專利名稱：一種實時人臉檢測及識別裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本實用新型涉及圖像以及模式識別領(lǐng)域，具體說是一種基于動態(tài)視頻采集以及 多級分類器的實時人臉檢測及識別裝置。
背景技術(shù)：
眾所周知，在這個科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展的信息時代，信息安全的重要性顯得尤為 重要，作為保證信息安全的常用方法之一，身份認(rèn)證也逐漸成為生活中一項不可或缺的技 術(shù)，并在人員考勤，公安監(jiān)控等實際應(yīng)用中發(fā)揮了越來越大的作用。在身份認(rèn)證技術(shù)的發(fā) 展中，主要產(chǎn)生了傳統(tǒng)身份驗證和生物特征識別兩種體系。前者主要包括密碼識別，射頻識 別，簽字識別等基于某種身份標(biāo)識物的識別方法，在目前仍被廣泛應(yīng)用；后者主要包括了人 臉識別，虹膜識別，聲紋識別等基于生物特征的識別方法?，F(xiàn)階段，生物特征識別法也逐漸 從高新技術(shù)，走向了大眾的舞臺。在身份識別系統(tǒng)中，準(zhǔn)確性和便捷性的提高永遠(yuǎn)是技術(shù)研 究及探討的主要研究方向。其中，人臉識別技術(shù)因其具有較高的準(zhǔn)確性(人臉為人的基本 特征之一，因而在通常情況下，人臉作為人的身份標(biāo)識，具有較高的參考價值)，以及便攜性 (相較于傳統(tǒng)的指紋識別來說，更易于提取)在眾多領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。其中包括了公 共安全系統(tǒng)(如自動取款機(jī)等設(shè)備中，用以識別嫌疑犯身份)，民用考勤系統(tǒng)(代替?zhèn)鹘y(tǒng)意義 上的刷卡上崗，更具有便捷性，同時也提高了識別的確定性，徹底杜絕了代刷卡等)。
發(fā)明內(nèi)容本實用新型針對現(xiàn)有技術(shù)存在的不足，提出一種結(jié)構(gòu)合理、使用方便、準(zhǔn)確可靠的 實時人臉檢測及識別裝置。一種實時人臉檢測及識別裝置，包括圖像攝取模塊、預(yù)處理模塊、人臉檢測模塊、 人臉識別模塊，其特征在于圖像攝取模塊與與處理模塊相連接，預(yù)處理模塊與人臉檢測模 塊相連接，人臉檢測模塊與人臉識別模塊相連接。本實用新型中圖像攝取模塊內(nèi)包括視頻攝取器和圖片攝取器，用于根據(jù)具體需要 選取不同的圖像文件。本實用新型中預(yù)處理模塊內(nèi)設(shè)有灰度化模塊和亮度均衡模塊，用于對選取的圖像 進(jìn)行初步處理，提高檢測識別可靠性。本實用新型在工作過程中，首先通過圖像攝取模塊對外界圖像進(jìn)行攝取，然后將 采集的信息送入預(yù)處理模塊內(nèi)進(jìn)行灰度化處理和亮度均衡處理，經(jīng)過預(yù)處理后的圖像能夠 降低識別時光照的不良影響，有效地提高識別可靠性和準(zhǔn)確性，進(jìn)行預(yù)處理后的圖像被送 入人臉檢測模塊內(nèi)進(jìn)行處理，人臉檢測基于adaboost識別器方法，利用訓(xùn)練好的人臉模型 庫對待檢測圖片進(jìn)行檢測，對圖像進(jìn)行檢測，檢測出其中人臉的部分，從而得到人臉?biāo)诘?圖像區(qū)域，將該圖像單獨選出，進(jìn)行歸一化操作，此后將最終生成的圖片送入人臉識別模塊 進(jìn)行識別處理，人臉識別部分采用了 PCA算法，其核心主要分為2部分，即樣本圖片的訓(xùn)練 和待檢測圖片的識別，其中樣本圖片訓(xùn)練是指將準(zhǔn)備好的樣本圖片由RGB彩色圖轉(zhuǎn)化為灰度圖，然后找到正交向量空間，并且分別向該向量空間進(jìn)行投影，將所得系數(shù)進(jìn)行保存，得 到特征臉，并將生成的向量空間單獨保存，生成特征訓(xùn)練集；待檢測圖片的識別是指將待檢 測圖片投影到樣本集正交間中去，形成特征臉，并將所得到的系數(shù)與訓(xùn)練樣本中特征臉的 系數(shù)進(jìn)行比較，從而尋找到最接近于待檢測圖片的樣本特征臉，取出該特征臉?biāo)鶎?yīng)的身 份信息，從而實現(xiàn)人臉的識別。本系統(tǒng)實現(xiàn)起來比較簡單，處理速度比較快，可以應(yīng)用于需要身份識別認(rèn)證的相 關(guān)領(lǐng)域中，保證在保證身份認(rèn)證準(zhǔn)去性的同時，給用戶提供極大的方便，尤其在門禁考勤系 統(tǒng)，身份驗證系統(tǒng)，公共安全系統(tǒng)中將會有較大的應(yīng)用。


