双动态探测式生物特征人脸面相识别方法及系统技术方案

一种双动态探测式生物特征人脸面相识别方法，其包括如下步骤：步骤1、预建所需用户的面相模板；步骤2、检测到待识别用户的移动，判断环境因素；步骤3、根据环境因素以开启相应的照射条件的红外线光照来照射人脸区域；步骤4、采集数个不同照射条件的红外线光照下的具有彩色图片及红外图片的人脸信号，对人脸信号进行筛选；步骤5、对筛选出来的人脸信号进行预处理，提取特征范围并转化为面相码，舍弃人脸信号中的其余数据；步骤6、对同一人脸信号面相码的彩色图片数据及红外图片数据分别进行分析并揉和两种分析结果而产生临时面相模板；步骤7、将临时面相模板与预建的面相模板进行相似度比较，相似度达到预定的阈值，则识别成功，否则识别不通过。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及人脸面相识别
，尤其涉及一种双动态探测式生物特征人脸面相识别方法及系统。
技术介绍
人脸面相识别是属于众多生物特征识别技术的其中一种，其优势在于非接触性、 安全快速、方便使用和不可替代性等，只要取得视频或图片中含人脸部分就可以进行对比和识别，并且没有其他生物识别技术的限制性。目前技术水平普遍应用于某些笔记本电脑作为用户登陆、考勤和门禁系统中，但由于此技术仍待发展成熟，故市场上现有的面相产品大多需要配合其他互补手段例如指纹、IC卡一起使用，而且面相识别在应用中一般只是辅助性的作为提高准确率的手段之一，独立使用面相识别技术的产品则准确率很低。面相识别的运算方法均大同小异，在取得优质的人脸图片的条件下大都可以准确识别，但是由于人脸在面对摄像头时是动态移动的，并且有表情、角度、光照和背景等等实时变化的情况，这将代表无法像指纹机那样限制用户的行为，反而必须有宽广的包容性和适应性，在独立使用面相识别技术的情况下面临非常大的困难和矛盾，在需要严格对照识别的情况下必须要求用户脸部表现长期稳定一致才可以通过，但是面对动态中的人群却不可能严格对照否则大多数用户将无法通过识别。另外一方面的缺点是针对单镜头彩色图片对比方式的产品，这样的产品甚至可以使用相片蒙混过关。因而进一步发展出使用红外线摄像头来避免照片蒙混过关的情况，但同时带来新的问题和缺点是无法在有阳光的环境下正常使用，因为太阳所发出的强大红外线影响了红外线摄像头的正常工作。所以面相识别的运算方法必须足够智能以包容动态的用户和环境变化，但现有技术和产品仍无法实现。
技术实现思路
本专利技术的目的在于，提供一种双动态探测式生物特征人脸面相识别方法及系统， 很大程度上提高了人脸识别的运算效率、系统准确率和动态环境包容性，同时也降低了因环境和用户动态变化所影响的失败率。本专利技术提供一种双动态探测式生物特征人脸面相识别方法，其包括如下步骤步骤1、预建所需用户的面相模板；步骤2、检测到待识别用户的移动，判断环境因素；步骤3、根据环境因素以开启相应的照射条件的红外线光照来照射人脸区域；步骤4、采集数个不同照射条件的红外线光照下的具有彩色图片及红外图片的人脸信号，对人脸信号进行筛选；步骤5、对筛选出来的人脸信号进行预处理，提取特征范围并转化为面相码，舍弃人脸信号中的其余数据；步骤6、对同一人脸信号面相码的彩色图片数据及红外图片数据分别进行分析并揉和两种分析结果而产生临时面相模板；步骤7、将临时面相模板与预建的面相模板进行相似度比较，相似度达到预定的阈值，则识别成功，否则识别不通过。所述步骤1包括步骤1. 1、检测到待识别用户的移动，判断环境因素；步骤1. 2、 根据环境因素以开启相应的频率密度和强度的红外线光照来照射人脸区域；步骤1. 3、采集数个不同的红外线光照下的具有彩色图片及红外图片的人脸信号；步骤1.4、对人脸信号进行预处理，提取特征范围并转化为面相码，舍弃人脸信号中的其余数据；步骤1.5、对同一人脸信号面相码的彩色图片及红外图片分别进行分析并揉和两种分析结果而产生面相模板。所述步骤5包括步骤5. 1、人脸探测，从彩色图片中寻找人脸的主要器官特征， 然后判断出人脸部份并锁定分析范围；步骤5. 2、生命探测，从红外图片中循环探测用户抖动，针对眼睛锁定细致分析范围，对采集的人脸信号是否为真实人脸进行初步判断；步骤 5. 3、轮廓分析，按照人脸部分锁定的分析范围分析脸部轮廓，转化彩色图片为灰度；步骤5.4、动态对比，将锁定的分析范围分开数份，动态调整每部分的亮度对比并对每一部分进行单独分析，揉合出五官特征；步骤5. 5、杂讯消除，分析并消除人脸信号的杂讯，计算并舍弃非特征范围；步骤5. 