人脸识别方法、系统及其应用系统技术方案

本发明专利技术公开一种人脸识别方法、系统及其应用系统；该方法包括：采集人脸图像；基于3D模型对齐人脸图像，生成人脸正面图像；基于人脸正面图像，获取该人脸图像对应的生物学信息，所述生物学信息包括年龄、性别、心情。本发明专利技术具有以下有益效果：(1)、基于3D模型对齐方法，人脸识别精确度高；(2)、可以收集各类用户的数据，有针对性的投放视频资源(广告、电影、短片等)，提高广告成效；(3)、增加用户与广告播放系统的互动，增强用户的体验及趣味性；(4)、实时在线监控玻璃上的广告展示，方便、快捷、高效。

Face recognition method, system and its application system

【技术实现步骤摘要】
人脸识别方法、系统及其应用系统
本专利技术涉及人脸识别技术，特别涉及一种人脸识别方法、系统及其应用。
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。用镜头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。现有的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，在用户不配合、采集条件不理想的情况下，现有系统的识别率将陡然下降。比如，人脸比对时，与系统中存储的人脸有出入，例如剃了胡子、换了发型、多了眼镜、变了心情都有可能引起比对失败。
技术实现思路
针对现有技术存在的问题，本专利技术提供一种人脸识别方法、系统及其应用，其具有多点采集的特点，可以极大地减小信息采集过程中存在的误差。首先，本专利技术提供一种人脸识别方法，具体包括以下步骤：采集人脸图像；基于3D模型对齐人脸图像，生成人脸正面图像；基于人脸正面图像，获取该人脸图像对应的生物学信息，所述生物学信息包括年龄、性别、心情。优选地，所述基于3D模型对齐人脸图像，生成人脸正面图像的方法包括：通过多个特征点检测人脸图像；剪切所述人脸图像；建立Delaunaytriangulation；参考标准3D模型，将标准3D模型对比到剪切之前的人脸图像，进行仿射变形，形成人脸正面图像。进一步地，所述通过多个特征点检测人脸图像步骤中，包括一初阶图像检测步骤，所述初级图像检测步骤为：基于第1复数个特征点，检测人脸图像，所述第1复数个特征点包括鼻子左侧、鼻孔下侧、两瞳孔位置、上嘴唇左右和下侧。进一步地，所述通过多个特征点检测人脸图像步骤中，还包括一高阶图像检测步骤，所述初级图像检测步骤为：基于第2复数个特征点，检测人脸图像，所述第2复数个特征点大于第1复数个特征点。优选地，所述建立Delaunaytriangulation步骤采用演算法以三角割分的方式，把散步的第2复数个特征点作为三角形顶点并且连接成三角形，最后处理共线点。优选地，所述标准3D模型来源于LFW数据集。进一步地，所述参考标准3D模型，将标准3D模型对比到剪切之前的人脸图像，进行仿射变形，形成人脸正面图像的步骤包括：采用USFHuman-ID数据库的中等值，通过高维LBP跟JointBayesian结合算法，由三角化后的人脸转换成3D形状，再三角化后的人脸变为有深度的3D三角网，将3D三角网做偏转使人脸的正面朝前，通过算法使得人脸的正脸放正，最后形成正面图形。其次，本专利技术还提供实现上述方法的系统，包括：图像采集单元，由于获取人脸图像；图像处理单元，基于3D模型对齐人脸图像，生成人脸正面图像；图像信息反馈单元，基于人脸正面图像，获取该人脸图像对应的生物学信息，所述生物学信息包括年龄、性别、心情。再次，本专利技术还提供一种人脸识别的应用系统，用于LCD显示屏视频信息推送，包括：一LCD显示屏，用于播放视频信息；一镜头，包括上述人脸识别系统；一主控板，电性连接所述LCD显示屏、镜头的图像信息反馈单元，该主控板包括一无线通信模块，该无线通信模块将镜头的图像信息反馈单元获取的生物学信息反馈给服务器，服务器根据反馈的生物学信息匹配视频信息，并经该无线通信模块接收后显示于该LCD显示屏。优选地，该人脸识别的应用系统安装于各公共场所的冰箱玻璃之上。进一步地，该人脸识别的应用系统还包括一触摸屏，设于LCD显示屏外侧且与主控板电性连接。采用上述技术方案，具有以下有益效果：(1)、基于3D模型对齐方法，人脸识别精确度高；(2)、可以收集各类用户的数据，有针对性的投放视频资源(广告、电影、短片等)，提高广告成效；(3)、增加用户与广告播放系统的互动，增强用户的体验及趣味性；(4)、实时在线监控玻璃上的广告展示，方便、快捷、高效。附图说明图1～3为本专利技术人脸识别方法的流程框图；图4为本专利技术人脸识别系统的原理框图；图5为本专利技术人脸识别的应用系统的原理框图；图6-图11本专利技术中人脸识别的应用系统应用在冰箱的具体识别状态图，其中：图6——读取用户生物学信息示意图；图7——6个特征点示意图；图8——Delaunaytriangulation中三角割分示意图；图9——2D的仿射图像；图10——人脸识别过程示意图；图11——两种深度神经网络框架(左边：VGGnet；右边：GoogleLeNet)。具体实施方式以下结合附图和具体实施例，对本专利技术进一步说明。参照图1至图3，首先，本专利技术提供一种人脸识别方法，具体包括以下步骤：S1：采集人脸图像；S2：基于3D模型对齐人脸图像，生成人脸正面图像其中，所述基于3D模型对齐人脸图像，生成人脸正面图像的方法包括：S21：通过多个特征点检测人脸图像该步骤还包括一初阶图像检测和一高初阶图像检测：S211：基于第1复数个特征点，检测人脸图像，所述第1复数个特征点包括鼻子左侧、鼻孔下侧、两瞳孔位置、上嘴唇左右和下侧。S212：基于第2复数个特征点，检测人脸图像，所述第2复数个特征点大于第1复数个特征点。S22：剪切所述人脸图像；S23：建立Delaunaytriangulation该步骤采用演算法以三角割分的方式，把散步的第2复数个特征点作为三角形顶点并且连接成三角形，最后处理共线点。S24：参考标准3D模型，将标准3D模型对比到剪切之前的人脸图像，进行仿射变形，形成人脸正面图像。该步骤所述标准3D模型来源于LFW数据集；采用USFHuman-ID数据库的中等值，通过高维LBP跟JointBayesian结合算法，由三角化后的人脸转换成3D形状，再三角化后的人脸变为有深度的3D三角网，将3D三角网做偏转使人脸的正面朝前，通过算法使得人脸的正脸放正，最后形成正面图形。S3：基于人脸正面图像，获取该人脸图像对应的生物学信息，所述生物学信息包括年龄、性别、心情。参照图4，其次，本专利技术还提供实现上述方法的系统1，包括：图像采集单元11，由于获取人脸图像；图像处理单元12，基于3D模型对齐人脸图像，生成人脸正面图像；图像信息反馈单元13，基于人脸正面图像，获取该人脸图像对应的生物学信息，所述生物学信息包括年龄、性别、心情。参照图5，本专利技术还提供一种人脸识别的应用系统，用于LCD显示屏视频信息推送，包括：一LCD显示屏2，用于播放视频信息；一镜头，包括上述人脸识别系统；一主控板4，电性连接所述LCD显示屏2、镜头的图像信息反馈单元13，该主控板4包括一无线通信模块41，该无线通信模块41将镜头的图像信息反馈单元13获取的生物学信息反馈给服务器5，服务器5根据反馈的生物学信息匹配视频信息，并经该无线通信模块41接收后显示于该LCD显示屏2。优选地，该人脸识别的应用系统安装于各公共场所的冰箱玻璃之上。更进一步地，该人脸识别的应用系统还包括一触摸屏3，设于LCD显示屏2外侧且与主控板4电性连接。以下参照图6至图11具体阐述本人脸识别技术的应用系统在冰箱上的应用。参照图6，本技术在冰箱上的应用，主要目的是透过冰箱顶端的包含人脸识别系统1的镜头，以人脸识别技术来找寻指定前面的用户，运用存储有相关数据资源的服务器(云平台)，达到即时分析用户的性别、年龄、心情、身高等数据(如图6中：male、female、a本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种人脸识别方法，其特征在于，包括以下步骤：采集人脸图像；基于3D模型对齐人脸图像，生成人脸正面图像；基于人脸正面图像，获取该人脸图像对应的生物学信息，所述生物学信息包括年龄、性别、心情。

