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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孙利华
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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

基于三维人脸识别的超市预付费支付方法
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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