类器参数存储模块20与鼻尖区域特征计算模块16连接，所述性别SVM分类器参数存储模块21与性别分类计算模块19连接。
[0029]该基于三维点云的人脸识别装置中，工作电源模块2用于保证装置的正常工作，提高了装置的可靠性；无线通讯模块3用于实现工作人员对装置的远程监控能力，提高了装置的实用性；人脸识别模块4用于对人员进行人脸识别，从而保证了装置的可靠性；三维人脸视觉字典库5用于对人脸的数据进行存储，便于人脸识别模块4通过三维人脸视觉字典库5进行数据采集，从而提高了识别的效率和精确度。其中工作电源模块2中采用了集成电路U1的型号为LM2576，使得工作电源模块2具有电源可调能力的同时，还提高了电路输出电压的稳定性，从而保证了装置的可靠性和稳定性。
[0030]在人脸识别模块4中，三维数据特征区域定位模块6通过人脸的鼻尖区域进行定位，因为三维人脸的鼻尖区域，相对于其他的面部区域，其曲率值明显不同，因此基于该特点，可以利用区域曲率值，将鼻尖作为三维人脸的特征区域进行定位；三维人脸数据配准模块7对于不同姿态的三维数据，得到配准的参考区域后(三维人脸特征区域)，按照业界公用的Iterative Closet Point (ICP)算法进行数据的配准；三维人脸识别模块8用于对人脸进行识别；三维人脸分类模块9用于对人脸进行分类；三维人脸视觉字典库5，将大量的三维人脸数据生成字典库，从而提高了人脸识别的效率和精确性。
[0031]在三维人脸识别模块8中，三维人脸深度图像模块10用于对人脸的深度进行成像；人脸鲁棒区域选择模块11，通过鲁棒进行人脸区域选择；Gabor滤波器响应模块12通过Gabor滤波器对人脸进行过滤响应，Gabor滤波器可以提取多个尺度多个方向的数据响应信息，以此来进行深层次的人脸图像局部信号对比并获得更加精细的纹理内部特性，从而提高了装置的精确性；视觉字典映射模块13通过与三维人脸视觉字典库5连接，与需识别的图像进行映射，从而提高了识别的精确度；视觉字典直方图向量模块14将识别图像进行直方图向量成像。
[0032]在三维人脸分类模块9中，数据输入模块15采集三维人脸识别模块8的识别数据；鼻尖区域特征计算模块16将鼻尖区域特征进行计算，再通过从鼻尖SVM分类器参数存储模块20中进行采集，从而进行确认分类；深度图像映射模块17将深度图像进行映射；视觉字典特征计算模块18通过视觉字典特征对数据进行计算；性别分类计算模块19用于将性别进行计算，再通过从性别SVM分类器参数存储模块21中进行采集，从而进行确认分类。
[0033]事实上:ICP算法是一种高层次的基于自由形态曲面的配准方法，也称为迭代最近点法。主要用于解决基于自由形态曲面的配准问题。
[0034]事实上:在图像处理中，Gabor函数是一个用于边缘提取的线性滤波器。Gabor滤波器的频率和方向表达同人类视觉系统类似，所以Gabor滤波器用于对图像特征进行提取。
[0035]事实上:SVM分类器是一个由分类超平面定义的判别分类器。也就是说给定一组带标签的训练样本，算法将会输出一个最优超平面对新样本进行分类。
[0036]与现有技术相比，该基于三维点云的人脸识别装置通过三维数据特征区域定位模块6利用鼻尖区域曲率比较大且点云分布比较密集的特性，进行了鲁棒的三维鼻尖区域精确定位；再通过Gabor滤波器响应模块12，可以提取多个尺度多个方向的数据响应信息，以此来进行深层次的人脸图像局部信号对比并获得更加精细的纹理内部特性，从而提高了装置的精确性；不仅如此，装置通过SVM分类器对数据进行分类，提高了分类的精确度和可靠度，从而提高了装置的可靠性。
[0037]以上述依据本实用新型的理想实施例为启示，通过上述的说明内容，相关工作人员完全可以在不偏离本项实用新型技术思想的范围内，进行多样的变更以及修改。本项实用新型的技术性范围并不局限于说明书上的内容，必须要根据权利要求范围来确定其技术性范围。
