本发明专利技术涉及一种对人体形象分析和客观地评估人体形象的系统，该方法包括人体有无的判断、图像采集、图像预处理、图像背景提取和更新、人体图像分析、人体图像评估。在人体分析过程中对得出的背景图像和前景图像边缘区域的差图进行全区域分割，得到初步人体边缘区域，对增强后的背景图像和前景图像进行类间方差分割，得到初步人体区域，在融合的基础上形成人体区域，对人体区域进行腐蚀／膨胀运算后提取人体特征矩阵，用得出的特征矩阵和参考的特征矩阵相比较得出人体形象的评分值。该系统主要由镜子、摄像头和微型计算机系统实现本方法，可用于娱乐、家庭、办公楼等有镜子的场合。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术是一种对人体形象分析和客观地评估人体形象的系统。
技术介绍
目前，公知的对自己形象的评价就是照镜子和别人对自己形象的评价，但是大多 数人在照镜子的时候都没有仔细地看自己或者根本就看不出自己的形象差的那一面，好的 形象会让人们在工作上和人际交往上带来便利，但是目前还没有任何一个设备对人们的形 象做出客观的评价。
技术实现思路
为了让人们的形象得到一个客观的判断和评价，本专利技术系统提供一种能够分析和评价人们形象好坏程度的系统。 本专利技术方法的技术方案是 —种对人体形象分析和客观地评估人体形象的系统，其步骤包括 (1)人体有无的判断； (2)图像采集，并对采集的模拟视频图像进行数字化转换； (3)图像预处理； (4)图像背景提取和更新； (5)人体图像分析； (6)人体图像评估； 所述的人体分析中，对人体区域进行腐蚀/膨胀运算，提取人体有效特征矩阵。 所述的人体图像分析中，包括下列步骤得出 (1)分别对背景图像和前景图像用SOBEL算子进行边缘检测，对得出的背景边缘 和前景边缘的差差图进行全局域值分割，形成初步边缘人体区域； (2)分别对背景图像和前景图像进行增强，对两者的差图进行类间方差域值分割， 形成初步人体区域； (3)将所述初步边缘人体区域和初步人体区域进行融合，得出所述的人体区域； (4)对人体区域进行腐蚀/膨胀运算后由上到下的当前人体特征提取，提取出来 的当前人体特征矩包括发型、眉毛形状、眼睛形状、脸色、脸的轮廓、笑脸、衣服的模糊样式 和整体结合特征； 所述的当前人体特征矩和参考特征矩相比较，发型占16%分值，8卩16分，笑脸占18%分值，即18分，眉毛形状、眼睛形状、脸色、脸的轮廓分别占8%的分值，即32分，衣服的模糊样式占16%分值，8卩16分，整体结合特征占18%分值，8卩18分。 所述的参考特征矩是由各行各业的形象代表图像提取出来作为参考特征矩。 所述的当前人体特征矩和参考特征矩相比较其具体操作是由人们从微型键盘输入调用人们想要的一个行业形象参考特征矩进行比较来实现。 所述的图像预处理包括对图像进行噪声平滑，采用平均的方法进行噪声判断和去 除，当一些点和他的领域内的点的灰度的平均值差不超过规定的阀值T时，就仍然保留其 原始灰度值不变，如果大于阀值T时就用他的平均值代替该点的灰度值。 所述背景图像的提取和更新采用下列方式 以在人体检测开关检测到人到来前一刻的图像为背景图像，以人走后再到来的前 一刻图像为背景更新图像其提取算法是 设视频序列由{fk(x，y)}组成，s = 1，2，3，…，N. K为视频系列的帧数，每幅图像 大小为XXY。将各帧图像分成MXN字块。M和N的选取准则为最大平均人体头像的1/4， 具体由实际情况调整。 求差分帧dk(x， y) = f (k+1) (x， y)-fk(x， y)，同样，将dk(x， y)按照空间划分成 MXN字块。 采用本方法提取的背景干净，耗时很短，计算简单.在各种天气和光线下均可使 用。 背景更新算法 获取背景后，采用如下的方式更新背景.其中Bk(X， Y)表示第K帧背景，Fk(X， Y)表示第K帧图像，B(K+1) (X， Y)表示第K+1帧背景。 IF (Bk(X， Y) == Fk(X， Y) B (k+1) (X， Y) = Bk (X， Y)Else if((Bk(X，Y) <Fk(X，Y)) B (k+1) (X， Y) = Bk (X， Y) -a Else B (k+1) (X， Y) = Bk (X， Y) +a A取值范围在0. 1到2之间，根据环境定。 本专利技术的系统的技术方案是 —种对人体形象分析和客观地评估人体形象的系统其特征在于包括 镜子上方安装一个微型摄像头和一个人体检测开关，摄像头下方安装一个液晶显示屏，镜子下方安装一个微型小键盘，镜子后面安装一个语音系统、数据采集器、微型计算机系统和开关电源。开关电源给摄像头、语音系统、数据采集器、微型计算机人体检测开关提供电源，摄像头、语音系统、液晶显示屏、微型小键盘和人体检测开关的数据线连接到微型计算机系统。 