一种基于人脸图像的身份识别系统技术方案

本发明专利技术提供基于人脸图像的身份识别系统，包括依次相连的人脸图像采集子系统、人脸图像处理识别子系统、显示子系统；图像采集子系统用于采集和存储待识别人脸图像，人脸图像处理识别子系统用于对采集和存储的待识别人脸图像进行识别，得出身份识别结果，通过显示子系统将身份识别结果显示出来。本发明专利技术的有益效果为：当需要对人脸图像进行识别时，通过人脸图像采集子系统采集和存储待识别的人脸图像，然后经人脸图像处理识别子系统对采集和存储的待识别人脸图像进行识别，得出身份识别结果，显示子系统将身份识别结果显示出来，可以实现对身份的有效认证，从而能够实现对实名认证、网络账户安全、账户登录便利，提高身份认证的安全。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人脸图像的身份识别系统
本专利技术涉及图像处理
，具体涉及一种基于人脸图像的身份识别系统。
技术介绍
现有的自动人脸识别系统在用户配合、采集条件比较理想的情况下可以取得令人满意的结果。但是，当用户不配合，采集条件不理想，如光照恶劣、有遮挡、姿态变化等的情况下，现有系统的识别效果会直线下降。基于局部结构图像分解(Localstructurebasedimagedecomposition,IDLS)的特征提取方法首先通过脊回归度量局部窗口内中心宏像素与其近邻宏像素之间的结构关系刻画图像的局部结构信息，然后依据局部结构信息，将图像分解成多个子图像，最后将多个子图像进行均匀下采样和归一化后依次连接成一个特征向量。但是，该方法在进行特征提取前并没有对图像进行特定的处理，随着人脸数据规模的大幅增加，人脸识别率会随之下降，造成后续对图像处理的效率并不理想，进而造成可靠性的降低。综上所述，现有技术中在图像识别方面存在着效率和可靠性不高的问题。因此，需要提出有效的解决方案来解决以上问题。
技术实现思路
针对上述问题，本专利技术提供一种基于人脸图像的身份识别系统。本专利技术的目的采用以下技术方案来实现：提供了一种基于人脸图像的身份识别系统，包括依次相连的人脸图像采集子系统、人脸图像处理识别子系统、显示子系统；所述图像采集子系统用于采集和存储待识别人脸图像，所述人脸图像处理识别子系统用于对所述采集和存储的待识别人脸图像进行识别，得出身份识别结果，通过所述显示子系统将所述身份识别结果显示出来。本专利技术的有益效果为：当需要对人脸图像进行识别时，本专利技术是一种可靠性高和效率高的基于人脸图像的身份识别系统，通过该系统中的人脸图像采集子系统采集和存储待识别的人脸图像，然后经人脸图像处理识别子系统对采集和存储的待识别人脸图像进行识别，得出身份识别结果，通过显示子系统将身份识别结果显示出来，可以实现对身份的有效认证，从而能够实现对实名认证、网络账户安全、账户登录便利等的效果，提高身份认证的安全性。附图说明利用附图对本专利技术作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本专利技术的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。图1本专利技术的结构连接框图；图2是本专利技术人脸图像处理识别子系统的结构连接框图；图3是本专利技术人脸图像压缩模块的结构连接框图。附图标记：人脸图像采集子系统1、人脸图像处理识别子系统2、显示子系统3、脸图像预处理模块201、人脸图像压缩模块202、人脸图像特征提取模块203、人脸图像识别模块204、人脸图像数据库205、目标特征区域提取单元2021和目标特征区域压缩单元2022。具体实施方式结合以下实施例对本专利技术作进一步描述。