[發明專利]一種基于ARM處理平臺動態處理人臉識別系統及其設備

在審

• 申請號: 201810434138.0
• 申請日: 2018-05-08
• 公開（公告）號: CN108376256A
• 公開（公告）日: 2018-08-07
• 發明（設計）人: 閻石;張偉;程剛;張苡寧;楊楠;鄧佳璐;賈玉潔
• 申請（專利權）人: 蘭州大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06F17/30
• 代理公司: 北京華識知識產權代理有限公司 11530
• 代理人: 汪浩

1.一種基于ARM處理平臺動態處理人臉識別系統，其特征在于：該系統包括硬件平臺、圖像采集模塊、圖像預處理模塊、人臉檢測模塊、特征提取模塊、人臉識別模塊、數據庫模塊和視頻顯示模塊；首先選擇相應硬件平臺，設計動態人臉識別系統；人臉識別系統通過圖像采集模塊進行圖像信息采集操作，采集好的圖像通過圖像預處理模塊對圖像預處理工作；之后信息由人臉檢測模塊進行人臉檢測工作，截取人臉圖像；最后，利用特征提取模塊提取的特征通過人臉識別模塊進行人臉識別，采集和識別的信息均存儲于數據庫模塊中；為用戶在系統中方便管理人臉數據庫，系統中利用MySQL數據庫研發了數據庫管理功能。

2.根據權利要求1所述的一種基于ARM處理平臺動態處理人臉識別系統，其特征在于：

人臉識別系統具體實施過程：

步驟一：圖像采集

a攝像頭抓取圖像；

步驟二：加載訓練好的人臉庫

步驟三：圖像預處理

a對人臉圖像采用灰度變換，以便系統運算流暢；

b對變換后的人臉圖像進行直方圖均衡化和歸一化處理；

步驟四：人臉檢測

a對人臉圖像采用人臉檢測

利用Harr特征，對步驟二得到的圖像進行人臉檢測；

b截取目標人臉區域圖像，并自動的統一人臉圖像尺寸為高×寬＝80×80像素；

步驟五：特征提取

a利用Gabor 小波提取多方向、多尺度的局部圖像特征，然后將這些特征串聯到人臉空間；

步驟六：人臉識別

a應用圓形LBP算子對人臉空間編碼，然后對LBP直方圖統計，以獲取最終人臉識別特征；

b人臉特征匹配

人臉的分類識別是通過匹配LBPH直方圖序列的相似度來實現分類的；故選用最近分類器對LBPH提取的人臉特征進行分類，用LBPH特征相似度方差描述兩個樣本之間的相似程度，方差越小，說明兩個樣本越相似；

c顯示識別結果

判斷人臉特征距離是否大于閾值，如果大于閾值則當前人臉圖像不屬于人臉數據庫；若小于閾值，就將人臉數據庫中距離測試人臉圖像最近的人臉圖像作為識別結果；

步驟七：數據庫管理

a添加人臉圖像

在步驟四后，可輸入當前人員人臉信息及編號，并將目標人臉圖像保存至人臉數據庫；

b訓練人臉數據庫

添加人臉圖像后，需對人臉數據庫重新進行訓練。

3.根據權利要求2所述的一種基于ARM處理平臺動態處理人臉識別系統，其特征在于：其步驟四中a小步的人臉檢測的步驟為：

S1，使用Harr-like 特征表示人臉；

S2，利用Adaboost算法構造人臉檢測強分類器，將訓練得到的若干強分類器串聯組成一個級聯結構的層疊分類器檢測人臉，設定采集到人臉的次數；

S3，判定，若達到采集人臉的次數則進行如下操作，若達不到則返回到步驟一重新抓取圖像，以便檢測人臉。

4.根據權利要求3所述的一種基于ARM處理平臺動態處理人臉識別系統，其特征在于：人臉檢測強分類器是由Viola 和Jones提出的基于機器學習的人臉檢測算法。

5.一種基于ARM處理平臺動態處理人臉識別設備，包括設備主體，其特征在于，所述的設備主體表面上部設置有顯示屏，設備主體內部設置有ARM處理器和存儲器，設備主體表面設置有USB插口和鍵盤接口；設備主體兩側開有對稱的凹槽，凹槽內安裝有調節臂，調節臂端部開設有空腔，空腔內部固定有紅外攝像頭；所述的調節臂為中空結構，所述的吸附裝置安裝在設備主體的背面；所述的紅外攝像頭、USB插口、鍵盤接口和存儲器均與ARM處理器電性連接。