基于区块链支付和人脸识别的数据处理方法及其系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于区块链支付和人脸识别的数据处理方法及其系统，其方法包括步骤有：在区块链支付中通过光场相机采集人脸图像；对采集的人脸图像进行光场子孔图像阵列重构，重构中以微透镜图像中心的边缘像素值加权求和计算重构像素值；在以微透镜图像中心的边缘像素值加权求和计算之前通过反馈检验修改边缘像素值的权值；基于光场子孔图像阵列重构的人脸图像作为人脸识别的输入数据集输出人脸识别的结果。本申请能够在以微透镜图像中心的边缘像素值加权求和计算之前通过反馈检验修改边缘像素值的权值，进而获取更加科学和精准的权数值划分，重构像素值重新确定时基于权重值的计算也更加科学和精准，这样可明显的增加图像的质量。加图像的质量。

【技术实现步骤摘要】
基于区块链支付和人脸识别的数据处理方法及其系统


[0001]本专利技术涉及一种基于区块链支付和人脸识别的数据处理方法及其系统。

技术介绍

[0002]在区块链支付的
，对人脸识别的精准度要求特别高，这是因为区块链支付主要是依靠技术性来保证其安全，所以对人脸识别的精准度要求就特别高，现有技术中的人脸识别技术，很多是基于普通的摄像对人脸进行识别的，在新的技术应用领域，已经有关于通过光场摄像机采集人脸信息进行识别，这种技术的识别精准度非常高，但是仍然存在一些不足，如现有技术公开的专利文献CN103996023B，其核心基于光场相机采集的人脸图像，重构人脸识别所需的4D光场子孔图像阵列，该技术中的核心是对4D光场子孔图像阵列的重构，在该技术中，其核心是通过确定重构像素值来完成4D光场子孔图像阵列的重构，重构像素值的计算是基于微透镜图像中心位置对应相邻的四个像素值所确定的权重，在相关现有技术中，对权重值的确定一般是通过经验运算或简单数据处理来实现，那么相应的四个权重值的确定非常关键，因为直接关系到了重构像素值的确定。所以现有技术中，对于重构像素值重新确定时的权重值的计算和精准技术并没有达到比较完善的地步。

