[发明专利]一种基于大数据技术的专利价值分析系统

说明书

本发明属于分析领域，公开了一种基于大数据技术的专利价值分析系统，包括身份验证模块；身份验证模块包括光照调节单元、特征提取单元和身份验证单元；图像预处理单元用于对用户的脸部图像进行自适应光照调节处理：将用户的脸部图像从RGB颜色空间转换到Lab颜色空间；获取用户的脸部图像对应的亮度分量图像；对亮度分量图像进行自适应分区处理，获得多个子区域；在RGB颜色空间中对子区域进行优化处理；使用预设的自适应调节算法分别对每个优化后的子区域进行光照调节处理，获得调节图像；特征提取单元用于获取调节图像中包含的特征数据；身份验证单元用于判断用户是否通过身份验证。本发明提高了身份验证时的人脸识别的成功率。

技术领域

本发明涉及专利分析领域，尤其涉及一种基于大数据技术的专利价值分析系统。

背景技术

为了对专利的价值进行分析，现在很多专利价值系统都引入了大数据技术进行分析，将被标注为高价值的专利作为训练数据，训练出用于进行专利价值分析的模型，用户在进行专利价值分析时，只需要输入专利文档，即可获得分析结果。

现有的专利价值分析系统很多都是收费的系统，而在对用户的身份进行验证时，一般采用的是账号加密码的方式进行验证，但是，这种验证方式很容易使得用户共享自己的账号，导致专利价值分析系统的运营方的利益受损。因此，越来越多的专利价值分析系统开始使用人脸识别的方式来进行登录验证。

现有的基于大数据的专利价值分析系统在对人脸进行识别时，对人脸图像进行预处理的阶段需要进行光照调节处理，一般是直接使用retinex算法进行光照调节处理，但是，现有的retinex算法一般是针对全局的像素点进行处理，当图像中的光照在局部范围之间差别比较大时，使用retine算法容易出现局部范围图像亮度过高或亮度过低的问题。从而导致人脸识别的结果不够准确，导致用户可能需要反复进行人脸识别，影响专利价值分析系统的用户体验。

发明内容

本发明的目的在于公开一种基于大数据技术的专利价值分析系统，解决现有的基于大数据的专利价值分析系统在身份验证阶段进行光照调节处理时，容易出现的局部范围图像亮度过高或亮度过低的问题。

为了达到上述目的，本发明采用如下技术方案：

本发明提供了一种基于大数据技术的专利价值分析系统，包括身份验证模块；

身份验证模块包括光照调节单元、特征提取单元和身份验证单元；

图像预处理单元用于对用户的脸部图像进行自适应光照调节处理，获得调节图像；

特征提取单元用于获取调节图像中包含的特征数据；

身份验证单元用于基于特征数据判断用户是否通过身份验证；

其中，对用户的脸部图像进行自适应光照调节处理，获得调节图像，包括：

将用户的脸部图像从RGB颜色空间转换到Lab颜色空间；

获取用户的脸部图像在Lab颜色空间中的亮度分量图像；

对亮度分量图像进行自适应分区处理，获得多个子区域；

在RGB颜色空间中对获得的子区域进行优化处理，获得优化后的子区域；

使用预设的自适应调节算法分别对每个优化后的子区域进行光照调节处理，获得调节图像。

优选地，基于大数据技术的专利价值分析系统还包括输入模块；

输入模块用于通过身份验证的用户输入需要进行专利价值分析的专利的著录项信息。

优选地，基于大数据技术的专利价值分析系统还包括大数据分析模块；

大数据分析模块用于基于相关信息对需要进行专利价值分析的专利进行价值分析，获得专利价值分析结果。

优选地，所述大数据分析模块包括模型训练单元、数据获取单元和分析单元；

模型训练单元用于通过大数据技术获取用于进行专利价值分析的分析模型；