【技术特征摘要】
1.一种人脸识别方法，其特征在于，包括以下步骤：采集人脸图像；基于3D模型对齐人脸图像，生成人脸正面图像；基于人脸正面图像，获取该人脸图像对应的生物学信息，所述生物学信息包括年龄、性别、心情。2.根据权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述基于3D模型对齐人脸图像，生成人脸正面图像的方法包括：通过多个特征点检测人脸图像；剪切所述人脸图像；建立Delaunaytriangulation；参考标准3D模型，将标准3D模型对比到剪切之前的人脸图像，进行仿射变形，形成人脸正面图像。3.根据权利要求2所述的人脸识别方法，其特征在于，所述通过多个特征点检测人脸图像步骤中，包括一初阶图像检测步骤，所述初级图像检测步骤为：基于第1复数个特征点，检测人脸图像，所述第1复数个特征点包括鼻子左侧、鼻孔下侧、两瞳孔位置、上嘴唇左右和下侧。4.根据权利要求3所述的人脸识别方法，其特征在于，所述通过多个特征点检测人脸图像步骤中，还包括一高阶图像检测步骤，所述初级图像检测步骤为：基于第2复数个特征点，检测人脸图像，所述第2复数个特征点大于第1复数个特征点。5.根据权利要求4所述的人脸识别方法，其特征在于，所述建立Delaunaytriangulation步骤采用演算法以三角割分的方式，把散步的第2复数个特征点作为三角形顶点并且连接成三角形，最后处理共线点。6.根据权利要求2所述的人脸识别方法，其特征在于，所述标准3D模型来源于LF...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄智威，李嘉轩，
申请(专利权)人：东莞市正荣信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44