[發明專利]一種基于神經網絡的面部識別系統

有效

• 申請號: 202011303035.4
• 申請日: 2020-11-19
• 公開（公告）號: CN112418060B
• 公開（公告）日: 2021-09-10
• 發明（設計）人: 董滔;胡文婕;李華青
• 申請（專利權）人: 西南大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 北京翔石知識產權代理事務所(普通合伙) 11816
• 代理人: 李勇

本發明涉及一種基于神經網絡的面部識別系統，包括：外殼、攝像裝置、顯示屏和中控模塊，在使用面部識別系統前，在中控模塊內輸入多張使用用戶不同角度的照片，所述中控模塊對同一用戶的不同的照片進行識別，通過內設算法獲取人臉靜態特征數據；在使用面部識別系統時，攝像裝置采集人臉視頻信息并將視頻信息傳遞至中控模塊，中控模塊選取最適合人臉圖像并通過距離與亮度對人臉圖像進行補償，在對比時，將人臉圖像分為若干個區域運用微積分思想逐一對比。本發明通通過前期數據識別，全面獲取人面部特征，在進行人臉識別時加快識別速度；通過微積分與權重分配，增大識別的準確性。

技術領域

本發明涉及人臉識別技術領域，尤其涉及一種基于神經網絡的面部識別系統。

背景技術

人類進入21世紀，隨著計算機和網絡技術的日漸發達，信息安全體的隱患日益突出，各國越來越重視社會的公共安全，信息識別與檢測顯示出前所未有的重要性，其應用領域之廣，幾乎可以包含社會的各個領域?，F今生活中主要采用號碼、磁卡、口令等識別方法，這些都存在著易丟失、易偽造、易遺忘等諸多問題。隨著技術的不斷發展，傳統的身份識別方法已經受到越來越多的挑戰，可靠性大為降低，勢必出現新的信息識別和檢測技術。人們逐漸的把目光轉向了生物體征，這些都是人類遺傳的DNA所決定的，并且每個人都擁有自己獨一無二的生物體征。

生物識別技術大致可以分為兩大類，一類是物體體征，例如指紋、虹膜、人臉、體味等。另一類是行為體征，例如書寫、步頻、慣性動作等，這些都可以通過現在的計算機圖像處理技術進行識別。與其他人類的生理特征相比，人臉存在易采集、非接觸、靜態等優點，比較容易被大眾所接受。

人臉識別是計算機視覺研究領域中的熱門研究方向之一，并且有著廣泛的應用，在安防、監控、泛娛樂等領域都有著重要的作用。

據調查，人與人接觸時，90％的人是通過觀察一個人的臉部特征來了解對方，獲取對方的基本信息，這就是所謂的第一印象。雖然外部條件例如年齡、表情、光照等發生巨大變化，是一個人的面部特征發生巨大變化，但是人類仍然可以識別，這一現象說明人的臉部存有大量特征信息，通過提出人臉部的特征信息，就可以判斷一個人。

當前，擁有人臉識別功能的裝置質量參差不齊，部分裝置存在人臉識別效率低，識別過程緩慢的現象。

發明內容

為此，本發明提供一種基于神經網絡的面部識別系統，用以克服現有技術中人臉識別效率低的問題。

為實現上述目的，本發明提供一種基于神經網絡的面部識別系統，包括：

攝像裝置，其設置在所述面部識別系統上部，用以掃描檢測區域內人臉；

顯示屏，其設置在所述面部識別系統上部，顯示屏位于所述攝像裝置的一側并與所述攝像裝置相連，用以實時顯示攝像裝置檢測到的畫面并將掃描到的人臉狀態反饋至用戶，用戶根據反饋信息調整自身面部的位置；

中控模塊，其設置在所述面部識別系統內部并與所述攝像裝置相連，攝像裝置將掃描到的人臉信息傳送至中控模塊；

在使用所述面部識別系統時，通過向所述中控模塊內輸入多張使用用戶不同角度的照片，所述中控模塊對同一用戶的不同的照片進行識別，通過中控模塊內設算法獲取人臉靜態特征數據，中控模塊將人臉靜態特征數據作為標準圖像數據樣本，每一圖像數據樣本用以生成對應用戶的人臉圖像，中控模塊將多個用戶的數據樣本進行合并，生成數據樣本矩陣組K0；

所述攝像裝置采集人臉視頻信息并將視頻信息傳遞至所述中控模塊，中控模塊對視頻的每一幀圖片進行分析，獲取多幀待識別人臉圖像，以選取最適合人臉圖像k；

所述攝像裝置具有紅外檢測功能，能夠檢測人員與攝像裝置之間距離L并將檢測結果傳遞至中控模塊，中控模塊根據距離L將人臉圖像k補償為k’；