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龙图腾网获悉广州艾翔科技有限公司申请的专利一种基于人脸识别的流量分析方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120088829B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510110269.3，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于人脸识别的流量分析方法及系统是由杨三国设计研发完成，并于2025-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人脸识别的流量分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人脸识别的流量分析方法及系统，通过获取特定区域实时的视频片段，从视频片段中提取若干人脸图像，并对其进行预处理，判断人脸图像是否完整，得到第一图像以及第二图像，获取第一图像和第二图像的特征信息以及类标签，进行流量分析，针对流量分析结果给出预警方案。在获取人脸图像时，面对人脸图像采集可能不完整情况，本申请根据人脸图像特点设定相应的人脸识别算法来提取人脸特征信息，设定全局的人脸识别算法进行完整人脸图像的特征提取，设定局部的人脸识别算法进行不完整人脸图像的特征提取，并获取人脸图像的类标签，根据相关的类别特征进行流量分析给出更精准的预警方案。

本发明授权一种基于人脸识别的流量分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人脸识别的流量分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：获取特定区域实时的视频片段，从所述视频片段中提取若干人脸图像； 步骤二：对所述人脸图像进行预处理； 步骤三：判断所述人脸图像是否完整，得到第一图像以及第二图像，获取所述第一图像和第二图像的特征信息以及类标签； 所述步骤三包括： 对预处理后的所述人脸图像进行是否完整的判断，得到全局人脸图像的第一图像以及局部人脸图像的第二图像； 所述第一图像采用全局的人脸识别算法，通过Gabor滤波器进行所述第一图像的特征提取，采用第一分类器查找所述第一图像的类标签； Gabor滤波器应用于所述第一图像，通过与所述第一图像进行卷积操作，每个所述第一图像像素可得出一组系数，所述系数包含了所述第一图像在不同尺度和方向上的特征信息，根据在空间频率域的特性，准确捕捉到人脸的纹理细节和形状特征，形成高维特征向量，使用主成分分析进行降维，保留数据的主要特征，去除冗余信息，得到所述第一图像的全局特征向量； Gabor滤波器为一个正弦平面波调制的高斯核函数，表示为： 其中，ξs,ox,y表示所述第一图像中的像素坐标x,y的高斯核函数，s和o分别表示尺度和方向参数，fs表示与尺度相关的频率参数，δ表示空间纵横比，x’和y’是与方向相关的变换后的坐标，x’＝xsinθ+ycosθ，y’＝-xsinθ+ycosθ，θ表示滤波器的方向；将所述第一图像采用Gabor滤波器组进行特征提取，得出每个所述第一图像像素的一组系数，并使用主成分分析减少特征向量的维数； 将所述第一图像的全局特征向量作为所述第一分类器的输入构建分类模型，根据其预先确定的隐藏层权重和随机生成的隐藏节点，对所述第一图像的全局特征向量进行快速分类，判断所述第一图像类标签； 所述第二图像采用局部的人脸识别算法，通过提取块技术进行所述第二图像的特征提取，采用第二分类器查找所述第二图像的类标签； 提取块技术应用于所述第二图像，基于对选定频率下所述第二图像窗口中的相位信息进行分析，实现相位量化，得到局部人脸细节，对所述第二图像进行分区处理，将尺寸为像素的所述第二图像划分为大小合适的子块；通过使用所述第二图像像素的十进制值，为每个图像子块分配一个直方图； 对每个所述子块分配直方图，所述直方图作为所述第二分类器的输入构建特定的向量和字典，基于结构化数据确定系数向量，筛选出与目标类别最相关的系数，进行残差计算，判断其所属类标签； 步骤四：通过所述第一图像以及第二图像的特征信息以及类标签，进行流量分析； 步骤五：针对所述流量分析结果给出预警方案。

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