CN109063596A - 一种人脸识别***及移动终端和人脸识别辅助装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种人脸识别***及移动终端和人脸识别辅助装置，人脸识别***包括移动终端和人脸识别辅助装置，人脸识别辅助装置包括高清摄像头、图像降噪模块、处理芯片、存储模块、显示模块和发送模块，人脸识别辅助装置连接中央处理器，中央处理器分别连接数据库模块和电源模块，中央处理器通过无线传输模块连接移动终端，本发明结构原理简单，能够实现对人脸的精准识别，识别效率高。

Description

一种人脸识别***及移动终端和人脸识别辅助装置
技术领域
本发明涉及人脸识别技术领域，具体为一种人脸识别***及移动终端和人脸识别辅助装置。
背景技术
人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术，是对生物体(一般特指人)本身的生物特征来区分生物体个体。生物特征识别技术所研究的生物特征包括脸、指纹、手掌纹、虹膜、视网膜、声音(语音)、体形、个人习惯(例如敲击键盘的力度和频率、签字)等，相应的识别技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、视网膜识别、语音识别(用语音识别可以进行身份识别，也可以进行语音内容的识别，只有前者属于生物特征识别技术)、体形识别、键盘敲击识别、签字识别等。现有技术中的人脸识别***交互和操作较为复杂，且无法满足用户的需求。
发明内容
本发明的目的在于提供一种人脸识别***及移动终端和人脸识别辅助装置，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种人脸识别***，人脸识别***包括移动终端和人脸识别辅助装置，所述人脸识别辅助装置包括高清摄像头、图像降噪模块、处理芯片、存储模块、显示模块和发送模块，所述人脸识别辅助装置连接中央处理器，所述中央处理器分别连接数据库模块和电源模块，所述中央处理器通过无线传输模块连接移动终端。
优选的，所述高清摄像头通过图像降噪模块连接处理芯片，所述处理芯片分别连接存储模块、显示模块和发送模块。
优选的，所述移动终端内设有微处理器、图像信号接收模块、图像信号发送模块、识别模块和图像特征提取模块，所述微处理器分别连接图像信号接收模块、识别模块和图像特征提取模块，所述微处理器通过图像信号发送模块连接人脸识别辅助装置。
优选的，所述图像降噪模块降噪方法如下：
A、输入待降噪图像，对所述待降噪图像进行噪声估计，得到图像的噪声水平；
B、设定待降噪图像的噪声压缩倍数k,并得到目标权重Wt；
C、根据噪声水平σ，计算所述图像中每个像素点与其邻域内每一个像素点之间的相似权重wy；
D、根据相似权重wy和目标权重Wt将所述像素点的总权重归一化到所述目标权重Wt，得到加权平均值即为所述像素点降噪后的像素值。
优选的，所述图像特征提取模块特征提取方法如下：
a、提取图像中全部像素点的位置信息和RGB颜色分量；
b、将图像中每个像素点的RGB颜色分量变换为HSV颜色分量，并对HSV的三个分量进行非均匀化量化，得到N种颜色，即得到每个像素点的颜色信息；
c、对图像进行提取边缘区域的处理，得到图像的边缘区域，进而得到边缘区域每个像素点的位置信息和颜色信息；
d、对图像的边缘区域提取颜色自相关特征，得到边缘区域的颜色自相关图ERCAC，即得到一组A维的特征向量；
e、对图像I的全部区域提取边缘方向自相关特征，得到全局的边缘方向自相关图EOAC，即得到一组B维的特征向量；
f、对图像I的全部区域内提取颜色自相关特征，得到全局的颜色自相关图CAC，即得到一组C维的特征向量；
g、将边缘区域的颜色自相关图ERCAC、全局的边缘方向自相关图EOAC和全局的颜色自相关图CAC进行特征前融合，得到图像I的特征，即得到一组(A+B+C)维的特征向量，即实现对图像的特征提取。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
(1)本发明结构原理简单，能够实现对人脸的精准识别，识别效率高。
(2)本发明中，图像降噪模块降噪方法能保证全图降噪的均匀性和对不同图像中降噪的稳定性，而且降噪效果能直观地由用户期望所决定，提高了图像识别精度。
(3)本发明中，采用的图像特征提取方法减小了计算量且提高了性能；通过特征融合，实现了更为全面的基于图像结构的内容描述，进一步提高了人脸识别效率。
附图说明
图1为本发明***原理框图；
图2为本发明图像降噪模块降噪方法流程图；
图3为本发明图像特征提取模块特征提取方法流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，本发明提供一种技术方案：一种人脸识别***，人脸识别***包括移动终端1和人脸识别辅助装置2，所述人脸识别辅助装置2包括高清摄像头3、图像降噪模块4、处理芯片5、存储模块6、显示模块7和发送模块8，所述人脸识别辅助装置2连接中央处理器9，所述中央处理器9分别连接数据库模块10和电源模块11，所述中央处理器9通过无线传输模块12连接移动终端1；高清摄像头3通过图像降噪模块4连接处理芯片5，所述处理芯片5分别连接存储模块6、显示模块7和发送模块8。
本发明中，移动终端1内设有微处理器12、图像信号接收模块13、图像信号发送模块14、识别模块15和图像特征提取模块16，所述微处理器12分别连接图像信号接收模块13、识别模块15和图像特征提取模块16，所述微处理器12通过图像信号发送模块14连接人脸识别辅助装置2。
如图2所示，图像降噪模块降噪方法如下：
A、输入待降噪图像，对所述待降噪图像进行噪声估计，得到图像的噪声水平；
B、设定待降噪图像的噪声压缩倍数k,并得到目标权重Wt；
C、根据噪声水平σ，计算所述图像中每个像素点与其邻域内每一个像素点之间的相似权重wy；
D、根据相似权重wy和目标权重Wt将所述像素点的总权重归一化到所述目标权重Wt，得到加权平均值即为所述像素点降噪后的像素值。
本发明中，图像降噪模块降噪方法能保证全图降噪的均匀性和对不同图像中降噪的稳定性，而且降噪效果能直观地由用户期望所决定，提高了图像识别精度。
如图3所示，图像特征提取模块特征提取方法如下：
a、提取图像中全部像素点的位置信息和RGB颜色分量；
b、将图像中每个像素点的RGB颜色分量变换为HSV颜色分量，并对HSV的三个分量进行非均匀化量化，得到N种颜色，即得到每个像素点的颜色信息；
c、对图像进行提取边缘区域的处理，得到图像的边缘区域，进而得到边缘区域每个像素点的位置信息和颜色信息；
d、对图像的边缘区域提取颜色自相关特征，得到边缘区域的颜色自相关图ERCAC，即得到一组A维的特征向量；
e、对图像I的全部区域提取边缘方向自相关特征，得到全局的边缘方向自相关图EOAC，即得到一组B维的特征向量；
f、对图像I的全部区域内提取颜色自相关特征，得到全局的颜色自相关图CAC，即得到一组C维的特征向量；
g、将边缘区域的颜色自相关图ERCAC、全局的边缘方向自相关图EOAC和全局的颜色自相关图CAC进行特征前融合，得到图像I的特征，即得到一组(A+B+C)维的特征向量，即实现对图像的特征提取。本发明中，采用的图像特征提取方法减小了计算量且提高了性能；通过特征融合，实现了更为全面的基于图像结构的内容描述，进一步提高了人脸识别效率。
工作原理：人脸识别辅助装置采集人脸特征图像后进行降噪处理，对图像降噪增强后发送至中央处理器处理，中央处理器将图像信号传输至移动终端，移动终端内的图像特征提取模块提取图像特征，对进行识别，识别结果发送至人脸识别辅助装置上显示。
综上所述，本发明结构原理简单，能够实现对人脸的精准识别，识别效率高。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (5)

