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龍圖騰網獲悉廣州艾翔科技有限公司申請的專利一種基于人臉識別的流量分析方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120088829B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202510110269.3，技術領域涉及：G06V40/16；該發(fā)明授權一種基于人臉識別的流量分析方法及系統(tǒng)是由楊三國設計研發(fā)完成，并于2025-01-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于人臉識別的流量分析方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于人臉識別的流量分析方法及系統(tǒng)，通過獲取特定區(qū)域實時的視頻片段，從視頻片段中提取若干人臉圖像，并對其進行預處理，判斷人臉圖像是否完整，得到第一圖像以及第二圖像，獲取第一圖像和第二圖像的特征信息以及類標簽，進行流量分析，針對流量分析結果給出預警方案。在獲取人臉圖像時，面對人臉圖像采集可能不完整情況，本申請根據人臉圖像特點設定相應的人臉識別算法來提取人臉特征信息，設定全局的人臉識別算法進行完整人臉圖像的特征提取，設定局部的人臉識別算法進行不完整人臉圖像的特征提取，并獲取人臉圖像的類標簽，根據相關的類別特征進行流量分析給出更精準的預警方案。

本發(fā)明授權一種基于人臉識別的流量分析方法及系統(tǒng)在權利要求書中公布了：1.一種基于人臉識別的流量分析方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟一：獲取特定區(qū)域實時的視頻片段，從所述視頻片段中提取若干人臉圖像； 步驟二：對所述人臉圖像進行預處理； 步驟三：判斷所述人臉圖像是否完整，得到第一圖像以及第二圖像，獲取所述第一圖像和第二圖像的特征信息以及類標簽； 所述步驟三包括： 對預處理后的所述人臉圖像進行是否完整的判斷，得到全局人臉圖像的第一圖像以及局部人臉圖像的第二圖像； 所述第一圖像采用全局的人臉識別算法，通過Gabor濾波器進行所述第一圖像的特征提取，采用第一分類器查找所述第一圖像的類標簽； Gabor濾波器應用于所述第一圖像，通過與所述第一圖像進行卷積操作，每個所述第一圖像像素可得出一組系數，所述系數包含了所述第一圖像在不同尺度和方向上的特征信息，根據在空間頻率域的特性，準確捕捉到人臉的紋理細節(jié)和形狀特征，形成高維特征向量，使用主成分分析進行降維，保留數據的主要特征，去除冗余信息，得到所述第一圖像的全局特征向量； Gabor濾波器為一個正弦平面波調制的高斯核函數，表示為： 其中，ξs,ox,y表示所述第一圖像中的像素坐標x,y的高斯核函數，s和o分別表示尺度和方向參數，fs表示與尺度相關的頻率參數，δ表示空間縱橫比，x’和y’是與方向相關的變換后的坐標，x’＝xsinθ+ycosθ，y’＝-xsinθ+ycosθ，θ表示濾波器的方向；將所述第一圖像采用Gabor濾波器組進行特征提取，得出每個所述第一圖像像素的一組系數，并使用主成分分析減少特征向量的維數； 將所述第一圖像的全局特征向量作為所述第一分類器的輸入構建分類模型，根據其預先確定的隱藏層權重和隨機生成的隱藏節(jié)點，對所述第一圖像的全局特征向量進行快速分類，判斷所述第一圖像類標簽； 所述第二圖像采用局部的人臉識別算法，通過提取塊技術進行所述第二圖像的特征提取，采用第二分類器查找所述第二圖像的類標簽； 提取塊技術應用于所述第二圖像，基于對選定頻率下所述第二圖像窗口中的相位信息進行分析，實現相位量化，得到局部人臉細節(jié)，對所述第二圖像進行分區(qū)處理，將尺寸為像素的所述第二圖像劃分為大小合適的子塊；通過使用所述第二圖像像素的十進制值，為每個圖像子塊分配一個直方圖； 對每個所述子塊分配直方圖，所述直方圖作為所述第二分類器的輸入構建特定的向量和字典，基于結構化數據確定系數向量，篩選出與目標類別最相關的系數，進行殘差計算，判斷其所屬類標簽； 步驟四：通過所述第一圖像以及第二圖像的特征信息以及類標簽，進行流量分析； 步驟五：針對所述流量分析結果給出預警方案。

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