[發明專利]一種應用于自適應駕座的人臉識別方法

有效

• 申請號: 201611197191.0
• 申請日: 2016-12-22
• 公開（公告）號: CN106815560B
• 公開（公告）日: 2021-03-12
• 發明（設計）人: 黃文愷;朱靜;詹欣國;陳文達;何俊峰;江吉昌;韓曉英;吳羽;伍馮潔
• 申請（專利權）人: 廣州大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 廣州市華學知識產權代理有限公司 44245
• 代理人: 裘暉

1.一種應用于自適應駕座的人臉識別方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1：加載人臉身份特征頭像庫；

S2：創建人臉識別模型，訓練已加載的人臉識別庫；

S3：在攝像頭中獲取視頻圖像；

S4：用級聯分類器檢測視頻圖像中是否包括人臉特征信息；

S5：若不存在人臉特征信息，則返回步驟S3；若存在人臉特征信息，則將人臉部分提取出來，生成人臉圖像，作為特征頭像；

S6：將所提取的特征頭像進行尺寸歸一化；

S7：對歸一化后的特征頭像進行直方圖均衡化處理；

S8：利用二維離散快速傅里葉變換將人臉圖像從空間域變換到頻率域，進行特征提取；

S9：將提取的特征放在人臉識別庫中進行比對，若相似度高于預設閾值，則輸出預測的身份標簽，確認乘客身份，啟動自適應駕座；否則，若相似度低于預設閾值，詢問是否錄入人臉身份；

S10：若不錄入人臉身份，則返回步驟S3；若需要錄入人臉身份，則對經過處理的人臉頭像進行尺寸歸一化，并保存至人臉身份特征頭像庫。

2.根據權利要求1所述的應用于自適應駕座的人臉識別方法，其特征在于，所述步驟S3獲取視頻圖像的過程為：攝像頭每一秒獲取到60幀的視頻資源，組成視頻流，將視頻流中的圖像如數提取，用事先定義好的Mat類向量承載，比對60張圖像，根據比對結果進行提取：當所有圖像相似度達到93％以上時，僅提取第1幀、第30幀及第60幀作為樣本圖像進入后續處理；當不是所有圖像的相似度均達到93％時，選取其中相似度達到98％或以上的幀數，并提取其中一幀作為樣本圖像，剩余相似度低于98％的圖像都被提取為樣本圖像進入后續處理。

3.根據權利要求1所述的應用于自適應駕座的人臉識別方法，其特征在于，所述步驟S3獲取視頻圖像過程中，當某一秒的圖像出現失真現象時，對每一幀進行輪廓提取；并將所有幀數圖像中相同位置的像素點的數值進行自適應加權平均：求取各組數據的均值和標準差，計算各組數據和標準差之間的模糊貼近度，根據模糊貼近度分配權重，得出相對權重；并根據相對權重計算加權均值，將所有的加權均值放入Mat類向量中，得出平均向量作為樣本圖像進入后續處理。

4.根據權利要求1所述的應用于自適應駕座的人臉識別方法，其特征在于，步驟S3所述攝像頭旁設有用于測量攝像頭所接收到的光照強度值的光照傳感器。

5.根據權利要求1所述的應用于自適應駕座的人臉識別方法，其特征在于，步驟S7所述直方圖均衡化處理的過程為：

-統計原始圖像的所有灰度級和各個灰度級的像素數；

-計算原始圖像的直方圖與累積直方圖；

-計算局部對比度實現均衡化并得出新的直方圖。

6.根據權利要求1所述的應用于自適應駕座的人臉識別方法，其特征在于，步驟S8還在頻率域中實現圖像增強：首先計算人臉圖像的傅里葉變換S(u，v)，將傅里葉變換S(u，v)與一個預先設計的轉移函數Y(u，v)相乘，再將相乘結果H(u，v)傅里葉反變換得到增強后的圖像。

7.根據權利要求6所述的應用于自適應駕座的人臉識別方法，其特征在于，步驟S8在頻率域中對圖像進行平滑濾波，所述轉移函數Y使用n階BLPF轉移函數Y(u,v)＝1/1+[D(u,v)/D_o]²ⁿ，其中D_o為截斷頻率。