本发明提供一种基于人脸识别的访客监控方法，包括：提供一成员名单数据库，成员名单数据库中存储有获取进入一监控区域资格的所有成员的特征信息和所有单元房间的关联信息，所述特征信息中至少包括有成员的脸部信息；响应于任意一个不属于成员名单数据库中的访客进入监控区域，将其定义成监控对象，追踪采集一设定时间范围内其拜访的所有单元房间的信息，根据一设定的评分规则计算该监控对象拜访的所有单元房间的关联度分值。本发明能够在监控区域入口处识别出陌生访客，对该陌生访客在监控区域内的行为进行实时追踪，通过监控其所拜访的监控区域内单元房间的关联性以判定其是否属于不良访客。
1.一种基于人脸识别的访客监控方法，适于具有多个单元房间的监控区域，其特征在于，包括：提供一成员名单数据库，成员名单数据库中存储有获取进入一监控区域资格的所有成员的特征信息和所有单元房间的关联信息，所述特征信息中至少包括有成员的脸部信息；
响应于任意一个不属于成员名单数据库中的访客进入监控区域，将其定义成监控对象，追踪采集一设定时间范围内其拜访的所有单元房间的信息，根据一设定的评分规则计算该监控对象拜访的所有单元房间的关联度分值；
其中，所述根据一设定的评分规则计算该监控对象拜访的所有单元房间的关联度分值是指，将存在关联的单元房间合并记作同一个单元房间，统计所述监控对象在一设定时间范围内拜访的所有无关联的单元房间的数量，将该数量作为关联度分值，其具体实现包括以下步骤：如果单元房间i和单元房间j之间存在关联，根据关联的紧密度，为这两个单元房间的关联关系设置一关联值Mi，j；
统计所述监控对象在一设定时间范围内拜访的所有的单元房间的数量X、以及其中存在关联的单元房间的关联值之和∑Mi,j；
根据下述公式计算所述监控对象拜访的所有单元房间的关联度分值
2.根据权利要求1所述的基于人脸识别的访客监控方法，其特征在于，所述方法还包括：在监控区域入口处设置一人脸识别装置，用以识别请求进入监控区域的每个访客的脸部信息，将之与成员名单数据库中的脸部信息做比对，以及响应于识别出的访客的脸部信息不存在于成员名单数据库中，将该访客定义成需要进行图像和/或视频追踪的监控对象，将其脸部信息录入一监控人员信息数据库。
3.根据权利要求2所述的基于人脸识别的访客监控方法，其特征在于，每个所述单元房间入口处均设置一网络摄像装置，用以采集进入该单元房间的人员的脸部信息，将之与监控人员信息数据库中的数据做比对，以及响应于采集的人员的脸部信息存在于监控人员信息数据库中，将采集到的图片和对应的单元房间的信息发送至一监控中心。
4.根据权利要求3所述的基于人脸识别的访客监控方法，其特征在于，每个所述单元房间入口处均设置有一红外传感器，其与该单元房间对应的网络摄像装置电连接；
所述红外传感器响应于有人员进入其所电连接的网络摄像装置的采集范围，启动该网络摄像装置以采集该人员的脸部信息。
5.根据权利要求1-4任意一项所述的基于人脸识别的访客监控方法，其特征在于，所述方法还包括：提供一黑名单用户数据库，黑名单用户数据库用以存储所有不被允许进入监控区域的用户的脸部信息；
当任意一个监控对象的关联度分值小于第一设定分值阈值时，将该监控对象的脸部信息存储至黑名单用户数据库。
6.根据权利要求1-4任意一项所述的基于人脸识别的访客监控方法，其特征在于，所述方法还包括：当任意一个监控对象的关联度分值小于第二设定分值阈值时，生成一预警信息，发送至一指定客户端。
7.一种基于人脸识别的访客监控系统，适于具有多个单元房间的监控区域，其特征在于，包括：管理计算机，设置在一监控中心内，其具有一存储单元，存储单元中存储有一成员名单数据库，成员名单数据库用以存储有获取进入一监控区域资格的所有成员的特征信息和所有单元房间的关联信息，所述特征信息中至少包括有成员的脸部信息；
