CN113128491A

CN113128491A - 一种海员证件照图像获取方法及系统

Info

Publication number: CN113128491A
Application number: CN202110506054.5A
Authority: CN
Inventors: 密传金
Original assignee: Individual
Current assignee: Individual
Priority date: 2021-05-10
Filing date: 2021-05-10
Publication date: 2021-07-16

Abstract

本发明属于人像识别领域，尤其为一种海员证件照图像获取方法及系统，该方法包括以下步骤：S1：海员根据个人信息登录或注册系统并学习拍照教程；S2：选择拍摄并生产照片；S3：对照片进行优化；S4：根据预设照片质量检测参数阈值对比识别照片；S5：检测照片的质量并获得关键点检测结果；S6：保存证件照并完成采集；海员电子证件照系统在规范使用的情况下，质量检测的准确性高达98％，更能识别出证件照是否合格，从而帮助海员更有效地拍摄出合格照片，电子证件照的提取同时支持手机端下载和网页端提取，海员在管理平台的账户注册和申请证书时均可以灵活上传个人照片。

Description

一种海员证件照图像获取方法及系统

技术领域

本发明属于人像识别技术领域，具体涉及一种海员证件照图像获取方法及系统。

背景技术

海事局要求海员在办理相关职业证书、维护个人基本资料等场景下，需要提供多项特定参数范围的证件照，即海员群体对于合格证件照的需求是刚性的。首先，由于海员群体工作的特殊性，下船后再去照相馆拍摄的方式已经不能满足船员办理业务的时效性；第二，海员证件照的多项参数指标与常用的身份证证件照、社保证件照均存在差异，海员并不一定能向摄像师传达清楚证件照的完整要求，海员即使去专业的照相馆，也不一定能保证照片的合格性。第三，海员线下去拍摄证件照存在疫情感染的风险，后期在船上相对封闭的环境中非常容易造成集中感染。海员证件照的要求比较特殊，对头部三维角度、脸部清晰度和明暗度、两肩姿态等等参数均有不同于身份证、社保等常规证件照的要求。市场上基本没有针对海员群体的证件照产品，对如此垂直的职业群体而言，拍摄海事局认可的合格证件照是一件比较困难的事情。

为此，设计一种海员证件照图像获取方法及系统来解决上述问题。

发明内容

为解决上述背景技术中提出的问题。本发明提供了一种海员证件照图像获取方法及系统，可以节约海员用于拍照的成本，并且具有使用方便的特点。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种海员证件照图像获取方法，该方法包括以下步骤：

S1：海员根据个人信息登录或注册系统并学习拍照教程；

S2：选择拍摄并生产照片；

S3：对照片进行优化；

S4：根据预设照片质量检测参数阈值对比识别照片；

S5：检测照片的质量并获得关键点检测结果；

S6：保存证件照并完成采集。

作为本发明一种海员证件照图像获取方法优选的，所述S1中的所述拍照教程学习包括海员证件照采集系统操作简称及海事局对海员电子证件照的要求和注意事项。

作为本发明一种海员证件照图像获取方法优选的，所述S3中对照片进行优化时还包括以下步骤：

首先对照片的背景进行优化；

然后再优化照片的明度并对照片中的人像轻度美颜。

作为本发明一种海员证件照图像获取方法优选的，所述S4中根据照片质量检测参数阈值对比识别照片还包括以下步骤；

将生成的新照片的参数通过信号识别函数与数据库对比识别；

其中，所述信号识别函数的公式为：

式中：I为识别结果，p为照片，i为序号，t为时间，f为类别，θ为常量参数。

在进行信号识别时，需要通过验证函数对上式进行验证，所述验证函数公式为：

式中Verif为验证结果，m参数是动态调整的。

作为本发明一种海员证件照图像获取方法优选的，所述照片质量检测参数阈值包括人脸数量、下巴角度、是否戴眼镜、嘴巴闭合状态、眼睛状态、面部不平衡，肩部平衡状态，头顶。

作为本发明一种海员证件照图像获取方法优选的，所述S5中在检测照片的质量并获得关键点检测结果时还包括以下步骤；

基于关键点检测结果获得人脸图像的可见性检测结果；

于可见性检测结果和所述关键点检测结果获得人脸图像的质量分析结果；

根据分析结果判断是否符合标准，合格的照片可以作为电子证件照使用，不合格时重新拍摄比对直至符合要求为止。

作为本发明一种海员证件照图像获取方法优选的，所述关键点检测结果包括人脸姿态、人脸尺度、照片环境背景、光线明度。

作为本发明一种海员证件照图像获取方法优选的，在进行人脸图像的质量分析时采用线性判别分析方法(LDA)，其表达式为：

其中，

A₁,A₂....,A_N，其中Ai是第i个样本，样本矩阵分别属于r个不同的类别；n表示属于第i类的样本个数；

n₁+n₂+...+n_i+...+n_r＝N,则S_b为类间离散度矩阵，S_w为类内离散度矩阵，将大小为mxn的二维人脸图像A_i，按照逐行(列)顺联的方法，转化为一维向量x_i，u_i是第i类样本的均值。

