[發明專利]一種基于FPGA的三攝像頭人臉識別裝置及方法

在審

• 申請號: 201910515000.8
• 申請日: 2019-06-14
• 公開（公告）號: CN112084823A
• 公開（公告）日: 2020-12-15
• 發明（設計）人: 張大紅;譚衛;張振宇;孫儒;黃蓉;母克新
• 申請（專利權）人: 湖北佳獅盾智能技術有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于FPGA的三攝像頭人臉識別方法，所述方法應用于終端，所述終端包括第一可見光攝像頭、第二近景紅外攝像頭以及第三遠景紅外攝像頭，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

S1,通過所述第一可見光攝像頭、第二近景紅外攝像頭以及第三遠景紅外攝像頭采集圖像；

S2，根據步驟S1拍攝到的圖像輸出圖像，將第一可見光攝像頭拍攝到的圖像輸出至監控顯示器，輸出第二近景紅外攝像頭或第三遠景紅外攝像頭拍攝到的圖像P1，等待預處理；

S3，對圖像P1進行預處理，輸出目標圖像P2；

S4，對圖像P2進行特征融合和識別，得到識別結果；

S5，輸出、傳遞識別結果。

2.根據權利要求1所述的一種基于FPGA的三攝像頭人臉識別方法，其特征在于：所述步驟S1包括以下步驟：

S1.1，獲取目標變焦倍率；

S1.2，若所述變焦倍率為1-3倍時，則第一可見光攝像頭和第二近景紅外攝像頭工作，分別拍攝圖片p1和p2；若所述變焦倍率為3-6倍時，則第一可見光攝像頭和第三遠景紅外攝像頭工作，分別拍攝圖片p3和p4；若所述變焦倍率為大于6倍時，則第一可見光攝像頭拍攝圖片p5。

3.根據權利要求1所述的一種基于FPGA的三攝像頭人臉識別方法，其特征在于：所述預處理包括幾何位置規范化和圖像灰度歸一化，經預處理后的圖片，人臉圖像的寬度width＝130，高度height＝150，左眼睛距圖像的左邊界距離和右眼睛距圖像的右邊界距離為30，雙目的對稱中心與圖像的上邊界和下邊界的距離分別為50和100，得到圖像x。

4.根據權利要求1所述的一種基于FPGA的三攝像頭人臉識別方法，其特征在于：訓練圖像樣本集表示為X＝[x₁，x₂，…，x_N]∈R^m×N，xi表示圖像轉化成的列向量，i為樣本排列序號，m為圖像的像素數，N為訓練圖像的數量；或者，訓練圖像樣本矩陣表示為X＝[X₁，X₂，…，X_C]∈R^m×N，C為類別數，X_j∈R^m×Nj表示第j類訓練圖像集合，N_j表示第j類圖像的數量，總樣本數步驟S4包括以下步驟：

S4.1,將訓練集合中的所有圖像轉換為列向量，計算每類圖像的類內平均圖像和總體平均圖像計算每幅圖像相對于所屬類平均圖像的差值圖像計算每類圖像相對于總體平均圖像的差值圖像

S4.2，計算特征差值的協方差矩陣；

S4.3，求取差值協方差矩陣Ф的非零特征值λ＝(λ₁，λ₂，…，λ_N)，進而求取對應特征向量V＝(v₁，v₂，…，v_N)，并對特征向量按照特征值降序方式進行排列Φ·V＝λ·V；

S4.4,計算協方差矩陣特征值的累積貢獻率

S4.5,將輸入圖像x、每類平均圖像μ_j和總體平均圖像μ投影到PCA子空間:

S4.6,分別計LDA算法中的每個類內散布矩陣S_j、總體類內散布矩陣S_W及類間散布矩陣S_B:

S4.7,使樣本在LDA投影空間內的類間離散度S_B最大和類內離散度S_W最小，可知最佳投影子空間W滿足：

S4.8,依據拉格朗日乘數法可得：

利用特征分解方法求取矩陣S_w^－1S_B的特征值λ及特征向量W，將矩陣S_w^－1S_B的特征值按降序排列，選擇前p個較大特征值λ＝(λ₁，λ₂，…，λ_d，…，λ_p)對應的特征向量構成LDA的特征子空間W_ida＝(W₁，W₂，…，W_d，…，W_p)∈R^l×p；

S4.9,將PCA和LDA的特征空間進行融合:

對于任意一圖像列向量x，在融合特征空間的投影關系可表示為：

將訓練圖像及測試圖像分別投影至融合的特征空間，若y和Y_i分別表示測試樣本x和訓練樣本類X_i投影后特征，則定義在融合投影空間中測試樣本x到訓練樣本類Xi的距離為：

D(x，X_i)＝||y，Y_i||，

依據最近鄰分類準則，若且x∈X_j，則最近鄰分類器的分類決策為x∈Xj。