一种基于嵌入式的人脸识别系统的制作方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及一种人脸识别技术领域，尤其涉及一种基于嵌入式的人脸识别系统。
【背景技术】
[0002]身份识别和身份认证在现代社会中具有非常重要的应用价值。由于当今社会，网络化、信息化程度的不断提高，使得日常生活中的信息安全性变得越来越重要，几乎时时刻刻人们都必须要证明自己的身份。
[0003]人脸识别技术在维护国家安全和人民生命财产安全以及在反恐、防恐中具有重要意义，是人类视觉中最杰出的能力之一。随着人脸识别技术的逐步完善，人脸识别技术开始向便携、可移动的嵌入式系统上发展。现有的嵌入式人脸识别系统一般图片搜索区域比较大，嵌入式系统的搜索时间也比较长，所述导致系统的实时性和运行速度都会相应的下降。
【发明内容】
[0004]本发明旨在解决现有技术的不足，而提供一种运行速度较高的人脸识别系统。
[0005]本发明为实现上述目的，采用以下技术方案:一种基于嵌入式的人脸识别系统，由图像采集、肤色预检、图像预处理、人脸检测、人脸识别、数据库管理模块六个子模块组成，具体流程如下:
[0006](I)图像采集:以摄像头作为图像传感器，通过USB接口与嵌入式设备相连，通过摄像头抓取或者直接从硬盘上选取一章人脸图像，然后将人脸图像数据源存储到数据库中；
[0007](2)图像预处理:包括灰度变换、二值变换、降噪处理，然后利用基于Adaboost的方法进行人脸的检测及定位，若检测到人脸，则保存于数据库之中；
[0008]①灰度变换:用O?255表示每一点的灰色程度，O为黑色，255为白色；
[0009]RGB颜色空间直接通过线性变化，将R、G、B三分量依次进行处理，RGB通过公式以下转换为灰度图:
[0010]Gray = 0.299*R+0.587*G+0.114*B ;
[0011]②二值变换:将0-1图像的序列转化成255-0的图像序列；
[0012]③降噪处理:采用频率域平滑处理；
[0013](3)肤色预检:图像经过RGB肤色检验，得到可能是人脸的区域，用蓝色方框圈出；
[0014](4)人脸检测:对检测到的人脸进行归一化处理，执行PCA变换，并将其特征投影到特征脸空间；
[0015](5)采用欧氏距离分类器将训练图像同等待识别的人脸图像进行分类，同时计算出相似距离；
[0016](6)升序排序相似距离得到相似队列，最后将结果显示出来。
[0017]作为优选，所述步骤(4)中PCA变换包括以下歩骤:
[0018]①读入人脸库，将一批人脸图像样本转换成一个低维的特征向量集，训练形成特征子空间M，这个过程也称为人脸识别的训练阶段；
[0019]②将新的测试图像投影到训练阶段形成的特征脸子空间上；
[0020]③通过上一歩得到了测试图像在子空间的投影点位置，选择一定的距离函数，进行判断和识别。
[0021]本发明的有益效果是:本发明针对嵌入式系统的特点，加入了肤色检测的处理，减小了图片搜索区域大小，减少了嵌入式系统的搜索时间，提高了系统的实时性和运行速度。
【具体实施方式】
[0022]下面结合实施例对本发明作进一步说明:
[0023]一种基于嵌入式的人脸识别系统，由图像采集、肤色预检、图像预处理、人脸检测、人脸识别、数据库管理模块六个子模块组成，具体流程如下:
[0024](I)图像采集:以摄像头作为图像传感器，通过USB接口与嵌入式设备相连，通过摄像头抓取或者直接从硬盘上选取一章人脸图像，然后将人脸图像数据源存储到数据库中；
[0025](2)图像预处理:包括灰度变换、二值变换、降噪处理，然后利用基于Adaboost的方法进行人脸的检测及定位，若检测到人脸，则保存于数据库之中；
