一种基于机器视觉的人脸识别系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于机器视觉的人脸识别系统及方法，所述人脸识别系统包括门禁数据库、图像采集模块、脸部图像提取模块、人脸特征比较模块和门禁开启判断模块，所述门禁数据库用于存储预先存储受认证的人脸特征以及相应人脸的门禁认证历史，所述图像采集模块用于获取摄像头的采集图像，所述脸部图像提取模块用于从采集图像中提取脸部图像，所述人脸特征比较模块用于从脸部图像中提取人脸特征，并将人脸特征与门禁数据库中的人脸特征进行比较，如果门禁数据库中存在人脸特征与提取的人脸特征相一致，令门禁开启判断模块从采集图像中提取除脸部图像以外的剩余图像，根据剩余图像判断是否开启门禁。断是否开启门禁。断是否开启门禁。

【技术实现步骤摘要】
一种基于机器视觉的人脸识别系统及方法


[0001]本专利技术涉及机器视觉
，具体为一种基于机器视觉的人脸识别系统及方法。

技术介绍

[0002]机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断，通过图像摄取装置，将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。随着机器视觉的发展，越来越流行通过机器视觉进行人脸识别来开启门锁，但是现有技术中对于人脸的识别不够准确。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种基于机器视觉的人脸识别系统及方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种基于机器视觉的人脸识别系统，所述人脸识别系统包括门禁数据库、图像采集模块、脸部图像提取模块、人脸特征比较模块和门禁开启判断模块，所述门禁数据库用于存储预先存储受认证的人脸特征以及相应人脸的门禁认证历史，所述图像采集模块用于获取摄像头的采集图像，所述脸部图像提取模块用于从采集图像中提取脸部图像，所述人脸特征比较模块用于从脸部图像中提取人脸特征，并将人脸特征与门禁数据库中的人脸特征进行比较，如果门禁数据库中存在人脸特征与提取的人脸特征相一致，令门禁开启判断模块从采集图像中提取除脸部图像以外的剩余图像，根据剩余图像判断是否开启门禁。
[0005]进一步的，所述脸部图像提取模块包括中心像素点确定模块、像素点判断模块、封闭边界判断模块、疑似脸部图像选取模块和脸部图像判断模块，所述中心像素点确定模块用于定位采集图像的中心所在的像素点为中心像素点，并获取该中心像素点的颜色值，所述像素点判断模块根据像素点的颜色值与中心像素点的颜色值判断像素点为参考像素点还是边界像素点，所述封闭边界判断模块用于判断采集图像中是否存在封闭边界，其中，封闭边界为相邻的边界像素点连接成的曲线，在采集图像中存在封边边界时，令疑似脸部图像选取模块设每个封闭边界围成的图像为封闭图像，并将每个封闭图像的的面积按照从大到小的顺序排序，选取排序第一的封闭图像为疑似脸部图像；所述脸部图像判断模块包括封闭图像判断模块和轴对称判断模块，所述封闭图像判断模块用于判断疑似脸部图像内是否包含封闭图像，在包含封闭图像时，令轴对称判断模块判断所包含的封闭图像是否关于参照线轴对称，如果疑似脸部图像内包含的所有封闭图像均关于参照线轴对称，那么该疑似脸部图像为脸部图像，其中，参照线为封闭图像的中心点所在的垂直线。
[0006]进一步的，所述门禁开启判断模块包括定位点获取模块、第一相似度获取模块、第