参见图1，本实施例提供了一种基于人脸图像的身份识别系统，该系统包括依次相连的人脸图像采集子系统1、人脸图像处理识别子系统2、显示子系统3；所述图像采集子系统1用于采集和存储待识别人脸图像，所述人脸图像处理识别子系统2用于对所述采集和存储的待识别人脸图像进行识别，得出身份识别结果，通过所述显示子系统3将所述身份识别结果显示出来。优选地，所述人脸图像采集子系统1包括依次相连的摄像设备、存储设备；所述摄像设备用于获取拍摄的待识别人脸图像，通过所述存储设备将所述待识别人脸图像存储起来。优选地，所述摄像设备为多角度摄像设备。具体实施中，可以通过摄像设备从一个人脸的正面零度起始开始采集图像点，顺时针以每隔一定的角度采集一次图像点，直到采集到360度为止，将同一个人的各个采集的图像点保存到一个文件中通过存储设备将该文件夹保存下来。本专利技术上述实施例，是一种可靠性高和效率高的基于人脸图像的身份识别系统，可以实现对身份的有效认证，从而能够实现对实名认证、网络账户安全、账户登录便利等的效果，提高身份认证的安全性。优选地，参照图2，所述人脸图像处理识别子系统2包括依次相连的人脸图像预处理模块201、人脸图像压缩模块202、人脸图像特征提取模块203和人脸图像识别模块204、人脸图像数据库205；所述人脸图像预处理模块201用于对所述拍摄的待识别人脸图像进行预处理，得到预处理的待识别人脸图像；所述人脸图像压缩模块202用于对所述预处理的待识别人脸图像进行压缩，得到压缩的待识别人脸图像；所述人脸图像特征提取模块203用于对所述压缩的待识别人脸图像进行特征提取，得到待识别人脸图像的特征；所述人脸图像识别模块204用于将所述待识别人脸图像的特征与所述人脸图像数据库205中标准人脸图像的特征进行相似度的比对，输出身份识别结果。优选地，所述人脸图像预处理模块用于对所述拍摄的待识别人脸图像进行预处理，得到预处理的待识别人脸图像，包括：所述人脸图像预处理模块用于对所述拍摄的待识别人脸图像通过自定义过滤函数进行光照和噪声的过滤处理，形成过滤后的待识别人脸图像，自定义过滤函数为：I(x,y)′＝log(I(x,y))-log(H*I(x,y))式中，I(x,y)′为所述过滤后的待识别人脸图像中像素点(x,y)处的像素值，I(x,y)为所述拍摄的待识别人脸图像中像素点(x,y)处的像素值，H为高斯滤波器，*表示卷积操作，具体实施中，H除了可以是高斯滤波器外，还可以是其它滤波器。本优选实施例，通过对拍摄的待识别人脸图像的预处理，将原始待识别人脸图像的光照和噪声去除掉，能够提高后续对待识别人脸图像的内在特征的提取，进而能够提高对待识别人脸图像的识别效率，从而提高后续的计算效率，减小后续系统的计算工作量，提高对图像的处理效率。优选地，参照图3，所述人脸图像压缩模块202包括依次相连接的目标特征区域提取单元2021和目标特征区域压缩单元2022；所述目标特征区域提取单元2021用于对所述过滤后的待识别人脸图像进行目标特征区域的提取，包括：(2)设定尺寸均为l×k的搜索窗口和样板检测图，所述样板检测图与所述搜索窗口的形状均相同；(2)将所述搜索窗口叠放在所述过滤后的待识别人脸图像上进行平移，形成多个实时检测子图，其中，所述实时检测子图为所述搜索窗口覆盖在所述过滤后的待识别人脸图像的部分，所述样板检测图的尺寸小于所述过滤后的待识别人脸图像的尺寸；(3)依次计算各实时检测子图与所述样板检测图之间的各相似度值；定义相似度值的计算公式为：式中，Sm为第m个所述实时检测子图与所述样板检测图之间的相似度值，gi,j为所述样板检测图中坐标点(i,j)的灰度值，为第m个所述实时检测子图上坐标点(i,j)的灰度值；(4)当所有所述搜索窗口叠放在过滤后的待识别人脸图像上的所述实时检测子图与所述样板检测图之间的相似度值计算完成后，取出各相似度值中满足设定条件的相似度值，将所述满足设定条件的相似度值对应的所述实时检测子图取出来，将所述满足设定条件的相似度值对应的实时检测子图视为边缘图，其余视为背景图；其中，所述设定条件为相似度值大于设定的阈值；(5)将所述边缘像图进行拼接，得到所述目标特征区域。