人脸面部识别方法技术

本发明专利技术涉及一种人脸面部识别方法，包括步骤1)建立人脸面部识别系统，所述人脸面部识别系统包括依次连接的高清摄像头、脸部图像分割设备、姿态调整设备、图像规范设备和面部识别设备；步骤2)启动人脸面部识别系统执行对人员的人脸面板识别操作，以确定人员的合法性。通过本发明专利技术，能够保证人员面部识别的准确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及人脸识别领域，尤其涉及一种人脸面部识别方法。
技术介绍
人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期，并且以美国、德国和日本的技术实现为主；人脸识别系统成功的关键在于是否拥有尖端的核心算法，并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度；“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的最新应用，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。人脸与人体的其它生物特征(指纹、虹膜等)一样与生俱来，他的唯一性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提，与其它类型的生物识别比较人脸识别具有如下特点：非强制性：用户不需要专门配合人脸采集设备，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像，这样的取样方式没有“强制性”；非接触性：用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像；并发性：在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别；除此之外，还符合视觉特性：“以貌识人”的特性，以及操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。然而，现有技术中的人脸面部识别方案精度不高，可靠性不高，这直接影响了其的应用领域。
技术实现思路
为了解决上述问题，本专利技术提供了一种人脸面部识别方法，改造现有技术中人脸面部识别方法，采用高精度的网络通信模式和面部特征提取匹配模式优化了现有技术中人脸面部识别方法，从而能够拓宽人脸面板识别方法的应用范围。根据本专利技术的一方面，提供了一种人脸面部识别方法，所述方法包括步骤1)建立人脸面部识别系统，所述人脸面部识别系统包括依次连接的高清摄像头、脸部图像分割设备、姿态调整设备、图像规范设备和面部识别设备；步骤2)启动人脸面部识别系统执行对人员的人脸面板识别操作，以确定人员的合法性。更具体地，在所述人脸面部识别方法中，包括：步骤1)建立的人脸面部识别系统包括：高清摄像头，用于对人员进行图像采集以获得高清图像，高清图像的分辨率为3840×2160；脸部图像分割设备，与高清摄像头连接，用于接收高清图像，并从高清图像处识别并分割出脸部图像；姿态调整设备，与脸部图像分割设备连接，用于接收脸部图像，并基于脸部图像获取脸部图像中左眼位置、右眼位置、鼻尖位置和嘴部位置，左眼位置与右眼位置形成两眼连线，鼻尖位置中心和嘴部位置中心形成中轴连线，当两眼连线和中轴连线构成的T字形状歪曲时，对脸部图像进行调整以纠正T字形状呈现竖直状态，并将调整后的脸部图像作为纠正人脸图像输出，当两眼连线和中轴连线构成的T字形状为竖直状态时，直接将脸部图像作为纠正人脸图像输出；图像规范设备，与姿态调整设备连接，用于接收纠正人脸图像，对纠正人脸图像进行图像规范处理以获得规范人脸图像，其中，规范人脸图像中两眼连线的中心位置位于规范人脸图像水平方向的中间、垂直方向的从上往下的四分之一处；特征提取设备，与IP解包设备连接，还与图像规范设备连接以对接收到的规范人脸图像进行处理；特征提取设备包括复杂度检测子设备、像素处理子设备、矩阵转换子设备、特征向量获取子设备和特征向量比较子设备；复杂度检测子设备与图像规范设备连接，用于计算规范人脸图像的复杂度，基于规范人脸图像的复杂度选择像素矩阵的大小，规范人脸图像的复杂度越高，选择的像素矩阵越大；像素处理子设备分别与复杂度检测子设备和图像规范设备连接，用于接收规范人脸图像，针对规范人脸图像的每一个像素作为对象像素执行以下处理：将对象像素作为复杂度检测子设备确定的像素矩阵的中心像素在规范人脸图像中获取对象像素矩阵，对象像素矩阵的大小与复杂度检测子设备确定的像素矩阵的大小相同，将对象像素矩阵内除了对象像素之外的每一个像素作为参考像素与对象像素进行比较，以获得二值化矩阵，二值化矩阵的大小与对象像素矩阵的大小相同，二值化矩阵由多个参考像素分别对应的多个二值化像素组成，参考像素大于等于对象像素，则参考像素对应的二值化像素的像素值为1，参考像素小于对象像素，则参考像素对应的二值化像素的像素值为0；矩阵转换子设备与像素处理子设备连接，用于将每一个对象像素对应的二值化矩阵转换成目标十进制数，具体转换操作为：将每一个对象像素对应的二值化矩阵的所有二值化像素值按其在二值化矩阵中的位置以先左后右再先上后下的顺序组成一个二进制数作为目标二进制数，再将目标二进制数转化成十进制数以作为目标十进制数；特征向量获取子设备分别与图像规范设备和矩阵转换子设备连接，用于将规范人脸图像中每一个对象像素的像素值替换成该对象像素对应的目标十进制数并按照对象像素在规范人脸图像中的位置将所有对象像素对应