二相似度获取模块、综合相似度获取模块和综合相似度比较模块，所述定位点获取模块分别获取采集图像中脸部图像的上端点、下端点、左端点和右端点，其中，上端点为脸部图像中与采集图像的最上端最近的点，下端点为脸部图像中与采集图像的最下端最近的点，左端点为脸部图像中与采集图像的最左端最近的点，右端点为脸部图像中与采集图像的最右端最近的点，所述第一相似度获取模块包括第一比较区域提取模块和第一相似度比较模块，所述第一比较区域提取模块在采集图像中分别作上端点和下端点的水平线，提取上端点所在水平线与下端点所在水平线之间的区域为第一候选区域，从第一候选区域中提取脸部图像以外的图像为第一比较区域图像，所述第一相似度比较模块用于比较出该第一比较区域图像与门禁最近一次开启前采集图像中的第一比较区域图像的相似度m1，所述第二相似度获取模块包括第二比较区域提取模块和第二相似度比较模块，所述第二比较区域提取模块在采集图像中分别作左端点和右端点的垂直线，提取左端点所在垂直线与右端点所在垂直线之间的区域为第二候选区域，从第二候选区域中提取脸部图像的下端点所在水平线下方的图像为第二比较区域图像，所述第二相似度比较模块比较出第二比较区域图像与相应人脸的门禁认证历史中的第二比较区域图像的相似度m2；所述综合相似度获取模块根据第一相似度m1和第二相似度m2得到综合相似度，所述综合相似度比较模块将综合相似度与综合相似度阈值进行比较，在综合相似度大于等于综合相似度阈值时，门禁开启。
[0007]进一步的，所述像素点判断模块包括参考像素点判断模块和颜色差值比较模块，所述参考像素点判断模块用于判断某一个像素点是否为参考像素点，在是参考像素点时，令颜色差值比较模块比较与该参考像素点相邻的像素点的颜色值与中心像素点的颜色值的差值与差值阈值的大小关系，在小于等于差值阈值时，该相邻的像素点的颜色值也为参考像素点，并传输检测信号，在大于差值阈值时，该相邻的像素点为边界像素点；所述脸部图像提取模块还包括时间间隔比较模块，所述时间间隔比较模块用于获取当前时间距离上一次接收到检测信号的时间间隔，在时间间隔大于等于间隔阈值时，令封闭边界判断模块工作。
[0008]一种基于机器视觉的人脸识别方法，：所述人脸识别方法包括以下步骤：
[0009]预先建立门禁数据库，所述门禁数据库用于预先存储受认证的人脸特征以及相应人脸的门禁认证历史；
[0010]获取摄像头的采集图像，从采集图像中提取脸部图像；
[0011]从脸部图像中提取人脸特征，如果门禁数据库中存在人脸特征与提取的人脸特征相一致，那么从采集图像中提取除脸部图像以外的剩余图像，根据剩余图像判断是否开启门禁。
[0012]进一步的，所述从采集图像中提取脸部图像包括以下：
[0013]定位采集图像的中心所在的像素点为中心像素点，
[0014]获取该中心像素点的颜色值，判断与中心像素点相邻的像素点是否为参考像素点，如果判断与中心像素点相邻的像素点为参考像素点，那么判断与该参考像素点相邻的像素点是否为参考像素点；
[0015]判断采集图像中是否存在封闭边界，其中，封闭边界为相邻的边界像素点连接成的曲线；
[0016]如果存在封闭边界，设每个封闭边界围成的图像为封闭图像，并将每个封闭图像
的的面积按照从大到小的顺序排序，选取排序第一的封闭图像为疑似脸部图像；
[0017]如果疑似脸部图像内包含封闭图像，判断所包含的封闭图像是否关于参照线轴对称，如果疑似脸部图像内包含的所有封闭图像均关于参照线轴对称，那么该疑似脸部图像为脸部图像，其中，参照线为封闭图像的中心点所在的垂直线；
[0018]其中，判断像素点是否为参考像素点包括：
[0019]如果相邻的像素点的颜色值与中心像素点的颜色值的差值小于等于差值阈值，那么该相邻的像素点的颜色值也为参考像素点，如果相邻的像素点的颜色值与中心像素点的颜色值的差值大于差值阈值，那么该相邻的像素点为边界像素点。
[0020]进一步的，所述从采集图像中提取除脸部图像以外的剩余图像并根据剩余图像判断是否开启门禁包括以下：