根据本发明的另一方面，还提供了一种海员证件照图像获取系统，所述海员证件照图像获取系统包括：

登录注册模块，用于海员登录查询信息并学习拍摄教程；

选择拍摄模块，用于拍摄海员的照片并将照片数据上传；

优化模块，系统检测照片明暗程度，并进行智能优化；

对比识别模块，用于对比数据库；

检测照片的质量，通过配置海员电子证件照相关参数的阈值，对照片质量进行检测；

保存模块，用于将海员电子证件照进行存储。

作为本发明一种海员证件照图像获取系统优选的，所述系统为手机APP或电脑软件。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

首先，海员可以减少海员用于拍照的成本，其次，海员电子证件照十分便利，仅需要一部普通智能手机即可完成合格证件照的拍摄，第三，在准确性上，海员电子证件照系统在规范使用的情况下，质量检测的准确性高达98％，更能识别出证件照是否合格，从而帮助海员更有效地拍摄出合格照片，第四，电子证件照的提取同时支持手机端下载和网页端提取，海员在管理平台的账户注册和申请证书时均可以灵活上传个人照片，取代传统的光盘拷贝方式，极大地方便了海员群体。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1为本发明海员证件照图像获取方法的流程图；

图2为本发明海员证件照图像获取系统操作流程图；

图3为本发明中拍照教程的示意图；

图4为本发明中具体操作示意图之一；

图5为本发明中具体操作示意图之二；

图6为本发明中具体操作示意图之三；

图7为本发明中具体操作示意图之四；

图8为本发明中海员证件照图像获取系统结构示意图；

图中：

1、登录注册模块；

2、选择拍摄模块；

3、优化模块；

4、对比识别模块；

5、检测照片质量模块；

6、保存模块。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示；

一种海员证件照图像获取方法，该方法包括以下步骤：

步骤S1：海员根据个人信息登录或注册系统并学习拍照教程；

具体的，如图2所示，根据海事局对海员电子证件照的要求，在用户拍照前告知相关的环境要求、面部要求和服饰要求，以便用户能够为拍摄合格证件照做好准备工作；

步骤S2：选择拍摄并生产照片；

具体的，如图2所示，在拍摄时根据海员电子证件照各项尺寸、距离的要求，调试出符合合格证件照拍摄标准的人像辅助框，提高海员证件照的合格率；

步骤S3：对照片进行优化；

具体的，在对照片进行优化时还包括以下步骤：

首先对照片的背景进行优化；

然后再优化照片的明度并对照片中的人像轻度美颜；

步骤S4：根据预设照片质量检测参数阈值对比识别照片；

具体的，如图5所示，照片拍摄并自动调节照片背景亮度后，开始对照片各项参数进行检验，在根据照片质量检测参数阈值对比识别照片时还包括以下步骤；

其中，所述信号识别函数的公式为：

式中Verif为验证结果，m参数是动态调整的；

步骤S5：检测照片的质量并获得关键点检测结果；

具体的，在检测照片的质量并获得关键点检测结果时还包括以下步骤；

基于关键点检测结果获得人脸图像的可见性检测结果；

根据分析结果判断是否符合标准，合格的照片可以作为电子证件照使用，不合格时重新拍摄比对直至符合要求为止；

如图6和图7所示，照片质量检测完成后，系统会向用户反馈照片检测结果；

步骤S6：保存证件照并完成采集。

在一个可选的实施例中：所述S1中的所述拍照教程学习包括海员证件照采集系统操作简称及海事局对海员电子证件照的要求和注意事项。

如表1所示：

在一个可选的实施例中：所述照片质量检测参数阈值包括人脸数量、下巴角度、是否戴眼镜、嘴巴闭合状态、眼睛状态、面部不平衡，肩部平衡状态，头顶。

在一个可选的实施例中：所述关键点检测结果包括人脸姿态、人脸尺度、照片环境背景、光线明度。

在一个可选的实施例中：在进行人脸图像的质量分析时采用线性判别分析方法(LDA)，其表达式为：

其中，

A₁,A₂....,A_N，其中A_i是第i个样本，样本矩阵分别属于r个不同的类别；n表示属于第i类的样本个数；

n₁+n₂+...+n_i+...+n_r＝N,则S_b为类间离散度矩阵，Sw为类内离散度矩阵，将大小为mxn的二维人脸图像A_i，按照逐行(列)顺联的方法，转化为一维向量x_i，u_i是第i类样本的均值。

如图8所示：

登录注册模块1，用于海员登录查询信息并学习拍摄教程；

选择拍摄模块2，用于拍摄海员的照片并将照片数据上传；

优化模块3，系统检测照片明暗程度，并进行智能优化；

对比识别模块4，用于对比数据库；

检测照片质量模块5，通过配置海员电子证件照相关参数的阈值，对照片质量进行检测；

保存模块6，用于将海员电子证件照进行存储。

在一个可选的实施例中：所述系统为手机APP或电脑软件。。

本实施例中：。

表1照片质量检测参数阈值及其含义

最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。