6、探测分析计算结果，转化为数字格式的面相码。所述步骤6包括步骤6. 1、局部特征分析，应用标准LFA算法，调整彩色图片角度及比例计算，应用标准表面纹理分析方式来分析红外图片的人脸面相；步骤6. 2、二次生命分析，利用红外线反射特性，补充分析人脸表面立体度，分析温度分布差异及泪液；步骤6.3、二次纹理分析，利用红外线特性，补充分析皮肤纹理，皮下血管纹理；步骤6. 4、二次局部特征分析，计算细致分析范围，揉和LFA算法分析结果。所述步骤7包括步骤7. 1、面相模板比对，将临时面相模板和所有用户的面相模版对比分析并锁定相应用户的面相模板，将锁定的用户的多个面相模版取出再次对比；步骤7. 2、重复验证，对红外图片循环分析，确定用户的身份；步骤7. 3、身份授权，临时面相模板与锁定的用户的多个面相模版对比相似度达到预定的阈值，识别成功，临时面相模板与锁定的用户的多个面相模版对比相似度没有达到预定的阈值，则判断为识别不予通过，按照设置赋予所识别的用户相应的权限。还包括步骤8、根据设置赋予所识别的用户相应的权限并将相似度比较结果输出； 在步骤8中，将相似度比较结果通过显示屏输出显示、或将相似度比较结果向外输出以实现控制开关、网络登陆、显示通知、或报警。所述步骤7. 3中，识别成功后，将识别成功的临时面相模版替换与临时面相模板相似度相差最多的一个面相模板并进行保存；在步骤2中，所述环境因素包括光照角度、强度、白天及黑夜；在步骤3中，照射条件包括红外线光照的频率密度、强度、及角度；在步骤7 中，所述阈值为51% 99%。本专利技术还提供一种双动态探测式生物特征人脸面相识别系统，其包括监测单元、 采集单元、环境运算模块、及面相运算模块；该监测单元与环境运算模块电性连接，用于检测待识别用户的移动并判断环境因素；该环境运算模块与面相运算模块电性连接，用于根据环境因素以开启相应的照射条件的红外线光照，并对采集到的人脸信号进行筛选及预处理，提取特征范围并转化为面相码，舍弃人脸信号中的其余数据；该采集单元与环境运算模块电性连接，用于采集数个不同的红外线光照下的具有彩色图片及红外图片的人脸信号；该面相运算模块与一存储有预建所需用户的面相模板的存储模块电性连接，用于对同一人脸信号面相码的彩色图片数据及红外图片数据分别进行分析并揉和两种分析结果而产生临时面相模板，并将临时面相模板与预建的面相模板进行相似度比较，并将相似度比较结果向外输出。所述环境运算模块包括相互电性连接的光源设置单元及信号预处理单元，该监测单元包括分别与光源设置单元电性连接的光敏传感器及移动传感器，该采集单元包括与光源设置单元电性连接的红外线光源，及与信号预处理单元电性连接的单摄像头与/或双摄像头，该面相运算模块包括分别与信号预处理单元依次电性连接的分析面相数据单元、模板记录比对单元及身份授权单元，该存储模块分别与分析面相数据单元、模板记录比对单元及身份授权单元电性连接，光源设置单元电性连接一电源模块，信号预处理单元电性连接一复位模块；该光敏传感器用于判断环境因素；该移动传感器用于检测待识别用户的移动；该单摄像头用于配合红外线光源，以利用频闪红外线光源取得不同光照条件下具有彩色图片及红外图片的人脸信号；该双摄像头分别采用彩色摄像头及红外线摄像头分别采集分在不同光照条件的红外线光源照射而获得的具有彩色图片及红外图片的人脸信号。所述身份授权单元电性连接一显示屏幕，该身份授权单元还通过一 I/O模块分别电性连接有灯显示单元、机电开关、485/韦根模块及本文档来自技高网...

【技术保护点】
１．一种双动态探测式生物特征人脸面相识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤１、预建所需用户的面相模板；步骤２、检测到待识别用户的移动，判断环境因素；步骤３、根据环境因素以开启相应的照射条件的红外线光照来照射人脸区域；步骤４、采集数个不同照射条件的红外线光照下的具有彩色图片及红外图片的人脸信号，对人脸信号进行筛选；步骤５、对筛选出来的人脸信号进行预处理，提取特征范围并转化为面相码，舍弃人脸信号中的其余数据；步骤６、对同一人脸信号面相码的彩色图片数据及红外图片数据分别进行分析并揉和两种分析结果而产生临时面相模板；步骤７、将临时面相模板与预建的面相模板进行相似度比较，相似度达到预定的阈值，则识别成功，否则识别不通过。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：赵少敏，
申请(专利权)人：星越实业香港有限公司，
类型：发明
国别省市：HK