[發明專利]一種混合人體特征的識別系統

在審

• 申請號: 201711194083.2
• 申請日: 2017-11-24
• 公開（公告）號: CN107977616A
• 公開（公告）日: 2018-05-01
• 發明（設計）人: 錢波;張震;姚慶鋒;魯群
• 申請（專利權）人: 合肥博焱智能科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 上海精晟知識產權代理有限公司31253
• 代理人: 馮子玲

技術領域

本發明屬于人體特征識別技術領域，特別是涉及一種混合人體特征的識別系統。

背景技術

生物識別技術是通過計算機與光學、聲學、生物傳感器和生物統計學原理等高科技手段密切結合，利用人體固有的生理特性，(如指紋、臉像、虹膜等)和行為特征(如筆跡、聲音、步態等)來進行個人身份的鑒定。

隨著物聯網的快速發展以及人們對身份識別的要求不斷提高；人臉識別、指紋識別、聲音識別都廣泛的用于身份識別的領域。在身份識別的過程中人臉識別、指紋識別、聲音識別各有優勢，也均存在不足。聲音識別對聲音環境要求較高、人臉識別對光環境要求較高、指紋識別存在指紋破損的情況不能識別的缺點。因此，具有多種特體特征識別的系統被迫切需要。

發明內容

本發明的目的在于提供一種混合人體特征的識別系統，通過終端控制中心、混合特征識別器組合，實現了同一系統內對不同人體特征的識別；解決了現有技術中單一人體特征識別的局限性問題。

為解決上述技術問題，本發明是通過以下技術方案實現的：

本發明為一種混合人體特征的識別系統，包括終端控制中心、若干混合特征識別器；所述終端控制中心包括終端控制單元；所述終端控制單元分別與存儲單元、終端通信模塊、終端人臉圖像處理模塊、終端指紋處理模塊、終端語音處理模塊電性連接；所述存儲單元分別與所述終端人臉圖像處理模塊、終端指紋處理模塊、終端語音處理模塊電性連接；所述終端人臉圖像處理模塊與終端人臉采集器電性連接；所述終端指紋處理模塊與終端指紋讀取器電性連接；所述終端語音處理模塊與終端語音采集器電性連接；所述混合特征識別器包括遠程控制單元；所述遠程控制單元分別與遠程通信模塊、遠程存儲單元、語音提醒模塊、人臉圖像識別模塊、指紋識別模塊、語音識別模塊電性連接；所述人臉圖像處理模塊與人臉采集器電性連接；所述指紋處理模塊與指紋讀取器電性連接；所述語音處理模塊與語音采集器電性連接；所述遠程存儲單元分別與人臉圖像識別模塊、指紋識別模塊、語音識別模塊電性連接；所述終端存儲單元包括終端人臉特征模型庫、終端指紋特征模型庫、終端語音特征模型庫；所述遠程存儲單元包括人臉特征模型庫、指紋特征模型庫、語音特征模型庫；所述終端控制中心與混合特征識別器通過終端通信模塊、遠程通信模塊通信連接。

優選地，所述人臉圖像采集器、終端人臉圖像采集器均連接攝像機；所述人臉圖像采集器、終端人臉圖像采集器內集成有圖像采集卡；所述圖像采集卡獲取攝像機內的人臉圖像信號；所述圖像采集卡對人臉圖像信號模數轉換得到人臉數字圖像信號。

優選地，所述終端人臉圖像處理模塊內人臉數字圖像信號經特征提取、特征訓練得到人臉特征模型；所述人臉特征提取模型存儲到終端人臉特征模型庫；所述終端控制單元通過終端通信模塊、遠程通信模塊更新終端人臉特征模型庫的數據到人臉特征模型庫；所述人臉圖像識別模塊對人臉數字圖像信號特征提取、特征匹配識別。

優選地，所述終端指紋讀取器、指紋讀取器均包括指紋傳感器；所述指紋傳感器獲取指紋圖像信號；所述終端指紋讀取器、指紋讀取器均對指紋圖像信號模數轉換得到指紋數字圖像信號。

優選地，所述終端指紋處理模塊對指紋數字圖像信號特征提取、特征訓練得到指紋特征模型；所述指紋特征模型存儲到終端指紋特征模型庫；所述終端控制單元通過終端通信模塊、遠程通信模塊更新終端指紋特征模型庫的數據到指紋特征模型庫；所述指紋識別模塊對指紋數字圖像信號特征提取、特征匹配識別。

優選地，所述終端語音采集器、語音采集器均通過麥克風獲取語音數字信號。

優選地，所述終端語音處理模塊對語音數字信號特征提取、特征訓練得到語音特征模型；所述語音特征模型存儲到終端語音特征模型庫；所述終端控制單元通過終端通信模塊、遠程通信模塊更新終端語音特征模型庫的數據到語音特征模型庫；所述語音識別模塊對語音數字信號特征提取、特征匹配識別。

優選地，所述終端通信模塊、遠程通信模塊為3G模塊或4G模塊或WIFI模塊。

優選地，所述終端人臉圖像處理模塊內特征提取的對象和方法與人臉圖像識別模塊內特征提取的對象和方法相同；所述終端指紋處理模塊內特征提取對象和方法與指紋處理模塊內特征提取的對象和方法相同；所述終端語音處理模塊內特征提取的對象和方法與語音處理模塊內特征提取的對象和方法相同。

本發明具有以下有益效果：

1、本發明通過混合特征識別器上集成了人臉識別、指紋識別、語音識別的功能，實現了同一生物個體多重生物特征的識別，解決了現有單一生物特征識別局限性問題。