1.一种人脸识别***，人脸识别***包括移动终端(1)和人脸识别辅助装置(2)，其特征在于：所述人脸识别辅助装置(2)包括高清摄像头(3)、图像降噪模块(4)、处理芯片(5)、存储模块(6)、显示模块(7)和发送模块(8)，所述人脸识别辅助装置(2)连接中央处理器(9)，所述中央处理器(9)分别连接数据库模块(10)和电源模块(11)，所述中央处理器(9)通过无线传输模块(12)连接移动终端(1)。
2.根据权利要求1所述的一种人脸识别***，其特征在于：所述高清摄像头(3)通过图像降噪模块(4)连接处理芯片(5)，所述处理芯片(5)分别连接存储模块(6)、显示模块(7)和发送模块(8)。
3.根据权利要求1所述的一种人脸识别***，其特征在于：所述移动终端(1)内设有微处理器(12)、图像信号接收模块(13)、图像信号发送模块(14)、识别模块(15)和图像特征提取模块(16)，所述微处理器(12)分别连接图像信号接收模块(13)、识别模块(15)和图像特征提取模块(16)，所述微处理器(12)通过图像信号发送模块(14)连接人脸识别辅助装置(2)。
4.根据权利要求1所述的一种人脸识别***，其特征在于:所述图像降噪模块降噪方法如下：
A、输入待降噪图像，对所述待降噪图像进行噪声估计，得到图像的噪声水平；
B、设定待降噪图像的噪声压缩倍数k,并得到目标权重Wt；
C、根据噪声水平σ，计算所述图像中每个像素点与其邻域内每一个像素点之间的相似权重wy；
D、根据相似权重wy和目标权重Wt将所述像素点的总权重归一化到所述目标权重Wt，得到加权平均值即为所述像素点降噪后的像素值。
5.根据权利要求3所述的一种人脸识别***，其特征在于:所述图像特征提取模块特征提取方法如下：
a、提取图像中全部像素点的位置信息和RGB颜色分量；
b、将图像中每个像素点的RGB颜色分量变换为HSV颜色分量，并对HSV的三个分量进行非均匀化量化，得到N种颜色，即得到每个像素点的颜色信息；
c、对图像进行提取边缘区域的处理，得到图像的边缘区域，进而得到边缘区域每个像素点的位置信息和颜色信息；
d、对图像的边缘区域提取颜色自相关特征，得到边缘区域的颜色自相关图ERCAC，即得到一组A维的特征向量；
e、对图像I的全部区域提取边缘方向自相关特征，得到全局的边缘方向自相关图EOAC，即得到一组B维的特征向量；
f、对图像I的全部区域内提取颜色自相关特征，得到全局的颜色自相关图CAC，即得到一组C维的特征向量；
g、将边缘区域的颜色自相关图ERCAC、全局的边缘方向自相关图EOAC和全局的颜色自相关图CAC进行特征前融合，得到图像I的特征，即得到一组(A+B+C)维的特征向量，即实现对图像的特征提取。
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