所述的微型计算机系统，其设有参考特征数据库，对所述的数字图像进行预处理， 提取和更新背景，进行人体图像分析和人体图像评估； 所述的图像预处理包括对图像进行噪声平滑，采用平均的方法进行噪声判断和去 除，当一些点和他的领域内的点的灰度的平均值差不超过规定的阀值T时，就仍然保留其 原始灰度值不变，如果大于阀值T时就用他的平均值代替该点的灰度值。 所述背景图像的提取和更新采用下列方式 以在人体检测开关检测到人到来前一刻的图像为背景图像，以人走后再到来的前 一刻图像为背景更新图像其提取算法是 设视频序列由{fk(x，y)}组成，s = 1，2，3，…，N. K为视频系列的帧数，每幅图像大小为XXY。 将各帧图像分成MXN字块。M和N的选取准则为最大平均人体头像的1/4，具体由实际情况调整。 求差分帧dk(x， y) = f (k+l) (x， y)-fk(x， y)，同样，将dk(x， y)按照空间划分成MXN字块。 采用本方法提取的背景干净，耗时很短，计算简单.在各种天气和光线下均可使用。 背景更新算法 获取背景后，采用如下的方式更新背景.其中Bk(X， Y)表示第K帧背景，Fk(X， Y)表示第K帧图像，B(K+1) (X， Y)表示第K+l帧背景。 IF(Bk(X， Y) == Fk(X， Y) B (k+l) (X， Y) = Bk (X， Y)Else if((Bk(X，Y) <Fk(X，Y)) B (k+l) (X， Y) = Bk (X， Y) -a ElseB (k+l) (X， Y) = Bk (X， Y) +a A取值范围在0. 1到2之间，根据环境定。 所述的人体图像分析为 对背景图像和前景图像用SOBEL算子进行边缘检测，对得出的背景边缘和前景边缘的差差图进行全局域值分割，形成初步边缘人体区域； 对背景图像和前景图像进行增强，对两者的差图进行类间方差域值分割，形成初步人体区域； 将所述初步边缘人体区域和初步人体区域进行融合，得出所述的人体区域； 对人体区域进行腐蚀/膨胀算法后由上到下的当前人体特征提取，提取出来的当前人体特征矩包括发型、眉毛形状、眼睛形状、脸色、脸的轮廓、笑脸、衣服的模糊样式和整体结合特征； 所述的当前人体特征矩和参考特征矩相比较，发型占16%分值，8卩16分，笑脸占18%分值，即18分，眉毛形状、眼睛形状、脸色、脸的轮廓分别占8%的分值，即32分，衣服的模糊样式占16%分值，8卩16分，整体结合特征占18%分值，8卩18分。 所述的脸色变化很大的情况下语音系统就会输出语音报警信息； 由于本专利技术上述一系列适宜的方法，该系统在不仅对人体形象评估计算后显示对人们形象评价得出的分数，提醒人们注意形象问题，而且通过检测人们面部的颜色，在人体面部颜色变化很大的时候，提醒人们有可能生病注意身体等语音信息。 附图说明图1是本专利技术的方法流程图； 图2是本专利技术涉及人体图像分析的流程图； 图3是本专利技术的系统结构示意具体实施例方式参见图1和图2，以下对本专利技术作进一步说明，其主要部分的具体内容如下 预处本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种对人体形象分析和客观地评估人体形象的系统，包括下列步骤： （１）人体有无的判断； （２）图像采集，并对采集的模拟视频图像进行数字化转换； （３）图像预处理； （４）图像背景提取和更新； （５）人体图像分析；（６）人体图像评估； 其特征在于： 在所述的人体分析过程中，对人体区域进行腐蚀／膨胀运算，提取人体有效特征矩阵。
【技术特征摘要】
一种对人体形象分析和客观地评估人体形象的系统，包括下列步骤(1)人体有无的判断；(2)图像采集，并对采集的模拟视频图像进行数字化转换；(3)图像预处理；(4)图像背景提取和更新；(5)人体图像分析；(6)人体图像评估；其特征在于在所述的人体分析过程中，对人体区域进行腐蚀/膨胀运算，提取人体有效特征矩阵。2. 如权利要求1所述的人体形象分析和客观地评估人体形象的系统，其特征在于人体 分析中，还包括下列步骤(1) 分别对背景图像和前景图像用SOBEL算子进行边缘检测，对得出的背景边缘和前 景边缘的差差图进行全局域值分割，形成初步边缘人体区域；(2) 分别对背景图像和前景图像进行增强，对两者的差图进行类间方差域值分割，形成 初步人体区域；(3) 将所述初步边缘人体区域和初步人体区域进行融合，得出所述的人体区域；(4) 对人体区域进行腐蚀/膨胀算法后由上到...
【专利技术属性】
技术研发人员：韦修实，殷振康，李和平，
申请(专利权)人：桂林康实电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：45[中国|广西]
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