技术实现思路

[0003]为了克服现有的技术存在的不足，本专利技术提供一种基于区块链支付和人脸识别的数据处理方法及其系统。
[0004]本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案：
[0005]基于区块链支付和人脸识别的数据处理方法，包括步骤有：
[0006]在区块链支付中通过光场相机采集人脸图像；
[0007]对采集的人脸图像进行光场子孔图像阵列重构，重构中以微透镜图像中心的边缘像素值加权求和计算重构像素值；在以微透镜图像中心的边缘像素值加权求和计算之前通过反馈检验修改边缘像素值的权值；基于光场子孔图像阵列重构的人脸图像作为人脸识别的输入数据集输出人脸识别的结果。
[0008]进一步，所述在以微透镜图像中心的边缘像素值加权求和计算之前通过反馈检验修改边缘像素值的权值，具体地，通过计算基于光场子孔图像阵列重构的人脸图像中像素值满足阈值的图像个数，修改边缘像素值的权值，并且边缘像素值修改后使得像素值满足阈值的图像个数最多。
[0009]进一步，所述在以微透镜图像中心的边缘像素值加权求和计算之前通过反馈检验修改边缘像素值的权值，具体地，还包括通过计算人脸识别的结果对应的识别精准度修改边缘像素值的权值，并且边缘像素值的权值修改之后使得人脸识别的结果对应的识别精准度最高。
[0010]进一步，所述在以微透镜图像中心的边缘像素值加权求和计算之前通过反馈检验修改边缘像素值的权值，具体地，还包括在光场子孔图像阵列重构的人脸图像中增加检验
像素值，检验像素值具体与图像编码序号构成固定规则函数：
[0011]V＝t2*arctan((n
‑1)*t)，其中V具体为检验像素值共同解析后的表征值，其中t为图像编码序号；n为常数；输出人脸识别结果后也输出所有编码序号图像的解析后的表征值然后计算任意两个编码序号t1与t2对应的检验式：Z(t2)
‑
Z(t1)是否满足阈值；
[0012]其中，Z()为辅助函数；Z(t)＝(t3/3)*arctan(t/n)
‑
(n/6)t2+(n3/6)ln(n2+t2)；
[0013]其中t为图像编码序号，n为常数。
[0014]基于区块链支付和人脸识别的数据处理系统，包括以下的连接的单元：
[0015]人脸图像采集单元，用于在区块链支付中通过光场相机采集人脸图像；
[0016]反馈检验权修改单元，用于以微透镜图像中心的边缘像素值加权求和计算之前通过反馈检验修改边缘像素值的权值；
[0017]重构单元，用于对采集的人脸图像进行光场子孔图像阵列重构，重构中以微透镜图像中心的边缘像素值加权求和计算重构像素值；
[0018]人脸识别单元，用基于光场子孔图像阵列重构的人脸图像作为人脸识别的输入数据集输出人脸识别的结果。
[0019]有益效果
[0020]本申请能够在以微透镜图像中心的边缘像素值加权求和计算之前通过反馈检验修改边缘像素值的权值，进而获取更加科学和精准的权数值划分，重构像素值重新确定时基于权重值的计算也更加科学和精准，这样可明显的增加图像的质量。
附图说明
[0021]图1为本申请的实施流程图。
具体实施方式
[0022]本申请公开了基于区块链支付和人脸识别的数据处理方法，如图1，其包括步骤有：
[0023]在区块链支付中通过光场相机采集人脸图像；
[0024]对采集的人脸图像进行光场子孔图像阵列重构，重构中以微透镜图像中心的边缘像素值加权求和计算重构像素值；其中在以微透镜图像中心的边缘像素值加权求和计算之前通过反馈检验修改边缘像素值的权值；基于光场子孔图像阵列重构的人脸图像作为人脸识别的输入数据集输出人脸识别的结果。
[0025]本申请能够在以微透镜图像中心的边缘像素值加权求和计算之前通过反馈检验修改边缘像素值的权值，进而获取更加科学和精准的权数值划分，重构像素值重新确定时基于权重值的计算也更加科学和精准，这样可明显的增加图像的质量。
[0026]优选地所述在以微透镜图像中心的边缘像素值加权求和计算之前通过反馈检验修改边缘像素值的权值，具体地，通过计算基于光场子孔图像阵列重构的人脸图像中像素值满足阈值的图像个数，修改边缘像素值的权值，并且边缘像素值修改后使得像素值满足阈值的图像个数最多。
[0027]优选地所述在以微透镜图像中心的边缘像素值加权求和计算之前通过反馈检验修改边缘像素值的权值，具体地，还包括通过计算人脸识别的结果对应的识别精准度修改
边缘像素值的权值，并且边缘像素值的权值修改之后使得人脸识别的结果对应的识别精准度最高。
[0028]优选地所述在以微透镜图像中心的边缘像素值加权求和计算之前通过反馈检验修改边缘像素值的权值，具体地，还包括在光场子孔图像阵列重构的人脸图像中增加检验像素值，检验像素值具体与图像编码序号构成固定规则函数：
[0029]V＝t2*arctan((n
‑1)*t)，其中V具体为检验像素值共同解析后的表征值，其中t为图像编码序号；n为常数；输出人脸识别结果后也输出所有编码序号图像的解析后的表征值然后计算任意两个编码序号t1与t2对应的检验式：Z(t2)
‑
Z(t1)是否满足阈值；其中，Z()为辅助函数；Z(t)＝(t3/3)*arctan(t/n)
‑
(n/6)t2+(n3/6)ln(n2+t2)；
[0030]其中t为图像编码序号，n为常数。
[0031]本申请还公开了基于区块链支付和人脸识别的数据处理系统，其包括以下的连接的单元：
[0032]人脸图像采集单元，用于在区块链支付中通过光场相机采集人脸图像；
[0033]反馈检验权修改单元，用于以微透本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于区块链支付和人脸识别的数据处理方法，其特征在于，包括步骤有：在区块链支付中通过光场相机采集人脸图像；对采集的人脸图像进行光场子孔图像阵列重构，重构中以微透镜图像中心的边缘像素值加权求和计算重构像素值；在以微透镜图像中心的边缘像素值加权求和计算之前通过反馈检验修改边缘像素值的权值；基于光场子孔图像阵列重构的人脸图像作为人脸识别的输入数据集输出人脸识别的结果。2.根据权利要求1所述的基于区块链支付和人脸识别的数据处理方法，其特征在于，所述在以微透镜图像中心的边缘像素值加权求和计算之前通过反馈检验修改边缘像素值的权值，具体地，通过计算基于光场子孔图像阵列重构的人脸图像中像素值满足阈值的图像个数，修改边缘像素值的权值，并且边缘像素值修改后使得像素值满足阈值的图像个数最多。3.根据权利要求1所述的基于区块链支付和人脸识别的数据处理方法，其特征在于，所述在以微透镜图像中心的边缘像素值加权求和计算之前通过反馈检验修改边缘像素值的权值，具体地，还包括通过计算人脸识别的结果对应的识别精准度修改边缘像素值的权值，并且边缘像素值的权值修改之后使得人脸识别的结果对应的识别精准度最高。4.根据权利要求1所述的基于区块链支付和人脸识别的数据处理方法，其特征在于，所述在以微透镜图像中心的边缘像素值加权...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐大荣，
申请(专利权)人：唐大荣，
类型：发明
国别省市：