的目标十进制数组成一维特征向量，作为目标特征向量输出；特征向量比较子设备分别与特征向量获取子设备和IP解包设备连接，用于将目标特征向量分别与各个基准特征向量进行匹配，匹配成功则输出人脸识别成功信号以及与匹配到的基准特征向量对应的授权用户名称，匹配失败则输出人脸识别失败信号；IP解包设备，用于与远程的数据服务器网络连接，通过网络接收来自数据服务器处的IP数据包，并对IP数据包解包以获得6LowPAN数据包；其中，IP数据包是对6LowPAN数据包进行打IP包后而获得的数据包，6LowPAN数据包中的负载包括数据服务器处的各个基准特征向量，6LowPAN数据包中的头部是压缩数据，解压后的6LowPAN数据包中的头部用于对6LowPAN数据包中的负载进行解析；其中，每一个基准特征向量为对相应授权用户基准面部图像预先进行与特征提取设备相同操作的特征向量提取而获得的向量；边缘传感设备，与IP解包设备连接，用于接收IP解包设备输出的6LowPAN数据包，获得呈现为压缩数据的6LowPAN数据包的头部，对6LowPAN数据包的头部解压以获得解压后的6LowPAN数据包中的头部；6LowPAN解包设备，与边缘传感设备连接，用于接收6LowPAN数据包以获取6LowPAN数据包中的负载，并基于解压后的6LowPAN数据包中的头部对6LowPAN数据包中的负载进行解析，以获得各个基准特征向量；S3C2440控制芯片，与特征提取设备的特征向量比较子设备连接，用于接收匹配成功时输出的人脸识别成功信号以及与匹配到的基准特征向量对应的授权用户名称，或接收匹配失败时输出的人脸识别失败信号；语音报警设备，与S3C2440控制芯片连接，用于在接收到人脸识别失败信号时发出语音报警信号；无线通信接口，与S3C2440控制芯片连接，用于无线发送人脸识别成功信号以及与匹配到的基准特征向量对应的授权用户名称，或用于无线发送人脸识别失败信号；其中，S3C2440控制芯片、语音报警设备和无线通信接口被集成在一块集成电路板上。更具体地，在所述人脸面部识别方法中：步骤1)建立的人脸面部识别系统还包括：显示设备，与高清摄像头连接，用于显示高清摄像头输出的图像内容。更具体地，在所述人脸面部识别方法中：显示设备为LCD本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种人脸面部识别方法，所述方法包括步骤1)建立人脸面部识别系统，所述人脸面部识别系统包括依次连接的高清摄像头、脸部图像分割设备、姿态调整设备、图像规范设备和面部识别设备；步骤2)启动人脸面部识别系统执行对人员的人脸面板识别操作，以确定人员的合法性。

【技术特征摘要】
1.一种人脸面部识别方法，所述方法包括步骤1)建立人脸面部识别系统，所述人脸面部识别系统包括依次连接的高清摄像头、脸部图像分割设备、姿态调整设备、图像规范设备和面部识别设备；步骤2)启动人脸面部识别系统执行对人员的人脸面板识别操作，以确定人员的合法性。2.如权利要求1所述的人脸面部识别方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1)建立的人脸面部识别系统包括：高清摄像头，用于对人员进行图像采集以获得高清图像，高清图像的分辨率为3840×2160；脸部图像分割设备，与高清摄像头连接，用于接收高清图像，并从高清图像处识别并分割出脸部图像；姿态调整设备，与脸部图像分割设备连接，用于接收脸部图像，并基于脸部图像获取脸部图像中左眼位置、右眼位置、鼻尖位置和嘴部位置，左眼位置与右眼位置形成两眼连线，鼻尖位置中心和嘴部位置中心形成中轴连线，当两眼连线和中轴连线构成的T字形状歪曲时，对脸部图像进行调整以纠正T字形状呈现竖直状态，并将调整后的脸部图像作为纠正人脸图像输出，当两眼连线和中轴连线构成的T字形状为竖直状态时，直接将脸部图像作为纠正人脸图像输出；图像规范设备，与姿态调整设备连接，用于接收纠正人脸图像，对纠正人脸图像进行图像规范处理以获得规范人脸图像，其中，规范人脸图像中两眼连线的中心位置位于规范人脸图像水平方向的中间、垂直方向的从上往下的四分之一处；特征提取设备，与IP解包设备连接，还与图像规范设备连接以对接收到的规范人脸图像进行处理；特征提取设备包括复杂度检测子设备、像素处理子设备、矩阵转换子设备、特征向量获取子设备和特征向量比较子设备；复杂度检测子设备与图像规范设备连接，用于计算规范人脸图像的复杂度，基于规范人脸图像的复杂度选择像素矩阵的大小，规范人脸图像的复杂度越高，选择的像素矩阵越大；像素处理子设备分别与复杂度检测子设备和图像规范设备连接，用于接收规范人脸图像，针对规范人脸图像的每一个像素作为对象像素执行以下处理：将对象像素作为复杂度检测子设备确定的像素矩阵的中心像素在规范人脸图像中获取对象像素矩阵，对象像素矩阵的大小与复杂度检测子设备确定的像素矩阵的大小相同，将对象像素矩阵内除了对象像素之外的每一个像素作为参考像素与对象像素进行比较，以获得二值化矩阵，二值化矩阵的大小与对象像素矩阵的大小相同，二值化矩阵由多个参考像素分别对应的多个二值化像素组成，参考像素大于等于对象像素，则参考像素对应的二值化像素的像素值为1，参考像素小于对象像素，则参考像素对应的二值化像素的像素值为0；矩阵转换子设备与像素处理子设备连接，用于将每一个对象像素对应的二值化矩阵转换成目标十进制数，具体转换操作...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭青，
申请(专利权)人：彭青，
类型：发明
国别省市：河北;13