准对形成的人像特征数据集中人像特征数据逐一进行有效人像判断，若判断该人像特征数据不是有效人像，则结束，若判断该人像特征数据是有效人像，则记录，从而得到有效人像特征数据集。
优选地，在步骤2中，得到有效人像特征数据集后，还对人像特征集是否都完成有效人像检测进行判断，若发现有未处理的人像特征数据，就继续对未处理的人像特征数据进行判断处理，若没发现有未处理的人像特征数据，则进行步骤3。
优选地，在步骤3中，对有效人像特征数据集进行质量验证时，根据设定的有效人像完整度标准逐一对有效人像特征数据集中有效人像特征数据进行质量评分，从而得出满足设定质量分数的人像特征数据集。
优选地，所述设定的有效人像标准为设定的人像图片的清晰度、设定的人像的角度范围和能看见眼睛。
优选地，在步骤4中，所得的结构化数据人像特征码还存入到已有的特征数据库。
本发明与现有技术相比，其有益效果在于：
本发明通过对原始图片扫描建立人像特征数据集并且通过处理得出满足质量要求的人像特征数据集，通过转化成结构化数据人像特征码与现有的特征数据库中的结构化数据人像特征码进行相似性比较，可有效提高识别率和识别精度。本发明同时具有识别准确度高，采集率高，对光线的抗干扰强能力；通过本发明进行人员身份识别，能够使被验证人在不同的角度都能通过识别，能大大的提升通过的效率以及识别的准确度，同时还能够收集到被认证人信息。
附图说明
图1为本发明的流程图。
具体实施方式
下面结合实施例，对本发明作进一步的描述，但不构成对本发明的任何限制，任何在本发明权利要求范围所做的有限次的修改，仍在本发明的权利要求范围内。
如图1所示，本发明提供了一种人像比对处理方法，该方法还包括如下处理步骤：
步骤1：处理系统接收输入的原始相片并且对原始相片进行人像特征数据提取，形成人像特征数据集；
步骤2：对人像特征数据集进行有效人像判断，得到有效人像特征数据集；
步骤3：对有效人像特征数据集进行质量验证，提取出质量满足设定要求的人像特征数据集；
步骤4：对质量满足设定要求的人像特征数据集进行对应的人像特征数据提取并且进行结构化数据转换，从而生成具体的结构化数据人像特征码；
步骤5：将上述具体的结构化数据人像特征码和已有的特征数据库中的结构化数据人像特征码进行相似性比较并且把比较得出的相似度百分比分数进行输出即可。
在本实施例中，处理系统为计算机，并且计算机能够通过外界摄像头或人像采集枪对被认证对象进行图像采集，现有的特征数据库为所认证对象已经存在有的的结构化数据人像特征码的数据库，并且现有的特征数据库与处理系统相链接，其中结构化数据人像特征码为计算机能够识别的二进制数据。
在本实施例中，在处理最后将比较得出的相似度百分比分数进行输出可有效的反映对比效果和处理速度，使得结果更直观。
在步骤1中，提取人像特征数据时还获得各人像特征点的二维坐标点，获得各人像特征点的二维坐标点的过程如下：
先在原始图片上进行逐行像素扫描获得全部满足疑似人像的特征点，然后逐一获得满足疑似人像的特征点在原始图片上的二维坐标点，再对获得的二维坐标点周边逐一进行相关人像特征数据扫描从而进行确认。
在步骤1中，人像特征数据集包括人像特征数据及人像特征点的二维坐标点。根据不同二维坐标点的人像特征，可以形成独立人像特征数据集。
在本实施例中，人像特征数据集可以包括一个人像特征数据子集或多个人像特征数据子集。
在步骤2中，根据设定的有效人像判断标准对形成的人像特征数据集中人像特征数据逐一进行有效人像判断，若判断该人像特征数据不是有效人像，则结束，若判断该人像特征数据是有效人像，则记录，从而得到有效人像特征数据集。
在步骤2中，得到有效人像特征数据集后，还对人像特征集是否都完成有效人像检测进行判断，若发现有未处理的人像特征数据，就继续对未处理的人像特征数据进行判断处理，若没发现有未处理的人像特征数据，则进行步骤3。
在步骤3中，对有效人像特征数据集进行质量验证时，根据设定的有效人像完整度标准逐一对有效人像特征数据集中有效人像特征数据进行质量评分，从而得出满足设定95分及以上的人像特征数据集。
设定的有效人像标准为设定的人像图片的清晰度、设定的人像的角度范围和能看见眼睛。
在本实施例中，根据有效人像标准进行有效人像判断为在能看见双眼睛的前提下，根据图片像素获取清晰度大小和人像抓拍的角度，如在能看见双眼的角度范围内，来对图片进行有效人像判断。
在本实施例中，有效人像特征数据集可以包括一个有效人像特征数据集或多个有效人像特征数据集。有效人像特征数据集为人像的眼睛和嘴及其两者中间的特征包括鼻子和脸的特征，并且获取若干的特征点，各特征点均建立有坐标，如，鼻子或脸上的一颗痣，则将该痣作为一特征点并且建立坐标。
在步骤4中，所得的结构化数据人像特征码还存入到已有的特征数据库。使得的特征数据库更完善。
本发明的工作过程：在进行人像认证时，处理系统接收输入的原始相片，先在原始图片上进行逐行像素扫描获得全部满足疑似人像的特征点，然后逐一获得满足疑似人像的特征点在原始图片上的二维坐标点，再对获得的二维坐标点周边逐一进行相关人像特征数据扫描从而进行确认，将全部人像特征数据及对应的二维坐标点，形成人像特征数据集；对形成的人像特征数据集逐一进行有效人像判断，若判断该人像特征数据不是有效人像，则结束，若判断该人像特征数据是有效人像，则记录该有效人像特征数据，从而在得到有效人像特征数据集后，还对人像特征集是否都完成有效人像检测进行判断，若发现有未处理的人像特征数据，就继续对未处理的人像特征数据进行判断处理，若没发现有未处理的人像特征数据，则对有效人像特征数据集进行质量验证，提取出满足质量要求的人像特征数据集；对满足质量要求的人像特征数据集进行对应的人像特征数据提取并且进行结构化数据转换，从而生成具体的结构化数据人像特征码，所得的结构化数据人像特征码还存入到现有的特征数据库；将结构化数据人像特征码和现有的特征数据库中的结构化数据人像特征码进行相似性比较并且把比较得出的相似度百分比分数进行输出，结束进程。
通过本发明进行人员身份识别，能大大的提升通过的效率以及识别的准确度，同时还能够收集到被认证人信息。可有效提高识别率和识别精度。
以上仅是本发明的优选实施方式，应当指出对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明结构的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。