[發(fā)明專利]一種面部識別系統(tǒng)有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201710667710.3 | 申請日: | 2017-08-07 |
| 公開(公告)號: | CN107403168B | 公開(公告)日: | 2020-08-11 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 孫強(qiáng);崔孔明 | 申請(專利權(quán))人: | 青島有鎖智能科技有限公司 |
| 主分類號: | G06K9/00 | 分類號: | G06K9/00;G06K9/40;G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司: | 暫無信息 | 代理人: | 暫無信息 |
| 地址: | 266000 山東省青*** | 國省代碼: | 山東;37 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 面部 識別 系統(tǒng) | ||
1.一種面部識別系統(tǒng),其特征在于,所述面部識別系統(tǒng)包括:
面部圖像處理模塊,用于基于面部特征點(diǎn)定位算法確定待處理圖像中的面部區(qū)域后進(jìn)行面部圖像的截取,并對截取后的待識別面部圖像進(jìn)行降噪、補(bǔ)光、加亮和歸一化處理;
面部特征提取模塊,用于基于面部圖像的關(guān)鍵點(diǎn),提取待識別面部圖像的面部特征,其中,所述面部特征包括方向梯度直方圖HOG特征、局部二值模式LBP特征和面部像素點(diǎn)的視差特征;
基于大數(shù)據(jù)的面部識別模塊,用于根據(jù)所述方向梯度直方圖HOG特征和所述局部二值模式LBP特征基于大數(shù)據(jù)識別所述待識別面部圖像的性別;
基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的面部識別模塊,用于根據(jù)所述方向梯度直方圖HOG特征和所述局部二值模式LBP特征采用訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,實(shí)現(xiàn)所述待識別面部圖像多角度下的高準(zhǔn)確率的面部身份識別;
基于雙目視覺技術(shù)的面部識別模塊,用于根據(jù)所述面部像素點(diǎn)的視差特征,獲取所述待識別面部圖像的面部表情檢測專屬圖像,基于所述面部表情檢測專屬圖像識別所述待識別面部圖像的面部微表情;其中,所述基于雙目視覺技術(shù)的面部識別模塊具體包括:
彩色圖像構(gòu)建子模塊,用于根據(jù)所述面部圖像的視差圖中每個(gè)像素點(diǎn)的視差值,構(gòu)建與所述面部圖像的視差圖尺寸相同的彩色圖像;其中,所述彩色圖像的每個(gè)像素點(diǎn)的三原色值與所述面部圖像的視差圖中對應(yīng)像素點(diǎn)的視差值相關(guān);
三維距離計(jì)算子模塊,用于將所述彩色圖像劃分為若干候選區(qū)域,并結(jié)合所述視差圖中與每個(gè)所述候選區(qū)域?qū)?yīng)的像素點(diǎn)的視差值,確定每個(gè)候選區(qū)域的三維空間信息;
面部器官選擇子模塊,用于根據(jù)所述每個(gè)候選區(qū)域的三維空間信息以及預(yù)設(shè)的面部器官的三維空間信息閾值,確定所述每個(gè)候選區(qū)域是否為面部器官區(qū)域;
面部識別子模塊,用于根據(jù)所述面部圖像的面部器官的三維空間信息識別所述面部圖像的身份信息。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的面部識別系統(tǒng),其特征在于,面部圖像處理模塊具體包括:
基于多視角的面部區(qū)域檢測子模塊,用于對輸入的彩色圖像進(jìn)行灰度化,并進(jìn)行直方圖均衡化,分別使用正面、左側(cè)面與右側(cè)面面部檢測器進(jìn)行面部檢測,去除面積小于預(yù)定值的面部檢測結(jié)果,獲得多視角的待處理面部圖像;
面部定位和歸一化處理子模塊,用于基于HOG(方向梯度直方圖)特征的混合樹形結(jié)構(gòu)特征點(diǎn)模型,在獲得的所述多視角的待處理面部圖像中進(jìn)行特征點(diǎn)定位,當(dāng)定位特征點(diǎn)后,根據(jù)面部外輪廓特征點(diǎn)精確確定面部區(qū)域,并通過剪裁和縮放面部區(qū)域圖像完成所述待處理面部圖像的歸一化;
面部圖像的后處理子模塊,用于對截取后的所述待處理面部圖像進(jìn)行降噪、補(bǔ)光、加亮處理,得到所述待識別面部圖像。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的面部識別系統(tǒng),其特征在于,所述面部特征提取模塊具體包括:
HOG特征提取子模塊,用于對歸一化處理后的所述待識別面部圖像進(jìn)行直方圖均衡化并提取HOG特征;
LBP特征提取子模塊,用于按照不同的分塊策略對歸一化處理后的所述待識別面部圖像進(jìn)行圖像分塊,并采用混合LBP(局部二值模式)算子提取分塊圖像的LBP特征;
視差提取子模塊,用于根據(jù)兩臺深度相機(jī)分別拍攝的同一場景的深度圖,計(jì)算所述待識別面部圖像的視差圖,并基于所述視差圖獲取所述待識別面部圖像的面部像素點(diǎn)的視差特征。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的面部識別系統(tǒng),其特征在于,所述基于大數(shù)據(jù)的面部識別模塊具體包括:
基于深度學(xué)習(xí)的性別識別模型構(gòu)建子模塊,用于根據(jù)標(biāo)記好性別的面部樣本訓(xùn)練用于面部性別識別的基于深度學(xué)習(xí)的性別識別模型;
性別識別子模塊,用于采用所述基于深度學(xué)習(xí)的性別識別模型對所述待識別面部圖像進(jìn)行性別識別。
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