用于智能洗澡机的智能控制方法及洗澡机技术

本发明专利技术涉及用于智能洗澡机的智能控制方法及洗澡机，其中方法包括：步骤S1：检测所采集的视频中是否存在人脸，并在检测到人脸时执行步骤S2；步骤S2：提取含有人脸的帧中的人脸的特征信息，并基于提取的特征信息，与数据库中存储的各用户的人脸数据进行匹配，若匹配成功，则执行步骤S3；步骤S3：获取匹配得到的用户的所有用户参数；步骤S4：根据获取得到的用户参数控制洗澡机工作。与现有技术相比，本发明专利技术可以利用图像识别结果对用户提供个性化的洗澡机参数配置，提高用户的舒适度的同时保证了使用的便利性。

Intelligent control method and bathing machine for intelligent bathing machine

【技术实现步骤摘要】
用于智能洗澡机的智能控制方法及洗澡机
本专利技术涉及一种生物特征识别
以及智能家居
，尤其是涉及一种用于智能洗澡机的智能控制方法及洗澡机。
技术介绍
人脸识别技术在20世纪就开始逐渐进入人们的视野。人脸识别作为生物识别技术的一种形式，它涉及模式识别，计算机视觉，心理学及生理学及认知科学等方面的诸多方式，在计算机的辅助下实现身份识别，是基于人独有的特征进行身份验证的有效手段。人脸识别技术在很多方面都有着十分重要的应用，比如安全权限的验证，金融支付交易方面的应用，身份匹配方面的应用，智能家居人机交互方面的应用。对于人脸识别技术在智能家居，手机等方面的应用，目前大多数都是用于权限验证，解锁等类似功能，并不能针对某一特定用户，根据其生活习惯，个人爱好等个人因素提供后续的定制化服务。
技术实现思路
本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种用于智能洗澡机的智能控制方法及洗澡机。本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：一种用于智能洗澡机的智能控制方法，包括：步骤S1：检测所采集的视频中是否存在人脸，并在检测到人脸时执行步骤S2；步骤S2：提取含有人脸的帧中的人脸的特征信息，并基于提取的特征信息，与数据库中存储的各用户的人脸数据进行匹配，若匹配成功，则执行步骤S3；步骤S3：获取匹配得到的用户的所有用户参数；步骤S4：根据获取得到的用户参数控制洗澡机工作。所述步骤S1对视频中的某一帧进行人脸检测的过程具体包括：步骤S11：计算当前帧的积分图；步骤S12：基于得到的积分图提取Haar-like边缘特征；步骤S13：根据提取得到的Haar-like边缘特征，与预设的人脸模型进行匹配，计算差异度值，若为是，得到的差异度值在置信区间内，则认为当前帧中存在人脸。所述置信区间具体为：Pr(c1≤μ≤c2)＝1-α其中：Pr表示概率，是单词probability的缩写，c1和c2分别是置信区间的两个区间端点，α是指显著性水平，1-α指置信水平。所述步骤S2具体包括：步骤S21：设定半径为3.4pixel，外围16个像素的圆的作为模板筛选特征点，进行角点检测得到特征角点，并生成特征角点描述子；步骤S23：比较得到的特征角点集合与数据库中的一级分类图像集合，若匹配到对应的图像集合，则执行步骤S24，反之则返回错误提示；步骤S24：设定半径为2.6pixel，外围8个像素的圆的作为模板筛选特征点，进行角点检测得到特征角点，并生成特征角点描述子；步骤S25：比较重新得到的特征角点集合与数据库中的二级分类图像集合，若匹配到对应的图像集合，则输出匹配结果并执行步骤S3，反之则返回错误提示。所述一级分类图像集合，是对每一张样本图像的M个特征点进行匹配度计算，其结果在阈值范围之内则规定这两张图像同属于一个一级分类图像集合。所述步骤S25中的匹配过程具体为：将重新得到的特征角点集合与数据库中的特征模板库分别进行相似度的匹配计算，取其最大者作为匹配结果，若匹配结果与步骤S24中的结果一致，则匹配正确。所述二级分类图像集合，是在每一个一级分类图象集合的内部，对集合中每一张图像的N个特征点进行匹配度S的计算，最后将数据记录存入数据库中，该集合中每个只有一组数据，对应一个人脸。所述相似度的数学表达式具体为：其中：d(·)为相似度计算，为数据库内标准人脸目标样本的特征向量，为当前待识别人脸样本的特征向量，αj为数据库内标准人脸目标样本的特征向量的幅值，αj'为当前待识别人脸样本的特征向量的幅值，φj为数据库内标准人脸目标样本的特征向量的相位，φj'为当前待识别人脸样本的特征向量的相位，为两向量集的相对位移。所述特征角点描述子的生成过程具体为：将坐标轴旋转为特征角点的方向，以特征点为中心的16×16的窗口的像素的梯度幅值和方向，将窗口内的像素分成16块，每块是其像素内8个方向的直方图统计，得到128维的特征向量。一种智能洗澡机，包括洗澡机本体和用于控制洗澡机本体的控制装置，所述控制装置与洗澡机本体连接，还包括摄像装置，所述摄像装置与控制装置连接，所述控制装置包括存储器、处理器，以及存储于存储器中并由所述处理器执行的程序，所述处理器执行所述程序时实现以下步骤：步骤S1：检测所采集的视频中是否存在人脸，并在检测到人脸时执行步骤S2；步骤S2：提取含有人脸的帧中的人脸的特征信息，并基于提取的特征信息，与数据库中存储的各用户的人脸数据进行匹配，若匹配成功，则执行步骤S3；步骤S3：获取匹配得到的用户的所有用户参数；步骤S4：根据获取得到的用户参数控制洗澡机本体工作。与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：1)可以利用图像识别结果对用户提供个性化的洗澡机参数配置，提高用户的舒适度的同时保证了使用的便利性。2)采用先检测人脸，然后在检测到人脸时才进行人脸的识别，可以降低功耗。3)利用积分图的方式进行人脸检测，可以计算图像中任意大小矩形区域的和而且是在常量时间内。这样在图像模糊、边缘提取、对象检测的时候极大降低计算量、提高计算速度。。4)设计了置信区间。经过实验得到的置信区间，可以在保证准确度的基础之上，尽量降低运算成本，从而降低了对硬件的要求，从而确保了在洗澡机上人脸识别技术的实现。5)利用FAST方式进行特征提取及匹配，并且设置了两级匹配，能在保证准确度的前提下最大程度提高识别速度。此外，由于第一级匹配时，所匹配的特征向量的维度较低，也就是提取记录的特征较少，因此可以适配多个不同人脸数据模型，在第二级再对不同人脸的特定特征进行提取和保存，这样可以减少数据冗余，降低对硬件存储和数据处理的要求，减少批处理数据量。6)将坐标轴旋转为特征角点的方向，可以消除图像旋转可能造成的误差，解决了FAST算法的典型缺点，从而可以在提高匹配速度的同时解决匹配准确度的不足。附图说明图1为本专利技术方法的结构示意图；图2为图像模型示意图；图3为积分计算示意图；图4为角点提取示意图；图5为身份识别效果图。具体实施方式下面结合附图和具体实施例对本专利技术进行详细说明。本实施例以本专利技术技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本专利技术的保护范围不限于下述的实施例。一种智能洗澡机，包括洗澡机本体和用于控制洗澡机本体的控制装置，控制装置与洗澡机本体连接，还包括摄像装置，摄像装置与控制装置连接，控制装置包括存储器、处理器，以及存储于存储器中并由处理器执行的程序，如图1所示，处理器执行程序时实现以下步骤：步骤S1：检测所采集的视频中是否存在人脸，并在检测到人脸时执行步骤S2，其中对视频中的某一帧进行人脸检测的过程具体包括：步骤S11：计算当前帧的积分图，该过程具体如下：对于当前帧图像本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于智能洗澡机的智能控制方法，其特征在于，包括：/n步骤S1：检测所采集的视频中是否存在人脸，并在检测到人脸时执行步骤S2；/n步骤S2：提取含有人脸的帧中的人脸的特征信息，并基于提取的特征信息，与数据库中存储的各用户的人脸数据进行匹配，若匹配成功，则执行步骤S3；/n步骤S3：获取匹配得到的用户的所有用户参数；/n步骤S4：根据获取得到的用户参数控制洗澡机工作。/n

