一种大视场双目视觉的红外图像考勤方法技术

本发明专利技术公开了一种大视场双目视觉的红外图像考勤方法，该方法利用教室黑板所在墙面两端的双目红外相机对学生图像进行数据采集，然后对左目和右目两幅图像进行拼接，合成教室内的大幅面大视角图像，然后自动对图像中人脸区域部分进行定位，通过特征提取、识别比对等过程完成学生身份的确定，最终实现对学生的考勤。传统的基于可见光图像的考勤方法容易受光照变化、复杂背景等因素影响，导致识别率不高的问题。本方法有效地克服了该问题，对于学生迟到、早退、旷课等情况也可以做到准确记录与统计，提高了课堂考勤的工作效率，节约了节约教师的时间资源，减轻了教师的负担，提高了学校的教学质量，促进了学校校风学风建设。

【技术实现步骤摘要】


本专利技术涉及人脸识别技术，尤其涉及一种大视场双目视觉的红外图像考勤方法。

技术介绍

在高校中，学生的上课出勤率是任课教师给定平时成绩的主要依据。当前我国大多数高校在学生日常考勤工作中主要采用的依然是人工考勤方式或智能卡考勤方式。这些考勤方式虽然能起到一定的作用，但存在的问题也很突出，老师并不认识每一位学生，人工考勤和智能卡考勤均有可能存在冒名顶替和代考勤现象。因此，传统的点名考勤方式不适用于学校的考勤需求。因此，设计一套能解决上述问题的课堂考勤系统，对方便教师课堂考勤，督促学生积极上课，提高教学效率具有重要意义。传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是人们最熟悉的识别方式，已有30多年的研发历史。但这种方式有着难以克服的缺陷，尤其在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要。

技术实现思路

本专利技术要解决的技术问题在于针对现有技术中的缺陷，提供一种大视场双目视觉的红外图像人脸识别考勤方法。
本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：一种大视场双目视觉的红外图像人脸识别考勤方法，包括以下步本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种大视场双目视觉的红外图像人脸识别考勤方法，其特征在于，包括以下步骤：1）课堂图像采集：利用设置在教室黑板所在墙面两端的双目红外相机对课堂进行同步数据采集，得到同一场景下的左目图像与右目图像，要求左目图像与右目图像之间有重叠区域；2）双目图像拼接：对左目图像与右目图像进行拼接；2.1)对左目图像与右目图像进行几何畸变校正和噪声点的抑制处理，让左目图像与右目图像不存在明显的几何畸变，处理后分别对左目图像与右目图像进行角点提取；2.2)检测出图像的角点后，利用双向的相似测度NCC算法进行粗匹配；2.3)对粗匹配的结果通过Ransac算法进行细匹配；2.4)图像的拼接和融合：确定左目图像与右目图像...

【技术特征摘要】
1.一种大视场双目视觉的红外图像人脸识别考勤方法，其特征在于，包括以下步骤：
1）课堂图像采集：利用设置在教室黑板所在墙面两端的双目红外相机对课堂进行同步数据采集，得到同一场景下的左目图像与右目图像，要求左目图像与右目图像之间有重叠区域；
2）双目图像拼接：对左目图像与右目图像进行拼接；
2.1)对左目图像与右目图像进行几何畸变校正和噪声点的抑制处理，让左目图像与右目图像不存在明显的几何畸变，处理后分别对左目图像与右目图像进行角点提取；
2.2)检测出图像的角点后，利用双向的相似测度NCC算法进行粗匹配；
2.3)对粗匹配的结果通过Ransac算法进行细匹配；
2.4)图像的拼接和融合：确定左目图像与右目图像的位置关系和图片合成之后所在区域的边界，通过2.3）步骤中的细匹配结果对图像进行拼接和融合，并对拼接的边界通过加权的方法进行平滑处理从而实现了图像之间的无缝拼接；
3）图像人脸定位：在大视场图像中搜索并确定出每个学生的人脸图像区域位置；
4）图像人脸识别：对人脸图像进行特征提取，并在事先采集的特征库中搜索匹配特征，识别人脸图像以辨识学生身份；
5）完成课堂考勤：对考勤结果进行记录，如匹配失败，即在人脸特征库里面没有匹配到待识别的人脸，则返回步骤1）调整双目红外相机角度进行数据采集。
2.根据权利要求1所述的红外图像人脸识别考勤方法，其特征在于，所述步骤2.1）中对左目图像与右目图像进行角点提取的具体步骤如下：
a.对拍照后获得的图像进行Harris计算，得到图像的水平、垂直方向梯度；
b.计算整个图像中每个点的角点响应函数R和阈值...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘海，杨宗凯，刘三女牙，张昭理，舒江波，李振华，刘婷婷，
申请(专利权)人：华中师范大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42