人脸识别装置，设置在监控区域入口处，与管理计算机电连接，用以识别请求进入监控区域的每个访客的脸部信息，将之与成员名单数据库中的脸部信息做比对；
所述人脸识别装置响应于识别出的访客的脸部信息不存在于成员名单数据库中，将该访客定义成需要进行图像和/或视频追踪的监控对象，将其脸部信息录入一监控人员信息数据库；
若干个网络摄像装置，分布设置在各单元房间入口处，与管理计算机电连接，用以采集进入对应单元房间的人员的脸部信息，将之与监控人员信息数据库中的数据做比对；
所述网络摄像装置响应于采集的人员的脸部信息存在于监控人员信息数据库中，将采集到的图片和对应的单元房间的信息发送至监控中心的管理计算机中；
所述管理计算机根据一设定的评分规则计算该监控对象拜访的所有单元房间的关联度分值，其中关联度分值的计算包括以下步骤：如果单元房间i和单元房间j之间存在关联，根据关联的紧密度，为这两个单元房间的关联关系设置一关联值Mi，j；
统计所述监控对象在一设定时间范围内拜访的所有的单元房间的数量X、以及其中存在关联的单元房间的关联值之和∑Mi,j；
根据下述公式计算所述监控对象拜访的所有单元房间的关联度分值
基于人脸识别的访客监控方法和系统
技术领域
[0001] 本发明涉及人脸识别领域，具体而言涉及一种基于人脸识别的访客监控方法和系统。
背景技术
[0002] 现有技术中，针对监控区域的访客，例如住宅区、办公大楼等区域的访客，通常也是由住宅区或者办公大楼入口处的工作人员对访客进行人工信息采集、确认其身份。
[0003] 即使是高档住宅区和安全等级较高的办公大楼，也无法确保经过认证的访客进入监控区域后的行为是否和其在入口处登记的信息一致，部分推销人员甚至具有犯罪嫌疑的人员经常借由该漏洞进入监控区域实行恶劣行为。
[0004] 另外，由工作人员对访客信息进行采集确认，耗时耗力。
发明内容
[0005] 本发明目的在于提供一种基于人脸识别的访客监控方法，能够在监控区域入口处识别出陌生访客，对该陌生访客在监控区域内的行为进行实时追踪，通过监控其所拜访的监控区域内单元房间的关联性以判定其是否属于不良访客。
[0006] 为达成上述目的，本发明提及一种基于人脸识别的访客监控方法，适于具有多个单元房间的监控区域，包括：
[0007] 提供一成员名单数据库，成员名单数据库中存储有获取进入一监控区域资格的所有成员的特征信息和所有单元房间的关联信息，所述特征信息中至少包括有成员的脸部信息；
[0008] 响应于任意一个不属于成员名单数据库中的访客进入监控区域，将其定义成监控对象，追踪采集一设定时间范围内其拜访的所有单元房间的信息，根据一设定的评分规则计算该监控对象拜访的所有单元房间的关联度分值。
[0009] 由以上本发明的技术方案，与现有相比，其显著的有益效果在于，能够在监控区域入口处识别出陌生访客，对该陌生访客在监控区域内的行为进行实时追踪，通过监控其所拜访的监控区域内单元房间的关联性以判定其是否属于不良访客。
[0010] 在前述方法的基础上，本发明还提及一种基于人脸识别的访客监控系统，适于具有多个单元房间的监控区域，包括：
[0011] 管理计算机，设置在一监控中心内，其具有一存储单元，存储单元中存储有一成员名单数据库，成员名单数据库用以存储有获取进入一监控区域资格的所有成员的特征信息和所有单元房间的关联信息，所述特征信息中至少包括有成员的脸部信息；
[0012] 人脸识别装置，设置在监控区域入口处，与管理计算机电连接，用以识别请求进入监控区域的每个访客的脸部信息，将之与成员名单数据库中的脸部信息做比对；
[0013] 所述人脸识别装置响应于识别出的访客的脸部信息不存在于成员名单数据库中，将该访客定义成需要进行图像和/或视频追踪的监控对象，将其脸部信息录入一监控人员信息数据库；
