[发明专利]净水器使用者身份识别方法

权利要求书

1.一种净水器使用者身份识别方法，其特征是，包括设于净水器上的控制器、存储器、红外温度传感器、第一摄像机和用于红外热成像的第二摄像机；控制器分别与红外温度传感器、第一摄像机、第二摄像机存储器和服务器电连接；包括如下步骤：

(1-1)当使用者靠近净水器时，控制器获得红外温度传感器检测的人体信号；

(1-2)控制器控制第一摄像机和第二摄像机开始工作，第一摄像机和第二摄像机采集使用者图像；

(1-3)存储器中设有包括所有使用者的特征点集合和关键点集合的数据库，控制器从第一摄像机拍摄的图像中获得使用者的各个特征点，将使用者的各个特征点与数据库中的所有使用者的特征点集合进行比对，选定正确匹配的特征点；

控制器从第二摄像机拍摄的图像中获得使用者的各个关键点，将使用者的各个关键点与数据库中的所有使用者的关键点集合进行比对，选定正确匹配的关键点；

(1-4)利用公式计算特征点识别率γ₁，其中，n1为累计正确匹配的特征点数，N1为特征点集合的特征点总数，K1为每个特征点的特征数；

利用公式计算关键点识别率γ₂，其中，n2为累计正确匹配的特征点数，N2为关键点集合的关键点总数，K2为每个特征点的特征数；

(1-5)控制器利用公式计算综合识别率γ；

当γ≥W，则控制器找到数据库中与γ对应的使用者的名称，将使用者名称传递给服务器，服务器存储当前时间、综合识别率γ和使用者名称；其中，k₁、k₂为设定的加权系数，W为设定的标准识别率。

2.根据权利要求1所述的净水器使用者身份识别方法，其特征是，各个关键点所处的范围为使用者脸部上至发际线，下至下巴最低点，左右至耳朵边沿点；包括7个区域，7个区域分别为前额区域、左眼区域、右眼区域、鼻子区域、左脸区域、右脸区域和鼻子下巴区域；左眼区域、右眼区域中的关键点对称选取，左脸区域、右脸区域中的关键点对称选取。

3.根据权利要求1所述的净水器使用者身份识别方法，其特征是，各个特征点位于人脸三角区，特征点为30个。

4.根据权利要求1所述的净水器使用者身份识别方法，其特征是，所述控制器从第一摄像机拍摄的图像中获得使用者的各个特征点，将使用者的各个特征点与数据库中的所有使用者的特征点集合进行比对，选定正确匹配的特征点包括如下步骤：

(4-1)对于第一摄像机拍摄的图像I(x，y)，利用公式G(i)＝|[f(i-1，j-1)+f(i-1，j)+f(i-1，j+1)]-[f(i+1，j-1)+f(i+1，j)+f(i+1，j+1)]|和

G(j)＝|[f(i-1，j+1)+f(i，j+1)+f(i+1，j+1)]-[f(i-1，j-1)+f(i，j-1)+f(i+1，j-1)]|计算图像I(x，y)中每个像素点(I，j)的邻域卷积G(i)，G(j)，

设定P(i，j)＝max[G(i)，G(j)]，选定P(i，j)为图像边缘点；

(4-2)对于第一摄像机拍摄的图像I(x，y)，利用公式L(x，y，σ)＝g(x，y，σ)×I(x，y)构建尺度空间图像L(x，y，σ)，g(x，y，σ)是尺度高斯可变函数，(x，y)是空间坐标，σ为图像平滑度；

(4-3)利用公式

D(x，y，σ)＝(g(x，y，kσ)-g(x，y，σ))×I(x，y)＝L(x，y，kσ)-L(x，y，σ)计算高斯差分尺度空间D(x，y，σ)；k为相邻尺度空间倍数的常数；

对于图像I(x，y)中的每个像素，依次建立s层个长宽分别减半的子八度图像，其中，第一层子八度图像为原图；

(4-4)将每个像素点的D(x，y，σ)与其相邻像素点的D(x，y，σ)进行比较，如果所述像素点的D(x，y，σ)在本层以及上下两层的各个领域中是最大或最小值时，取该像素点为特征点；

(4-5)获得由各个选定的特征点构成的dog图，对dog图进行低通滤波；去除dog图中边缘点之外的各个点，得到二维点图；

(4-6)利用公式

和θ(x，y)＝arc tan((L(x，y+1⁾-L(x，y-1))/(L(x+1，y)-L(x-1，y)))计算每个特征点的模值m(x，y)和角度θ(x，y)，设定每个特征点的尺度为其所在的子八度图像的层数；设定每个特征点的模值、角度和尺度为特征点的特征1、特征2和特征3；L(x+1，y)特征点(x+1，y)的尺度；

(4-7)将每个特征点A1的3个特征与数据库中所有的特征点集合的每个特征点的3个特征分别进行比较，在特征点集合中找出与A1最相近特征点B1和次相近的特征点C1；

设定特征点A1和B1的特征1的差值为a11，设定特征点A1和C1的特征1的差值为b11；

设定特征点A1和B1的特征2的差值为a12，设定特征点A1和C1的特征1的差值为b12；

设定特征点A1和B1的特征32的差值为a13，设定特征点A1和C1的特征1的差值为b13；

当并且并且ratio为设定的比率阈值；

则选定特征点B1为正确匹配点。