附圖是本實用新型的結(jié)構(gòu)示意圖。附圖標(biāo)記圖像攝取模塊1、預(yù)處理模塊2、人臉檢測模塊3、人臉識別模塊4、灰度 化模塊5、亮度均衡模塊6。
具體實施方式
一種實時人臉檢測及識別裝置，包括圖像攝取模塊1、預(yù)處理模塊2、人臉檢測模 塊3、人臉識別模塊4，其特征在于圖像攝取模塊1與預(yù)處理模塊2相連接，預(yù)處理模塊2與 人臉檢測模塊3相連接，人臉檢測模塊3與人臉識別模塊4相連接。本實用新型中圖像攝取模塊1內(nèi)包括視頻攝取器和圖片攝取器，用于根據(jù)具體需 要選取不同的圖像文件。本實用新型中預(yù)處理模塊2內(nèi)設(shè)有灰度化模塊5和亮度均衡模塊6，用于對選取的 圖像進(jìn)行初步處理，提高檢測識別可靠性。本實用新型在工作過程中，首先通過圖像攝取模塊1對外界圖像進(jìn)行攝取，然后 將采集的信息送入預(yù)處理模塊2內(nèi)進(jìn)行灰度化處理和亮度均衡處理，經(jīng)過預(yù)處理后的圖像 能夠降低識別時光照的不良影響，有效地提高識別可靠性和準(zhǔn)確性，進(jìn)行預(yù)處理后的圖像 被送入人臉檢測模塊3內(nèi)進(jìn)行處理，人臉檢測基于adaboost識別器方法，利用訓(xùn)練好的人 臉模型庫對待檢測圖片進(jìn)行檢測，對圖像進(jìn)行檢測，檢測出其中人臉的部分，從而得到人臉 所在的圖像區(qū)域，將該圖像單獨選出，進(jìn)行歸一化操作，此后將最終生成的圖片送入人臉識 別模塊4進(jìn)行識別處理，人臉識別部分采用了 PCA算法，其核心主要分為2部分，即樣本圖 片的訓(xùn)練和待檢測圖片的識別，其中樣本圖片訓(xùn)練是指將準(zhǔn)備好的樣本圖片由RGB彩色圖 轉(zhuǎn)化為灰度圖，然后找到正交向量空間，并且分別向該向量空間進(jìn)行投影，將所得系數(shù)進(jìn)行 保存，得到特征臉，并將生成的向量空間單獨保存，生成特征訓(xùn)練集；待檢測圖片的識別是 指將待檢測圖片投影到樣本集正交間中去，形成特征臉，并將所得到的系數(shù)與訓(xùn)練樣本中 特征臉的系數(shù)進(jìn)行比較，從而尋找到最接近于待檢測圖片的樣本特征臉，取出該特征臉?biāo)?對應(yīng)的身份信息，從而實現(xiàn)人臉的識別。本系統(tǒng)實現(xiàn)起來比較簡單，處理速度比較快，可以應(yīng)用于需要身份識別認(rèn)證的相 關(guān)領(lǐng)域中，保證在保證身份認(rèn)證準(zhǔn)去性的同時，給用戶提供極大的方便，尤其在門禁考勤系 統(tǒng)，身份驗證系統(tǒng)，公共安全系統(tǒng)中將會有較大的應(yīng)用。
權(quán)利要求一種實時人臉檢測及識別裝置，包括圖像攝取模塊、預(yù)處理模塊、人臉檢測模塊、人臉識別模塊，其特征在于圖像攝取模塊與與處理模塊相連接，預(yù)處理模塊與人臉檢測模塊相連接，人臉檢測模塊與人臉識別模塊相連接。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種實時人臉檢測及識別裝置，其特征在于圖像攝取模塊內(nèi) 包括視頻攝取器和圖片攝取器。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種實時人臉檢測及識別裝置，其特征在于預(yù)處理模塊內(nèi)設(shè) 有灰度化模塊和亮度均衡模塊。
專利摘要本實用新型涉及圖像以及模式識別領(lǐng)域，具體說是一種基于動態(tài)視頻采集以及多級分類器的實時人臉檢測及識別裝置，包括圖像攝取模塊、預(yù)處理模塊、人臉檢測模塊、人臉識別模塊，其特征在于圖像攝取模塊與與處理模塊相連接，預(yù)處理模塊與人臉檢測模塊相連接，人臉檢測模塊與人臉識別模塊相連接，本系統(tǒng)實現(xiàn)起來比較簡單，處理速度比較快，可以應(yīng)用于需要身份識別認(rèn)證的相關(guān)領(lǐng)域中，在保證身份認(rèn)證準(zhǔn)確性的同時，給用戶提供極大的方便，尤其在門禁考勤系統(tǒng)，身份驗證系統(tǒng)，公共安全系統(tǒng)中將會有較大的應(yīng)用。
文檔編號G06K9/00GK201698456SQ20102028079
公開日2011年1月5日 申請日期2010年8月4日 優(yōu)先權(quán)日2010年8月4日
發(fā)明者王好賢, 王昌帥 申請人:王昌帥