[发明专利]一种三维固态面阵激光雷达人脸识别装置及方法在审
| 申请号: | 201811149663.4 | 申请日: | 2018-09-29 |
| 公开(公告)号: | CN109143260A | 公开(公告)日: | 2019-01-04 |
| 发明(设计)人: | 宋萍;刘殿敏 | 申请(专利权)人: | 北京理工大学 |
| 主分类号: | G01S17/89 | 分类号: | G01S17/89 |
| 代理公司: | 北京理工大学专利中心 11120 | 代理人: | 李爱英;郭德忠 |
| 地址: | 100081 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 人脸识别装置 灰度图像 深度图像 激光雷达 激光接收透镜 光电处理器 人脸目标 面阵 三维 图像获取设备 摄像头 标定装置 单摄像头 感光元件 精度要求 距离信息 人脸识别 远距离 标定 融合 | ||
1.一种三维固态面阵激光雷达人脸识别装置,其特征在于,包括光源驱动模块(1)、激光发射模块(2)、激光接收透镜组(3)、集成CMOS光电处理器(4)、信号处理模块(5)以及后台处理器(6);
其中,所述光源驱动模块(1)用于驱动激光发射模块(2)发射调制激光;
激光接收透镜组(3)接收到反射回的激光信号并将信号传输至光电处理器(4);
光电处理器(4)对接收到的信号进行解调并计算得到激光雷达与人脸目标的距离信息;在激光发射模块(2)不发射激光的情况下,通过感应自然光生成人脸目标的灰度图像;
信号处理模块(5)对光电处理器(4)得到的距离信息进行处理得到人脸目标的深度图像;
后台处理器(6)用于对人脸目标的灰度图像和深度图像进行融合,通过对融合后的值进行判别,实现人脸识别。
2.如权利要求1所述的一种三维固态面阵激光雷达人脸识别装置,其特征在于,所述激光发射模块为一个面阵激光发射器,视场角为60°×45°,所述激光接收透镜组视场角为60°×45°。
3.如权利要求1所述的一种三维固态面阵激光雷达人脸识别装置,其特征在于,激光接收透镜组包括6个透镜和1个滤光片,滤光片固定在接收透镜组的底部,允许波长与激光发射模块(2)发射波长一致。
4.如权利要求1所述的一种三维固态面阵激光雷达人脸识别装置,其特征在于,接收透镜组透镜上镀有与激光发射模块(2)发射波长一致的增透膜。
5.如权利要求1-4任意一项所述的一种三维固态面阵激光雷达人脸识别装置,其特征在于,所述激光发射模块(2)发射波长为850nm。
6.一种三维固态面阵激光雷达人脸识别方法,其特征在于,采用如权利要求1所述人脸识别装置,包括以下步骤:
步骤1,光电处理器在激光发射模块不发射激光的情况下生成人脸目标的灰度图像;
步骤2,光源驱动模块驱动激光发射模块发射调制激光,激光接收透镜组接收到经人脸目标反射和散射回的激光信号,并将信号传输至光电处理器,光电处理器对接收到的信号进行解调并计算得到激光雷达与人脸目标的距离信息;信号处理模块对距离信息进行处理得到深度图像;
步骤3,后台处理器获得待识别图像与人脸灰度图像和深度图像模板的匹配得分,对灰度图像和深度图像的匹配得分进行加权融合,通过对融合后的值进行判别,实现人脸识别。
7.如权利要求6所述的一种三维固态面阵激光雷达人脸识别装置,其特征在于,所述步骤3中,采用LBP和PCA双模态融合算法对人脸目标的灰度图像和深度图像进行融合,得到融合后的值,包括如下步骤:对人脸目标的灰度图像和深度图像样本分别进行LBP局部二进制编码,得到灰度图像和深度图像各自的人脸模板组;采用PCA特征提取算法分别对人脸模板组进行特征提取,按照由大到小的顺序取前k个特征值对应的特征向量作为主成分,k≥60;基于主成分通过最近邻算法计算待识别图像与人脸模板之间的匹配得分;将匹配得分进行归一化;对灰度图像和深度图像的归一化后的匹配得分进行加权融合。
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