[发明专利]一种基于区块链的人脸识别数据优化方法

权利要求书

1.一种基于区块链的人脸识别数据优化系统，其特征在于，包括安设在建筑工地门禁处的用于采集建筑工人人人脸的人脸采集装置，人脸采集装置的人脸视频图像数据输出端与门禁系统相连，门禁系统将人脸采集装置采集的建筑工人人脸视频图像数据经处理后发送到管理中心进行验证，若管理中心验证通过，则门禁系统将门禁打开、放行。

2.一种基于区块链的人脸识别数据优化系统的优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1，获取建筑工地上的工人面部图像，将其处理后形成参考图像集，存储于数据库中；

S2，对待进入建筑工地的工人面部图像与步骤S1中的数据库中的数据相验证：

验证通过，则放行。

3.根据权利要求2所述的基于区块链的人脸识别数据优化系统的优化方法，其特征在于，在步骤S1中包括以下步骤：

S11，照相机通过以头部为中心绕同一水平面旋转拍摄M张人脸图像，所述M为大于或者等于3的正整数，分别为人脸第1图像人脸第2图像人脸第3图像人脸第M图像α_m表示照相机绕头部为中心偏离正对人脸旋转的角度，m为小于或者等于M的正整数；

其中，α_m为负时，表示照相机绕头部为中心向右偏离正对人脸旋转的角度为|α_m|；α_m为正时，表示照相机绕头部为中心向左偏离正对人脸旋转的角度为|α_m|；α_m＝0°时，表示照相机绕头部为中心正对人脸；即

S12，对步骤S11中获取的人脸第n图像进行图像预处理，所述n为小于或者等于M的正整数；

S13，提取正对人脸图像与偏离正对人脸向左旋转的人脸图像或/和偏离正对人脸向右旋转的人脸图像的对应关系。

4.根据权利要求3所述的基于区块链的人脸识别数据优化系统的优化方法，其特征在于，在步骤S13中，包括以下步骤：

以照相机镜头中心为XYZ轴的坐标原点，以照相机镜头向左为X轴的正方向，以照相机镜头向上为Y轴的正方向，以指向照相机镜头为Z轴的正方向；

S131，提取正对人脸图像的人脸特征，分别依次为正对人脸第1特征、正对人脸第2特征、正对人脸第3特征、……、正对人脸第V特征，所述V为大于或者等于1的正整数，V表示正对人脸图像中人脸像素点个数；其正对人脸第v特征对应的像素点坐标为(x_v,y_v,z_v)，所述v为小于或者等于V的正整数；其旋转中心点坐标为(x_v′,y_v′,z_v′)；

S132，计算其正对人脸第v特征与旋转中心点坐标(x_v′,y_v′,z_v′)的距离，其正对人脸第v特征与旋转中心点坐标(x_v′,y_v′,z_v′)的距离的计算方法为：

其中，l_v表示正对人脸第v特征与旋转中心点坐标(x_v′,y_v′,z_v′)的距离；

(x_v′,y_v′,z_v′)表示旋转中心点坐标；

(x_v,y_v,z_v)表示正对人脸第v特征对应的像素点坐标；

S133，提取向左偏离正对人脸图像的人脸特征，分别依次为向左偏离正对人脸第1特征、向左偏离正对人脸第2特征、向左偏离正对人脸第3特征、……、向左偏离正对人脸第V′特征，所述V′为大于或者等于1的正整数，V′表示向左偏离正对人脸图像中人脸像素点个数；其向左偏离正对人脸第v′特征对应的像素点坐标为(x_v′,y_v′,z_v′)，所述v′为小于或者等于V′的正整数；α表示拍摄角度集合；

S134，将其向左偏离正对人脸第v′特征对应的像素点坐标为(x_v′,y_v′,z_v′)转换为正对人脸的像素坐标：

即

其中，l_v表示正对人脸第v特征与旋转中心点坐标(x_v′,y_v′,z_v′)的距离；

(x_v′,y_v′,z_v′)表示旋转中心点坐标；

(x_v,y_v,z_v)表示正对人脸第v特征对应的像素点坐标；

(x_v′,y_v′,z_v′)表示向左偏离正对人脸第v′特征对应的像素点坐标；

S135，判断正对人脸的像素坐标(x_v,y_v,z_v)所对应的人脸特征是否与向左偏离正对人脸的像素点坐标(x_v′,y_v′,z_v′)所对应的人脸特征一致：

若正对人脸的像素坐标(x_v,y_v,z_v)所对应的人脸特征与向左偏离正对人脸的像素点坐标(x_v′,y_v′,z_v′)所对应的人脸特征一致，则向左偏离正对人脸统计值加1；

若正对人脸的像素坐标(x_v,y_v,z_v)所对应的人脸特征与向左偏离正对人脸的像素点坐标(x_v′,y_v′,z_v′)所对应的人脸特征不一致，则向左偏离正对人脸统计值加0；

S136，计算人脸特征左向比例值，其人脸特征左向比例值的计算方法为：

其中，表示人脸特征左向比例值；

表示向左偏离正对人脸图像的人脸特征与正对人脸图像的人脸特征相同数量；

F₀表示正对人脸图像的人脸特征数量；

S137，将其获得的正对人脸图像与人脸特征左向比例值构成参考图像集。