[0014] 若干个网络摄像装置，分布设置在各单元房间入口处，与管理计算机电连接，用以采集进入对应单元房间的人员的脸部信息，将之与监控人员信息数据库中的数据做比对；
[0015] 所述网络摄像装置响应于采集的人员的脸部信息存在于监控人员信息数据库中，将采集到的图片和对应的单元房间的信息发送至监控中心的管理计算机中；
[0016] 所述管理计算机根据一设定的评分规则计算该监控对象拜访的所有单元房间的关联度分值。
[0017] 应当理解，前述构思以及在下面更加详细地描述的额外构思的所有组合只要在这样的构思不相互矛盾的情况下都可以被视为本公开的发明主题的一部分。另外，所要求保护的主题的所有组合都被视为本公开的发明主题的一部分。
[0018] 结合附图从下面的描述中可以更加全面地理解本发明教导的前述和其他方面、实施例和特征。本发明的其他附加方面例如示例性实施方式的特征和/或有益效果将在下面的描述中显见，或通过根据本发明教导的具体实施方式的实践中得知。
附图说明
[0019] 附图不意在按比例绘制。在附图中，在各个图中示出的每个相同或近似相同的组成部分可以用相同的标号表示。为了清晰起见，在每个图中，并非每个组成部分均被标记。现在，将通过例子并参考附图来描述本发明的各个方面的实施例，其中：
[0020] 图1是本发明的基于人脸识别的访客监控方法示意图。
[0021] 图2是本发明的基于人脸识别的访客监控系统的结构示意图。
具体实施方式
[0022] 为了更了解本发明的技术内容，特举具体实施例并配合所附图式说明如下。
[0023] 在本公开中参照附图来描述本发明的各方面，附图中示出了许多说明的实施例。本公开的实施例不必定意在包括本发明的所有方面。应当理解，上面介绍的多种构思和实施例，以及下面更加详细地描述的那些构思和实施方式可以以很多方式中任意一种来实施，这是因为本发明所公开的构思和实施例并不限于任何实施方式。另外，本发明公开的一些方面可以单独使用，或者与本发明公开的其他方面的任何适当组合来使用。
[0024] 本发明所提及的基于人脸识别的访客监控方法适用于具有多个单元房间的监控区域，例如住宅区、办公大楼等等，可以根据不同监控区域的不同需求进行阈值调整或者参数采集调整。
[0025] 对商务办公楼而言，最常见的不良访客包括推销人员、偷窃人员等等，其中以推销人员为最，推销人员具有以下特点：他们多数会利用工作间歇的休闲时间逐一拜访办公楼里的多个单元房间的公司职员，当然也有部分会在工作时间进行这一拜访行为。
[0026] 在此前提基础上，结合图1，本发明提及一种基于人脸识别的访客监控方法，包括：
[0027] 步骤1、提供一成员名单数据库，成员名单数据库中存储有获取进入一监控区域资格的所有成员的特征信息和所有单元房间的关联信息，所述特征信息中至少包括有成员的脸部信息。
[0028] 成员名单数据库中的包括有监控区域自有成员和允许进入的访客的特征信息，以商务办公楼为例，成员名单数据库中包括有商务办公楼内自有职员的特征信息以及经验证允许的访客的特征信息，这些访客包括类似于物业人员、经工作人员确认过的访客等等。
[0029] 至于单元房间的关联信息，由负责安保的工作人员自行设置，例如，可以设置如下：
[0030] 针对具有多家企业的商务办公楼，每家企业所属的单元房间之间设置成存在关联，而不同企业所属的单元房间之间无关联。进一步的，即使属于同一家企业的两个单元房间，也可以根据部门等因素设置成无关联。
[0031] 在另一些例子中，还可以设置如下：如果单元房间i和单元房间j之间存在关联，根据关联的紧密度，为这两个单元房间的关联关系设置一关联值Mi，j，关联值Mi，j为一自然数，通过具体的关联值来表达单元房间i和单元房间j之间的关联紧密度。
