一种移动终端的多面部识别方法技术

本发明专利技术公开了一种移动终端的多面部识别方法，包括如下步骤：步骤1、建立面部识别数据库；步骤2、初始化摄像头；步骤3、在教室采集正在上课同学的图像，拍照采集图像时所有同学面对摄像头；步骤4、将所述采集的图像传输到系统后端；步骤5、系统后端进行图像预处理、检测与定位、特征提取以及面部匹配与识别；步骤6、根据面部识别结果，对比上课应到名单，得出缺勤同学数据。本发明专利技术能够方便老师进行课堂点名，缩短冗长的点名时间，老师只需要课前通过手机拍几张同学们的集体照片，便可以把点名过程交给后端识别处理，等待15秒左右就能在手机上获得较准确的点名结果。

A method of multi face recognition for mobile terminals

【技术实现步骤摘要】
一种移动终端的多面部识别方法
本专利技术是一种移动终端的多面部识别方法，属于面部识别领域。
技术介绍
面部识别是一种基于面部特征信息的生物识别技术，用于特定识别。摄影机捕获含有脸部的图像或视频流，并自动检测并跟踪图像中的脸部。进而，通过计算机技术的分析和比较，采用一系列相关技术识别检测到的面部。这些技术通常被称为人类图像识别和跟踪。面部识别和面部识别系统是一种新式的生物识别技术。它集人工智能，机器识别，机器学习，模型理论，专家系统，视频图像处理等专业技术于一体。它需结合中值处理的理论和实现，是国际科学
的高集成度技术。其关键技术的执行表明了人工智能由弱人工智能向强人工智能的转变。面部识别的准确性主要受三个因素的影响：一是光源位置和光强的变化(在背光、弱光、强光等不同照明条件下很难获得标准的面部图像)；二是年龄的变化(年龄影响面部)；三是表情的变化，必须提取面部表情变化并不大的面部特征。面部识别系统的研究始于20世纪50年代，80年代以来，随着计算机技术和光学成像技术的发展，面部识别系统得到了改进。然而，在20世纪90年代后期，美国本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种移动终端的多面部识别方法，其特征在于，包括如下步骤：/n步骤1、建立面部识别数据库；/n步骤2、初始化摄像头；/n步骤3、在教室采集正在上课同学的图像，拍照采集图像时所有同学面对摄像头；/n步骤4、将所述采集的图像传输到系统后端；/n步骤5、系统后端进行图像预处理、检测与定位、特征提取以及面部匹配与识别；/n步骤6、根据面部识别结果，对比上课应到名单，得出缺勤同学数据。/n

【技术特征摘要】
1.一种移动终端的多面部识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1、建立面部识别数据库；
步骤2、初始化摄像头；
步骤3、在教室采集正在上课同学的图像，拍照采集图像时所有同学面对摄像头；
步骤4、将所述采集的图像传输到系统后端；
步骤5、系统后端进行图像预处理、检测与定位、特征提取以及面部匹配与识别；
步骤6、根据面部识别结果，对比上课应到名单，得出缺勤同学数据。


2.根据权利要求1所述的一种移动终端的多面部识别方法，其特征在于：
所述步骤1包括：首先收集一个班级同学们的个人面部照片，建立面部库；
对前期面部库中面部图像进行预先处理，进行面部对齐和存储面部图像的缩略图；
建立面部库时，以考勤班级为单位搜集同学们若干数量个人正脸、多角度、多光照条件无遮挡照片，放入系统后端的文件夹中，并以班级为单位建立学生名单。


3.根据权利要求1所述的一种移动终端的多面部识别方法，其特征在于：
所述步骤5中，图像预处理包括面部图像增强，面部扶正和归一化；通过图像增强改善面部图像的品质使图像更便于计算机处理和识别；通过面部扶正获得正确的位置的面部图像；通过归一化获得标准化面部图像，实现面部图像大小的一致性和面部图像的相同灰度值范围。


4.根据权利要求1所述的一种移动终端的多面部识别方法，其特征在于：
所述步骤5中，采用基于深度学习的MTCNN面部检测算法对课堂上老师拍摄到的考勤情况进行面部检测；所述的检测包括三个阶段：第一阶段...

【专利技术属性】
技术研发人员：汪昕，金鑫，胡一鸣，时超，陈力，蒋尚秀，
申请(专利权)人：上海金桥信息股份有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31