本优选实施例，对过滤后的待识别人脸图像提取目标区域，有利于下一步针对目标区域进行相应的压缩编码处理，且不需对整个图像进行压缩，能够节省资源，同时能够达到对待识别人脸图像的高压缩比的目的，同时保持目标区域的信息，为节省系统后续对人脸图像处理的时间、本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于人脸图像的身份识别系统，其特征是，包括依次相连的人脸图像采集子系统、人脸图像处理识别子系统、显示子系统；所述图像采集子系统用于采集和存储待识别人脸图像，所述人脸图像处理识别子系统用于对所述采集和存储的待识别人脸图像进行识别，得出身份识别结果，通过所述显示子系统将所述身份识别结果显示出来。

【技术特征摘要】
1.一种基于人脸图像的身份识别系统，其特征是，包括依次相连的人脸图像采集子系统、人脸图像处理识别子系统、显示子系统；所述图像采集子系统用于采集和存储待识别人脸图像，所述人脸图像处理识别子系统用于对所述采集和存储的待识别人脸图像进行识别，得出身份识别结果，通过所述显示子系统将所述身份识别结果显示出来。2.根据权利要求1所述的一种基于人脸图像的身份识别系统，其特征是，所述人脸图像采集子系统包括依次相连的摄像设备、存储设备；所述摄像设备用于获取拍摄的待识别人脸图像，通过所述存储设备将所述待识别人脸图像存储起来。3.根据权利要求2所述的一种基于人脸图像的身份识别系统，其特征是，所述摄像设备为多角度摄像设备。4.根据权利要求2所述的一种基于人脸图像的身份识别系统，其特征是，所述人脸图像处理识别子系统包括依次相连的人脸图像预处理模块、人脸图像压缩模块、人脸图像特征提取模块和人脸图像识别模块、人脸图像数据库；所述人脸图像预处理模块用于对所述拍摄的待识别人脸图像进行预处理，得到预处理的待识别人脸图像；所述人脸图像压缩模块用于对所述预处理的待识别人脸图像进行压缩，得到压缩的待识别人脸图像；所述人脸图像特征提取模块用于对所述压缩的待识别人脸图像进行特征提取，得到待识别人脸图像的特征；所述人脸图像识别模块用于将所述待识别人脸图像的特征与所述人脸图像数据库中标准人脸图像的特征进行相似度的比对，输出所述身份识别结果。5.根据权利要求4所述的一种基于人脸图像的身份识别系统，其特征是，所述人脸图像预处理模块用于对所述拍摄的待识别人脸图像进行预处理，得到预处理的待识别人脸图像，包括：所述人脸图像预处理模块用于对所述拍摄的待识别人脸图像通过自定义过滤函数进行光照和噪声的过滤处理，形成过滤后的待识别人脸图像，自定义过滤函数为：I(x,y)′＝log(I(x,y))-log(H*I(x,y))式中，I(x,y)′为所述过滤后的待识别人脸图像中像素点(x,y)处的像素值，I(x,y)为所述拍摄的待识别人脸图像中像素点(x,y)处的像素值，H为高斯滤波器，*表示卷积操作。6.根据权利要求4所述的一种基于人脸图像的身份识别系统，其特征是，所述人脸图像压缩模块包括依次相连接的目标特征区域提取单元和目标特征区域压缩单元；所述目标特征区域提取单元用于对所述过滤后的待识别人脸图像进行目标特征区域的提取，包括：(1)设定尺寸均为l×k的搜索窗口和样板检测图，所述样板检测图与所述搜索窗口的形状均相同；(2)将所述搜索窗口叠放在所述过滤后的待识别人脸图像上进行平移，形成多个实时检测子图，其中，所述实时检测子图为所述搜索窗口覆盖在所述过滤后的待识别人脸图像的部分，所述样板检测图的尺寸小于所述过滤后的待识别人脸图像的尺寸；(3)依次计算各实时检测子图与所述样板检测图之间的各相似度值；定义相似度值的计算公式为：

【专利技术属性】
技术研发人员：不公告发明人，
申请(专利权)人：上海博历机械科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31