[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

本發明公開了一種基于FPGA的三攝像頭人臉識別裝置及方法，該裝置包括：三攝像頭單元、攝像頭安裝盤、角度調節裝置、FPGA單元、控制單元、電源單元、存儲單元、通訊單元，方法包括如下步驟：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P1；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，本發明具有魯棒性高、識別準確、測試距離遠、暗光也能識別的優點，解決了當前人臉識別攝像頭識別率低、系統復雜度高、識別速度慢的問題。

技術領域

本發明涉及攝像頭技術領域，具體的說涉及一種基于FPGA的三攝像頭人臉識別裝置及方法。

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識別的一系列相關技術，通常也叫做人像識別、面部識別。

現有人臉識別設備一般采用雙攝像頭：一個是可見光攝像頭，另一個是紅外線攝像頭。紅外線攝像頭幾乎不受照明的影響，所以實際識別時使用的是紅外線圖像。而人臉識別設備屏幕上顯示的不是紅外線圖像，而是可見光圖像，因為紅外線圖像是無法在屏幕上顯示的黑白圖像。目前的人臉識別設備大多只根據黑白圖像進行人臉識別，而忽略了可見光圖像等彩色圖像的識別作用，對圖像資源是極大的浪費。同時，當人臉離攝像頭距離較遠時或非配合性人臉識別的情況下，運動導致面部圖像模糊或攝像頭對焦不正確都會嚴重影響面部識別的成功率。

與此同時，在人臉圖像識別系統中，圖像大小對系統的識別速度影響較大，因而在保留圖像數據主要特征信息的情況下，將高維圖像數據投影至低維特征空間，并采用特征降維的方法進行目標識別。目前，人臉圖像特征提取和線性降維方法主要有主成分分析(Principal Component Analysis，PCA)和線性鑒別分析(Linear DiscriminantAnalysis，LDA)等方法。PCA是以圖像數據K-L變換為基礎的無監督特征提取方法，是在保證各維度數據方差最大的約束下，將原始數據投影到低維線性子空間，使原始數據在保留各維度分布特性的基礎上信息損失量最少。PCA算法側重于提取原始數據的特征信息，具有較高的識別率和識別速度，但PCA算法對光照和拍攝角度等敏感，未充分考慮圖像已有的類別標簽信息，因而所獲得的特征并不是最有效的類別分辨特征。LDA算法是一種帶有標簽的有監督降維方法，LDA充分考慮同類之間和不同類別之間的特征信息，選擇使得Fisher準則函數達到極值的向量作為最佳投影方向，從而使投影后不同類的樣本離散度最大，而同類的樣本離散度最小。LDA方法能從高維數據空間中提取出具有類別鑒別能力的低維特征，改善了光照不均勻時圖像的識別率，但當訓練樣本數小于樣本維數時，LDA的類內離散度矩陣S_W奇異，無法求解矩陣S _W^－1S_B的特征向量，導致小樣本時的LDA性能較差。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于FPGA的三攝像頭人臉識別裝置及方法，用以克服上述問題，具有魯棒性高、識別準確、測試距離遠、暗光也能識別的優點，解決了當前人臉識別攝像頭識別率低、系統復雜度高、識別速度慢的問題。

為實現上述目的，本發明采取的技術方案為：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，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；