一种基于视觉与无线定位的移动终端身份确认方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于信号处理技术和图像处理技术领域，具体涉及一种基于视觉与无线定 位的移动终端的身份确认技术。
【背景技术】
[0002] 无线信号处理技术具备探针能力，比如Wifi、蓝牙、声波等无线信号可以在设备与 设备之间，设备与热点之间建立连接关系。以Wifi为具体实例说明，Wifi热点可以感知到 其信号覆盖范围内的所有移动终端。不管移动终端是否连接到Wifi热点，只要移动终端的 Wifi处于开启状态并且在热点的信号范围内，在Wifi热点的管理端就可以探知到任何一 个移动终端的唯一 Mac地址，并且能够探测到该移动终端距离无线热点的距离。进而通过 多个Wif i热点组成的网络拓扑和无线定位算法（比如指纹算法等），系统可以进一步跟踪 每一个移动终端的移动轨迹。通过多个Wifi热点可以得出移动终端在世界坐标系中的精 确坐标。但是这个移动终端的使用者的身份无法进一步确认，所以Wifi定位技术目前只能 用于人流统计，不能精确到某一个人的精准轨迹跟踪。
[0003] 然而，在安防及商业等领域，精准的追踪一个人的轨迹是非常有必要的，可以准确 有效地锁定犯罪嫌疑人或者是潜在的客户，因此，研究一种移动终端身份确认方法是具有 广阔的应用前景。
【发明内容】
[0004] 本发明为解决目前不能通过移动终端精准的追踪一个人的轨迹，进而进行身份确 认的问题，提出了一种基于视觉与无线定位的移动终端身份确认方法。
[0005] 本发明为解决上述技术问题采取的技术方案是：一种基于视觉与无线定位的移动 终端身份确认方法，其包括以下步骤：
[0006] SI.通过摄像头组采集区域内的图像，并将图像发送到服务端，通过无线热点模块 自动探测出区域内的移动终端Mac地址和所述移动终端距离无线热点模块的距离，并将相 关信息发送到服务端。
[0007] S2.服务端根据各个无线热点模块发送来的移动终端到无线热点模块的距离，并 结合无线热点模块所在的坐标，通过无线定位算法计算出该移动终端的坐标。
[0008] S3.服务端对摄像头组采集的图像进行批量预处理，优化图像质量，方便后期的处 理和人脸特征的提取。
[0009] S4.对摄像头组所采集的图像进行基于Haar特征的Adaboost人脸检测算法进行 人脸检测。
[0010] S5.对进行人脸检测后得到的人脸图像进行Gabor特征提取，并对人脸图像进行 基于Gabor特征人脸性别的判别和年龄估计，得出人脸的性别和年龄，并采用双目视觉定 位算法进行人脸位置的估计，得到人脸坐标，并将相关信息存储起来，更新数据库。
[0011] S6.综合比对移动终端的坐标和人脸坐标，如果在一定的阈值范围之内，则将该移 动终端Mac地址作为该人脸的身份号码，整合移动终端Mac地址、特征脸、年龄、性别信息数 据，从而将新探测到的移动终端Mac地址与特征脸对应起来。
[0012] S7.查询数据库中的移动终端Mac地址，判断新探测的移动终端Mac地址在数据库 中是否存在，如果存在则继续判断特征脸，如果不存在则更新数据库中的移动终端Mac地 址栏。
[0013] S8.查询数据库中的特征脸，判断新检测的特征脸是否在数据库中存在，如果存在 则优化数据库，如果不存在则更新数据库特征脸栏。
[0014] S9.依据新探测到的移动终端Mac地址，新检测的特征脸与数据库中的数据比对 结果，更新数据库中移动终端Mac地址、特征脸、性别、年龄信息，并优化数据库。
[0015] 进一步地，所述摄像头组和无线热点模块设置为一集成模块。
[0016] 进一步地，所述摄像头组包括四个摄像头，每两个摄像头为一组。
[0017] 进一步地，所述无线热点模块包括四组，每组与一个摄像头集成为一个模块。
