[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

技術領域

本發明涉及人臉識別領域和車輛輔助駕駛系統領域，具體涉及一種應用于自適應駕座的人臉識別方法。

背景技術

人臉識別，是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術。用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行臉部的一系列相關圖像處理技術，通常也叫做人像識別、面部識別。目前人臉識別技術應用越來越普遍，但是現有技術中的人臉識別技術還存在著技術缺陷，如受環境影響大、容易被照片欺騙、不適合人臉的自然變化，造成識別率不夠高等問題。

人臉識別依賴于人臉特征的提取。在人臉識別的過程中，主要包括人臉圖像的匹配和識別過程，就是將提取到的待識別的人臉特征與已得到的存儲在數據庫中的人臉特征模版進行匹配，根據相似程度對人臉圖像的身份信息進行判斷。因此，能夠提取到準確而豐富的人臉特征對于人臉識別的結果具有重要影響。

發明內容

為了解決現有技術所存在的問題，本發明提供一種人臉識別方法，應用于無人車輔助駕駛系統，能高效、快捷識別出乘客的身份信息。

本發明應用于自適應駕座的人臉識別方法，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。

與現有技術相比，本發明具有如下優點和有益效果：

1、從攝像頭中獲取視頻圖像時，在視頻中獲取每秒60幀的視頻流，提取RGB三通道圖像，計算統計各個像素點分布的情況，大致將像素點區域范圍分類，并進行比對，根據相似度適當提取其中的幾幀作為樣本圖像。與傳統的將每一幀都作為樣本圖像進行處理相比，更加高效、快捷。

2、提取特征前，首先將人臉圖像經過直方圖均衡化處理，使灰度圖中各灰度級分布均勻；然后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，可以在簡單的振幅譜中提取特征，計算方便，提高效率。

3、應用于無人車輔助駕駛系統，配合自適應駕座，能準確進行人臉識別。當乘客的身份得到確認時，啟動自適應駕座，調整駕座的位置及姿勢，以適應乘客的身形以及坐姿，為乘客提供較舒適的體驗。

4、借助光照傳感器，接收光照傳感器傳來的光照強度值以調整視頻圖像的白平衡、對比度以及整體亮度，進一步的降低外部光照對識別的影響。

附圖說明

圖1是本發明的人臉識別結構示意圖；

圖2是本發明的人臉識別流程示意圖。

具體實施方式

下面結合說明書附圖和實施例對本發明做進一步詳細的描述，但本發明的實施方式不限于此。

實施例

參見圖1，本發明應用于自適應駕座，在結構上包括依次連接的視頻獲取模塊101、人臉識別模塊102、上位機控制模塊103和錄入庫功能模塊104，其中視頻獲取模塊采用攝像頭；如圖2所示，其人臉識別過程具體包括以下步驟：

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；

可通過IO設備或藍牙、WIFI等發出指令，將捕捉到的人臉錄入人臉識別庫中，并添加一個身份標簽號。此外，還可記憶此時座椅的位置及姿勢，并將位置及姿勢封裝至人臉識別庫中。

S3：在攝像頭中獲取視頻圖像；

本步驟需要從視頻流中獲取視頻圖像，計算統計各個像素點分布的情況，大致將像素點區域范圍分類。獲取視頻圖像時，是從視頻流中提取RGB三通道圖像，擁有24位的顏色模式。而提取特征頭像時，則以灰度模式進行提取，只有8位顏色深度的圖像，無需再經過對圖像進行灰度處理，減少了計算量，提高檢測效率。