[0032] 步骤2、响应于任意一个不属于成员名单数据库中的访客进入监控区域，将其定义成监控对象，追踪采集一设定时间范围内其拜访的所有单元房间的信息，根据一设定的评分规则计算该监控对象拜访的所有单元房间的关联度分值。
[0033] 优选的，这一步骤被设置成自动执行。
[0034] 一、关于访客身份的判断
[0035] 由于有前述成员名单数据库的支持，本发明提出，在监控区域入口处设置一人脸识别装置，用以识别请求进入监控区域的每个访客的脸部信息，将之与成员名单数据库中的脸部信息做比对，如果识别出的访客的脸部信息不存在于成员名单数据库中，则将该访客定义成需要进行图像和/或视频追踪的监控对象，将其脸部信息录入一监控人员信息数据库。
[0036] 当然，如果识别出的访客的脸部信息存在于成员名单数据库中，后续即使在视频或者图像中识别出该访客，系统也不做分析记录。
[0037] 二、关于图像和/或视频追踪的方法
[0038] 可以通过在监控区域内分布设置网络摄像头来实现，网络摄像头设置有编号，实时采集一指定区域的图像/视频。
[0039] 例如，在每个所述单元房间入口处均设置一网络摄像装置，用以采集进入该单元房间的人员的脸部信息，将之与监控人员信息数据库中的数据做比对，以及响应于采集的人员的脸部信息存在于监控人员信息数据库中，将采集到的图片和对应的单元房间的信息发送至一监控中心。
[0040] 考虑到节能省电，可以进一步将网络摄像头的启动设置成以下两种方式：
[0041] 第一种方式，响应于有人接近，进行图像/视频的采集，再从采集的图像/视频中筛选出需要追踪的访客的部分进行分析。
[0042] 第二种方式，在判断有人接近后，进一步判断来人是否为需要追踪的对象，确定是需要追踪的对象时，再进行图像/视频的采集。这一方案还有一个优点：能够更加精准地采集需要分析的访客图像，省略前述图像/视频筛选过程。
[0043] 针对第一种方式，可以设置一用以感应人体进入指定区域的传感器来实现，例如红外传感器，红外传感器探测到有人员进入指定区域，生成一电平信号以启动网络摄像头。
[0044] 针对第二种方式，可以沿用第一种方式中的硬件设施，除此之外，将网络摄像头与一人脸识别装置连接，具体工作原理如下：
[0045] 网络摄像头响应于红外传感器发送的电平信号，采集指定区域的图像，但并不会立即将采集的图像发送至监控中心，而是从采集的图像中提取出人脸图像，对其进行识别，判断进入人员是否存在于成员名单数据库中，只有在判断进入人员不属于成员名单数据库时，才会对其行为图像/行为视频进行持续采集，并且发送至监控中心做进一步的分析处理，否则将关闭网络摄像头，停止图像的采集。
[0046] 三、关于监控对象拜访的所有单元房间的关联度分值的计算方法
[0047] 对于不同的单元房间的关联信息的设置方式，关联度分值的计算方法也不同。
[0048] (1)单元房间之间只有关联与非关联的设定，无具体关联值
[0049] 对于此种设定，关联度分值的计算方式为：
[0050] 将存在关联的单元房间合并记作同一个单元房间，统计所述监控对象在一设定时间范围内拜访的所有无关联的单元房间的数量，将该数量作为关联度分值。
[0051] 假设一监控对象在设定时间阈值范围内访问了10个房间，这10个房间里，房间1和房间2存在关联，房间3和房间4存在关联，其他房间不存在关联，则将房间1和房间2看做同一个单元房间，房间3和房间4也看做同一个单元房按键，此时该监控对象的关联度分值为8。
[0052] 如果监控对象在设定时间阈值范围内访问的10个房间中，房间1分别和房间2、房间3、房间4存在关联，则将房间1、房间2、房间3、房间4看做同一个单元房间，此时监控对象的关联度分值为7。
