CN104408616A - 基于三维人脸识别的超市预付费支付方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种基于三维人脸识别的超市预付费支付方法,包括以下步骤,S01,建立预付费人脸识别库;S02,三维激光扫描仪采集人脸图像;S03,将步骤S02获取的三维人脸图像分解成二维子图,并转换为灰度图;S05,对二维子图进行人脸图像轮廓提取:S06,提取二维子图中人脸图像面部特征;S07,建立三维人脸图形模型;S08,将步骤S07获取的三维人脸图形模型与步骤S01所述预付费人脸识别库中的数据进行对比匹配,当匹配度超过匹配阈值时,进入超市预付费支付***,否则,支付失败。本发明脱离购物卡本身实现三维人脸识别预付费支付,三维人脸识别相应速度快,安全性能高。
Description
技术领域
本发明属智能支付领域,尤其涉及一种基于三维人脸识别的超市预付费支付方法。
背景技术
目前,超市发行购物卡,通过刷购物卡实现预付费,需要终端磁性刷卡终端和购物卡配合使用,购物卡丢失后,对顾客产生经济损失。
发明内容
为了解决现有技术问题,本发明提供了一种基于三维人脸识别的超市预付费支付方法,脱离购物卡本身实现三维人脸识别预付费支付,三维人脸识别相应速度快,安全性能高。
本发明采用的技术方案为:一种基于三维人脸识别的超市预付费支付方法,包括以下步骤,
S01,建立预付费人脸识别库:通过三维激光扫描仪得到的人脸标准样本图像数据,将所述样本图像数据存入到数据库中,建立人脸识别库;
S02,三维激光扫描仪采集人脸图像;
S03,将步骤S02获取的三维人脸图像分解成二维子图,并转换为灰度图;
S04,对二维子图进行人脸图像轮廓提取:
S05,提取二维子图中人脸图像面部特征;
S06,建立三维人脸图形模型:通过多边形网格方法建立三维模型,把三维模型表面的点连接成以多边形为单位的网格;
S07,将步骤S06获取的三维人脸图形模型与步骤S01所述预付费人脸识别库中的数据进行对比匹配,当匹配度超过匹配阈值时,进入超市预付费支付***,否则,支付失败。
步骤S01所述图像数据是点云数据,扫描数据是以点云数据形式存储,存储黑白人脸图像,每个点的信息包括三维空间位置、相对坐标系位置和灰度信息。
步骤S03包括以下步骤,通过不同光照条件和三维物体在二维图像中呈现出的不同姿态,自动学习物体的表示或者训练集;基于样本训练方法将不同脸部表情的图像进行标准化处理。
步骤S03二维子图包括正视子图、侧视子图和俯视子图;
步骤S04包括以下步骤,建立图像边缘灰度变化模型,进行边缘检测,提取人脸图像轮廓。
步骤S06多边形网格的方法采用分段线性拟合,在物体表面不规则地采集样本点并完全不需要对物体进行参数化;三维人脸图形模型包括为正视子图、侧视子图和俯视子图。
与现有技术相比,本发明有益效果包括:
本发明脱离购物卡本身实现三维人脸识别预付费支付,三维人脸识别相应速度快,安全性能高。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明作更进一步的说明。
一种基于三维人脸识别的超市预付费支付方法,包括以下步骤,
S01,建立预付费人脸识别库:通过三维激光扫描仪得到的人脸标准样本图像数据,将所述样本图像数据存入到数据库中,建立人脸识别库;图像数据是点云数据,扫描数据是以点云数据形式存储,存储黑白人脸图像,每个点的信息包括三维空间位置、相对坐标系位置和灰度信息。
S02,三维激光扫描仪采集人脸图像;
S03,将步骤S02获取的三维人脸图像分解成二维子图,并转换为灰度图;通过不同光照条件和三维物体在二维图像中呈现出的不同姿态,自动学习物体的表示或者训练集;基于样本训练方法将不同脸部表情的图像进行标准化处理。
二维子图包括正视子图、侧视子图和俯视子图。
S04,对二维子图进行人脸图像轮廓提取;建立图像边缘灰度变化模型,进行边缘检测,提取人脸图像轮廓。
S05,提取二维子图中人脸图像面部特征;
S06,建立三维人脸图形模型:通过多边形网格方法建立三维模型,把三维模型表面的点连接成以多边形为单位的网格;多边形网格的方法采用分段线性拟合,在物体表面不规则地采集样本点并完全不需要对物体进行参数化;三维人脸图形模型包括为正视子图、侧视子图和俯视子图。
S07,将步骤S06获取的三维人脸图形模型与步骤S01所述预付费人脸识别库中的数据进行对比匹配,当匹配度超过匹配阈值时,进入超市预付费支付***,否则,支付失败。
以上仅是本发明的优选实施方式,应当指出:对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (6)
1.基于三维人脸识别的超市预付费支付方法,其特征在于,包括以下步骤,
S01,建立预付费人脸识别库:通过三维激光扫描仪得到的人脸标准样本图像数据,将所述样本图像数据存入到数据库中,建立人脸识别库;
S02,三维激光扫描仪采集人脸图像;
S03,将步骤S02获取的三维人脸图像分解成二维子图,并转换为灰度图;
S04,对二维子图进行人脸图像轮廓提取:
S05,提取二维子图中人脸图像面部特征;
S06,建立三维人脸图形模型:通过多边形网格方法建立三维模型,把三维模型表面的点连接成以多边形为单位的网格;
S07,将步骤S06获取的三维人脸图形模型与步骤S01所述预付费人脸识别库中的数据进行对比匹配,当匹配度超过匹配阈值时,进入超市预付费支付***,否则,支付失败。
2.根据权利要求1所述的基于三维人脸识别的超市预付费支付方法,其特征在于,步骤S01所述图像数据是点云数据,扫描数据是以点云数据形式存储,存储黑白人脸图像,每个点的信息包括三维空间位置、相对坐标系位置和灰度信息。
3.根据权利要求1所述的基三维人脸识别的超市预付费支付方法,其特征在于,步骤S03包括以下步骤,通过不同光照条件和三维物体在二维图像中呈现出的不同姿态,自动学习物体的表示或者训练集;基于样本训练方法将不同脸部表情的图像进行标准化处理。
4.根据权利要求1所述的基于三维人脸识别的超市预付费支付方法,其特征在于,步骤S03二维子图包括正视子图、侧视子图和俯视子图。
5.根据权利要求1所述的基于三维人脸识别的超市预付费支付方法,其特征在于,步骤S04包括以下步骤,建立图像边缘灰度变化模型,进行边缘检测,提取人脸图像轮廓。
6.根据权利要求1所述的基于三维人脸识别的超市预付费支付方法,其特征在于,步骤S06多边形网格方法采用分段线性拟合,在物体表面不规则地采集样本点并完全不需要对物体进行参数化;三维人脸图形模型包括为正视子图、侧视子图和俯视子图。
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