[0021]分别获取采集图像中脸部图像的上端点、下端点、左端点和右端点，其中，上端点为脸部图像中与采本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于机器视觉的人脸识别系统，其特征在于，所述人脸识别系统包括门禁数据库、图像采集模块、脸部图像提取模块、人脸特征比较模块和门禁开启判断模块，所述门禁数据库用于存储预先存储受认证的人脸特征以及相应人脸的门禁认证历史，所述图像采集模块用于获取摄像头的采集图像，所述脸部图像提取模块用于从采集图像中提取脸部图像，所述人脸特征比较模块用于从脸部图像中提取人脸特征，并将人脸特征与门禁数据库中的人脸特征进行比较，如果门禁数据库中存在人脸特征与提取的人脸特征相一致，令门禁开启判断模块从采集图像中提取除脸部图像以外的剩余图像，根据剩余图像判断是否开启门禁。2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的人脸识别系统，其特征在于：所述脸部图像提取模块包括中心像素点确定模块、像素点判断模块、封闭边界判断模块、疑似脸部图像选取模块和脸部图像判断模块，所述中心像素点确定模块用于定位采集图像的中心所在的像素点为中心像素点，并获取该中心像素点的颜色值，所述像素点判断模块根据像素点的颜色值与中心像素点的颜色值判断像素点为参考像素点还是边界像素点，所述封闭边界判断模块用于判断采集图像中是否存在封闭边界，其中，封闭边界为相邻的边界像素点连接成的曲线，在采集图像中存在封边边界时，令疑似脸部图像选取模块设每个封闭边界围成的图像为封闭图像，并将每个封闭图像的的面积按照从大到小的顺序排序，选取排序第一的封闭图像为疑似脸部图像；所述脸部图像判断模块包括封闭图像判断模块和轴对称判断模块，所述封闭图像判断模块用于判断疑似脸部图像内是否包含封闭图像，在包含封闭图像时，令轴对称判断模块判断所包含的封闭图像是否关于参照线轴对称，如果疑似脸部图像内包含的所有封闭图像均关于参照线轴对称，那么该疑似脸部图像为脸部图像，其中，参照线为封闭图像的中心点所在的垂直线。3.根据权利要求2所述的一种基于机器视觉的人脸识别系统，其特征在于：所述门禁开启判断模块包括定位点获取模块、第一相似度获取模块、第二相似度获取模块、综合相似度获取模块和综合相似度比较模块，所述定位点获取模块分别获取采集图像中脸部图像的上端点、下端点、左端点和右端点，其中，上端点为脸部图像中与采集图像的最上端最近的点，下端点为脸部图像中与采集图像的最下端最近的点，左端点为脸部图像中与采集图像的最左端最近的点，右端点为脸部图像中与采集图像的最右端最近的点，所述第一相似度获取模块包括第一比较区域提取模块和第一相似度比较模块，所述第一比较区域提取模块在采集图像中分别作上端点和下端点的水平线，提取上端点所在水平线与下端点所在水平线之间的区域为第一候选区域，从第一候选区域中提取脸部图像以外的图像为第一比较区域图像，所述第一相似度比较模块用于比较出该第一比较区域图像与门禁最近一次开启前采集图像中的第一比较区域图像的相似度m1，所述第二相似度获取模块包括第二比较区域提取模块和第二相似度比较模块，所述第二比较区域提取模块在采集图像中分别作左端点和右端点的垂直线，提取左端点所在垂直线与右端点所在垂直线之间的区域为第二候选区域，从第二候选区域中提取脸部图像的下端点所在水平线下方的图像为第二比较区域图像，所述第二相似度比较模块比较出第二比较区域图像与相应人脸的门禁认证历史中的第二比较区域图像的相似度m2；所述综合相似度获取模块根据第一相似度m1和第二相似度m2得到综合相似度，所述综合相似度比较模块将综合相似度与综合相似度阈值进行比较，在综合相似度大于等于综合相似度阈值时，门禁开启。
4.根据权利要求3所述的一种基于机器视觉的人脸识别系统，其特征在于：所述像素点判断模块包括参考像素点判断模块和颜色差值比较模块，所述参考像素点判断模块用于判断某一个像素点是否为参考像素点，在是参考像素点时，令颜色差值比较...

【专利技术属性】
技术研发人员：沈玉阳，
申请(专利权)人：江苏霆善科技有限公司，
类型：发明
国别省市：