[0026]①灰度变换:用O?255表示每一点的灰色程度，O为黑色，255为白色；
[0027]RGB颜色空间直接通过线性变化，将R、G、B三分量依次进行处理，RGB通过公式以下转换为灰度图:
[0028]Gray = 0.299*R+0.587*G+0.114*B ；
[0029]②二值变换:将0-1图像的序列转化成255-0的图像序列；
[0030]③降噪处理:采用频率域平滑处理；
[0031](3)肤色预检:图像经过RGB肤色检验，得到可能是人脸的区域，用蓝色方框圈出；
[0032](4)人脸检测:对检测到的人脸进行归一化处理，执行PCA变换，并将其特征投影到特征脸空间；
[0033](5)采用欧氏距离分类器将训练图像同等待识别的人脸图像进行分类，同时计算出相似距离；
[0034](6)升序排序相似距离得到相似队列，最后将结果显示出来。
[0035]作为优选，所述步骤(4)中PCA变换包括以下歩骤:
[0036]①读入人脸库，将一批人脸图像样本转换成一个低维的特征向量集，训练形成特征子空间M，这个过程也称为人脸识别的训练阶段；
[0037]②将新的测试图像投影到训练阶段形成的特征脸子空间上；
[0038]③通过上一歩得到了测试图像在子空间的投影点位置，选择一定的距离函数，进行判断和识别。
【主权项】
1.一种基于嵌入式的人脸识别系统，其特征在于，由图像采集、图像预处理、肤色预检、人脸检测、人脸识别、数据库管理模块六个子模块组成，具体流程如下: (1)图像采集:以摄像头作为图像传感器，通过USB接口与嵌入式设备相连，通过摄像头抓取或者直接从硬盘上选取一章人脸图像，然后将人脸图像数据源存储到数据库中； (2)图像预处理:包括灰度变换、二值变换、降噪处理，然后利用基于Adaboost的方法进行人脸的检测及定位，若检测到人脸，则保存于数据库之中； ①灰度变换:用O?255表示每一点的灰色程度，O为黑色，255为白色； RGB颜色空间直接通过线性变化，将R、G、B三分量依次进行处理，RGB通过公式以下转换为灰度图:Gray = 0.299*R+0.587*G+0.114*B ； ②二值变换:将0-1图像的序列转化成255-0的图像序列； ③降噪处理:采用频率域平滑处理； (3)肤色预检:图像经过RGB肤色检验，得到可能是人脸的区域，用蓝色方框圈出； (4)人脸检测:对检测到的人脸进行归一化处理，执行PCA变换，并将其特征投影到特征脸空间； (5)采用欧氏距离分类器将训练图像同等待识别的人脸图像进行分类，同时计算出相似距离； (6)升序排序相似距离得到相似队列，最后将结果显示出来。
2.根据权利要求1所述的基于嵌入式的人脸识别系统，其特征在于，所述步骤(4)中PCA变换包括以下歩骤: ①读入人脸库，将一批人脸图像样本转换成一个低维的特征向量集，训练形成特征子空间M，这个过程称为人脸识别的训练阶段； ②将新的测试图像投影到训练阶段形成的特征脸子空间上； ③通过上一歩得到了测试图像在子空间的投影点位置，选择一定的距离函数，进行判断和识别。
【专利摘要】本发明是一种基于嵌入式的人脸识别系统，由图像采集、肤色预检、图像预处理、人脸检测、人脸识别、数据库管理模块六个子模块组成，本发明针对嵌入式系统的特点，加入了肤色检测的处理，减小了图片搜索区域大小，减少了嵌入式系统的搜索时间，提高了系统的实时性和运行速度。
【IPC分类】G06K9-00
【公开号】CN104732198
【申请号】CN201410848821
【发明人】孙伟
【申请人】天津瑞为拓新科技发展有限公司
【公开日】2015年6月24日
【申请日】2014年12月31日