[0053] (2)单元房间i和单元房间j之间若存在关联，根据关联的紧密度，为这两个单元房间的关联关系设置一关联值Mi，j
[0054] 对于此种设定，关联度分值的计算方式为：
[0055] 统计所述监控对象在一设定时间范围内拜访的所有的单元房间的数量X、以及其中存在关联的单元房间的关联值之和∑Mi,j。
[0056] 根据下述公式计算所述监控对象拜访的所有单元房间的关联度分值S＝X-∑Mi,j。
[0057] 同样假设一监控对象在设定时间阈值范围内访问了10个房间，这10个房间里，房间1和房间2存在关联且关联值为1，房间3和房间4存在关联且关联值为2，其他房间不存在关联，那么该监控对象的关联度分值为S＝10-(1+2)＝7。
[0058] 如果监控对象在设定时间阈值范围内访问的10个房间中，房间1分别和房间2、房间3、房间4存在关联，且关联值分别为0.5、1、2，此时监控对象的关联度分值为S＝10-(0.5+1+2)＝6.5。
[0059] 当计算出任意一个监控对象的关联度分值之后，下一步即针对其关联度分值执行具体的安防措施。
[0060] 例如，提供一黑名单用户数据库，黑名单用户数据库用以存储所有不被允许进入监控区域的用户的脸部信息。
[0061] 当任意一个访客的总评分达到第一设定分值阈值时，将该访客的脸部信息存储至黑名单用户数据库。
[0062] 当任意一个监控对象的关联度分值小于第二设定分值阈值时，生成一预警信息，发送至一指定客户端。
[0063] 当任意一个监控对象的关联度分值小于第二设定分值阈值时，基本可以确认其属于不良访客，此时若仍让该访客存在于监控区域内，对监控区域内成员的安全是一种威胁，需要尽快通知工作人员处理该事件。
[0064] 结合图2，在前述方法的基础上，本发明还提及一种基于人脸识别的访客监控系统，适于具有多个单元房间的监控区域，包括管理计算机、人脸识别装置、若干个网络摄像装置。
[0065] 管理计算机，设置在一监控中心内，其具有一存储单元，存储单元中存储有一成员名单数据库，成员名单数据库用以存储有获取进入一监控区域资格的所有成员的特征信息和所有单元房间的关联信息，所述特征信息中至少包括有成员的脸部信息。
[0066] 人脸识别装置，设置在监控区域入口处，与管理计算机电连接，用以识别请求进入监控区域的每个访客的脸部信息，将之与成员名单数据库中的脸部信息做比对。
[0067] 所述人脸识别装置响应于识别出的访客的脸部信息不存在于成员名单数据库中，将该访客定义成需要进行图像和/或视频追踪的监控对象，将其脸部信息录入一监控人员信息数据库。
[0068] 若干个网络摄像装置，分布设置在各单元房间入口处，与管理计算机电连接，用以采集进入对应单元房间的人员的脸部信息，将之与监控人员信息数据库中的数据做比对。
[0069] 所述网络摄像装置响应于采集的人员的脸部信息存在于监控人员信息数据库中，将采集到的图片和对应的单元房间的信息发送至监控中心的管理计算机中。
[0070] 所述管理计算机根据一设定的评分规则计算该监控对象拜访的所有单元房间的关联度分值。
[0071] 从而，本发明提及一种基于人脸识别的访客监控方法，能够在监控区域入口处识别出陌生访客，对该陌生访客在监控区域内的行为进行实时追踪，通过监控其所拜访的监控区域内单元房间的关联性以判定其是否属于不良访客。
[0072] 虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然其并非用以限定本发明。本发明所属技术领域中具有通常知识者，在不脱离本发明的精神和范围内，当可作各种的更动与润饰。因此，本发明的保护范围当视权利要求书所界定者为准。