[0018] 本发明的有益效果是：通过将移动终端Mac地址与视觉定位及人脸识别对应起 来，可以精准的追踪一个人的轨迹。在安防领域，当有犯罪嫌疑人进入无线热点模块覆盖区 域，但是做了掩饰，摄像头无法探测时，此时无线模块能够探测到这样一个Mac地址，并与 数据库中的特征脸匹配对应起来，然后报警；在商业领域，可以通过建立的特征脸、移动终 端Mac地址、性别、年龄等信息数据库，分析出哪类人群对哪些商品感兴趣。今后当该类人 群进入到商场时，可以通过无线热点模块自动向用户移动终端推送感兴趣的广告业务或者 导购业务，从而为顾客带来便利，也可以挖掘潜在的商机。本发明还允许数据库中的移动终 端Mac地址与特征脸存在多对一或者一对多的映射关系，从而适应一人拥有多台移动终端 或者多人与一台移动终端对应关系。
【附图说明】
[0019] 以下结合附图描述本发明的具体实施例，相同的附图标记指示相同或相通的部件 或结构。其中：
[0020] 图1是无线定位和双目视觉的不意图；
[0021] 图2是视觉和无线定位的移动终端身份确认流程图；
[0022] 图3是数据库包含信息示意图；
[0023] 图4是双目视觉成像原理图。
【具体实施方式】
[0024] 本发明提出的基于视觉和无线定位的移动终端身份确认方法，结合附图及实施例 详细说明如下。
[0025] 如图1所示，所述视觉和无线定位的移动终端身份确认区域包括至少4个无线热 点模块和摄像头集成装置。其中世界坐标系已经人为选取好，提前安装调试好摄像头的位 置，要求摄像头一 1、摄像头二2和摄像头三3、摄像头四4分别成组。当人脸偏向摄像头一 1、摄像头二2时则采用该组数据确认人脸位置信息，反之采用摄像头三3、摄像头四4采集 的图像进行人脸位置的确认。
[0026] 当有移动终端进入无线覆盖区域时，该移动终端的Mac地址将会被无线热点模块 探知。同时，该移动终端距离无线热点模块的距离也会被探知。无线热点模块探知到这些 信息，并将这些信息发送到服务端。
[0027] 如图2所示，基于上述视觉和无线定位的移动终端身份确认方法具体包括：
[0028] S1.摄像头一 i、摄像头二2和摄像头三3、摄像头四4同时采集场景图片，并将图 片发送到服务端。无线热点模块自动探测出区域内的移动终端Mac地址和移动终端到无线 热点模块距离，并将相关信息发送到服务端。
[0029] S2.服务端根据各个无线热点模块发送来的移动终端距离，并结合无线热点所在 的坐标，通过无线定位算法计算出该移动终端在世界坐标系中的距离。
[0030] S3.服务端对摄像头采集的图像进行批量预处理，其中摄像头一 1、摄像头二2为 一组图像，摄像头三3、摄像头四4为另一组图像，预处理目的是优化图像质量，方便后期的 处理和人脸特征的提取。本发明的预处理主要对图像进行FFT (快速傅里叶变换）光照预 处理，以降低因为光照强度的不同对图像处理产生影响。
[0031] S4.对所采集的图像进行基于Haar特征的Adaboost人脸检测算法进行人脸检测。
[0032] S5.对人脸图像进行Gabor特征提取，对人脸图像进行基于Gabor特征人脸性别的 判别和年龄估计，得出人脸的性别和年龄，并采用双目视觉定位算法进行人脸位置的估计。 并将相关信息存储起来，更新数据库。
[0033] S6.综合比对无线Wifi定位坐标（X，y, z)和双目视觉定位坐标（X，Y, Z)，如果在 一定的阈值范围之内，则将该移动终端的Mac地址作为该人物的身份号码，整合Mac地址、 特征脸、年龄、性别信息数据，从而将新探测到的Mac地址与特征脸对应起来，将数据暂存 于数据缓存器。
[0034] S7.查询数据库中的Mac地址，判断新探测的Mac地址在数据库中是否存在，如果 存在则继续判断特征脸，如果不存在则更新数据库中的