[发明专利]基于健身步道的身份识别方法、系统、终端及存储介质

权利要求书

1.一种基于健身步道的身份识别方法，其特征在于，包括：

获取处于指定区域内的用户的图像数据流，所述图像数据流包括m个初始图像帧，m≥2,所述初始图像帧中包含有待识别身份的用户的总人脸特征，总人脸特征包括额头、眉毛、眼睛、鼻子、嘴以及下巴；

计算m个初始图像帧的额头相似度值、眉毛相似度值、眼睛相似度值、鼻子相似度值、嘴相似度值、下巴相似度值,将额头相似度值、眉毛相似度值、眼睛相似度值、鼻子相似度值、嘴相似度值、下巴相似度值均大于预设值的n个初始图像帧作为目标图像帧，n≤m；

分别计算每一个目标图像帧中额头的投影面积、眉毛的投影面积、眼睛的投影面积、鼻子的投影面积、嘴的投影面积、下巴的投影面积，将属于同一个目标图像帧中的额头的投影面积、眉毛的投影面积、眼睛的投影面积、鼻子的投影面积、嘴的投影面积、下巴的投影面积相加得到总投影面积；

将所述总投影面积最大的目标图像帧标记为最终图像帧；

在数据库中为最终图像帧匹配对应的目标用户。

2.根据权利要求1所述的基于健身步道的身份识别方法，其特征在于，所述计算目标图像帧中额头的投影面积包括：

提取额头的边缘点得到第一点位集A1；

依据第一点位集A1计算额头的凸壳；

采用凹包算法计算与凸壳对应的凹壳；

计算凹壳的面积，将凹壳的面积作为额头的投影面积。

3.根据权利要求2所述的基于健身步道的身份识别方法，其特征在于，所述依据第一点位集A1计算额头的凸壳包括：采用葛立恒扫描法计算额头的凸壳。

4.根据权利要求2所述的基于健身步道的身份识别方法，其特征在于，所述依据第一点位集A1计算额头的凸壳包括：采用Jarvis步进法计算额头的凸壳。

5.根据权利要求2所述的基于健身步道的身份识别方法，其特征在于，所述计算凹壳的面积的计算公式为：

；

其中，A为凹壳形成的多边形，M为多边形的边数，R_i为第i个边形成的多边形，i为1至M之间的任意一个正整数，Area（CH）为凹壳的面积。

6.根据权利要求1所述的基于健身步道的身份识别方法，其特征在于，所述计算目标图像帧中眉毛的投影面积包括：提取眉毛的边缘点得到第一点位集A2；依据第一点位集A2计算眉毛的凸壳；采用凹包算法计算与凸壳对应的凹壳；依据凹壳的面积计算得到眉毛的投影面积；

所述计算目标图像帧中眼睛的投影面积包括：提取眼睛的边缘点得到第一点位集A3；依据第一点位集A3计算眼睛的凸壳；采用凹包算法计算与凸壳对应的凹壳；计算凹壳的面积，将凹壳的面积作为眼睛的投影面积；

所述计算目标图像帧中鼻子的投影面积包括：提取鼻子的边缘点得到第一点位集A4；依据第一点位集A4计算鼻子的凸壳；采用凹包算法计算与凸壳对应的凹壳；计算凹壳的面积，将凹壳的面积作为鼻子的投影面积；

所述计算目标图像帧中嘴的投影面积包括：提取嘴的边缘点得到第一点位集A5；依据第一点位集A5计算嘴的凸壳；采用凹包算法计算与凸壳对应的凹壳；计算凹壳的面积，将凹壳的面积作为嘴的投影面积；

所述计算目标图像帧中下巴的投影面积包括：提取下巴的边缘点得到第一点位集A6；依据第一点位集A6计算嘴的凸壳；采用凹包算法计算与凸壳对应的凹壳；计算凹壳的面积，将凹壳的面积作为下巴的投影面积。

7.根据权利要求1所述的基于健身步道的身份识别方法，其特征在于，所述方法还包括：

匹配得到目标用户后，识别目标用户的外形标识；

依据目标用户的外形标识监控目标用户的锻炼时长。