【技术特征摘要】
1.一种用于智能洗澡机的智能控制方法，其特征在于，包括：
步骤S1：检测所采集的视频中是否存在人脸，并在检测到人脸时执行步骤S2；
步骤S2：提取含有人脸的帧中的人脸的特征信息，并基于提取的特征信息，与数据库中存储的各用户的人脸数据进行匹配，若匹配成功，则执行步骤S3；
步骤S3：获取匹配得到的用户的所有用户参数；
步骤S4：根据获取得到的用户参数控制洗澡机工作。


2.根据权利要求1所述的一种用于智能洗澡机的智能控制方法，其特征在于，所述步骤S1对视频中的某一帧进行人脸检测的过程具体包括：
步骤S11：计算当前帧的积分图；
步骤S12：基于得到的积分图提取Haar-like边缘特征；
步骤S13：根据提取得到的Haar-like边缘特征，与预设的人脸模型进行匹配，计算差异度值，若为是，得到的差异度值在置信区间内，则认为当前帧中存在人脸。


3.根据权利要求2所述的一种用于智能洗澡机的智能控制方法，其特征在于，所述置信区间具体为：
Pr(c1≤μ≤c2)＝1-α
其中：Pr表示概率，是单词probability的缩写，c1和c2分别是置信区间的两个区间端点，α是指显著性水平，1-α指置信水平。


4.根据权利要求1所述的一种用于智能洗澡机的智能控制方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：
步骤S21：设定半径为3.4pixel，外围16个像素的圆的作为模板筛选特征点，进行角点检测得到特征角点，并生成特征角点描述子，即特征角点的三维特征向量；
步骤S23：比较得到的特征角点集合与数据库中的一级分类图像集合，若匹配到对应的图像集合，则执行步骤S24，反之则返回错误提示；
步骤S24：设定半径为2.6pixel，外围8个像素的圆的作为模板筛选特征点，进行角点检测得到特征角点，并生成特征角点描述子；
步骤S25：比较重新得到的特征角点集合与数据库中的二级分类图像集合，若匹配到对应的图像集合，则输出匹配结果并执行步骤S3，反之则返回错误提示。


5.根据权利要求4所述的一种用于智能洗澡机的智能控制方法，其特征在于，所述一级分类图像集合，是对每一张样本图像的M个特征点进行匹配度计算，其结果在阈值范围之内则...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐先哲，陈德芳，李想，顾倩，李潘，王嵘，杨超翔，黄河，
申请(专利权)人：华东理工大学，
类型：发明
国别省市：上海;31