【主权项】
1.一种基于三维点云的人脸识别装置，其特征在于，包括中央控制模块(1)、与中央控制模块(1)连接的工作电源模块(2)、无线通讯模块(3)、人脸识别模块(4)和三维人脸视觉字典库(5)，所述三维人脸视觉字典库(5)与人脸识别模块(4)连接； 所述人脸识别模块(4)包括依次连接的三维数据特征区域定位模块￠)、三维人脸数据配准模块(7)、三维人脸识别模块(8)和三维人脸分类模块(9)，所述三维人脸识别模块(8)和三维人脸分类模块(9)均与三维人脸视觉字典库(5)连接； 所述三维人脸识别模块(8)包括依次连接的三维人脸深度图像模块(10)、人脸鲁棒区域选择模块(ll)、Gabor滤波器响应模块(12)、视觉字典映射模块(13)和视觉字典直方图向量模块(14)，所述视觉字典映射模块(13)与三维人脸视觉字典库(5)连接； 所述三维人脸分类模块(9)包括数据输入模块(15)、鼻尖区域特征计算模块(16)、深度图像映射模块(17)、视觉字典特征计算模块(18)、性别分类计算模块(19)和参数存储模块，所述数据输入模块(15)、鼻尖区域特征计算模块(16)、深度图像映射模块(17)、视觉字典特征计算模块(18)和性别分类计算模块(19)依次连接，所述参数存储模块分别与鼻尖区域特征计算模块(16)和性别分类计算模块(19)连接； 所述工作电源模块(2)包括工作电源电路，所述工作电源电路包括集成电路(U1)、第一电容(C1)、第二电容(C2)、第一电阻(R1)、第二电阻(R2)和电感(L1)，所述集成电路(U1)的型号为LM2576，所述集成电路(U1)的输出端通过第一电容(C1)接地，所述集成电路(U1)的开关端和接地端均接地，所述集成电路(U1)的输出端通过电感(L1)和第二电容(C2)组成的串联电路接地，所述集成电路(U1)的输出端通过电感(L1)、第一电阻(R1)和第二电阻(R2)组成的串联电路接地，所述集成电路(U1)的反馈端分别与第一电阻(R1)和第二电阻(R2)连接。2.如权利要求1所述的基于三维点云的人脸识别装置，其特征在于，所述无线通讯模块(3)通过WIFI传输无线信号。3.如权利要求1所述的基于三维点云的人脸识别装置，其特征在于，所述工作电源模块(2)电连接有蓄电池。4.如权利要求1所述的基于三维点云的人脸识别装置，其特征在于，所述参数存储模块包括鼻尖SVM分类器参数存储模块(20)和性别SVM分类器参数存储模块(21)，所述鼻尖SVM分类器参数存储模块(20)与鼻尖区域特征计算模块(16)连接，所述性别SVM分类器参数存储模块(21)与性别分类计算模块(19)连接。
【专利摘要】本实用新型涉及一种基于三维点云的人脸识别装置，包括中央控制模块、与中央控制模块连接的工作电源模块、无线通讯模块、人脸识别模块和三维人脸视觉字典库，所述三维人脸视觉字典库与人脸识别模块连接，该基于三维点云的人脸识别装置通过三维数据特征区域定位模块利用鼻尖区域曲率比较大且点云分布比较密集的特性，进行了鲁棒的三维鼻尖区域精确定位；再通过Gabor滤波器响应模块，可以提取多个尺度多个方向的数据响应信息，以此来进行深层次的人脸图像局部信号对比并获得更加精细的纹理内部特性，从而提高了装置的精确性；不仅如此，装置通过SVM分类器对数据进行分类，提高了分类的精确度和可靠度，从而提高了装置的可靠性。
【IPC分类】G06K9/00
【公开号】CN204990343
【申请号】CN201520790722
【发明人】夏春秋
【申请人】深圳市唯特视科技有限公司
【公开日】2016年1月20日
【申请日】2015年10月13日