[发明专利]一种基于3D结构光的人脸特征下发系统及方法

说明书

本发明公开了一种基于3D结构光的人脸特征下发系统，包括人脸特征下发系统，所述人脸特征下发系统的内部设置有预先处理模块。本发明通过智能补光模块，传感器获取采集环境光照后通过大数据作为依据，调节最合适的采集亮度进行智能补光，以提高人脸图像信息采集的清晰度及精度，通过图像修剪模块，可进行图像无效数据修剪，降低后期处理任务量，通过图像分割模块及云处理器模块的配合使用，可进行分割图像的批量云处理帮助提升图像特征信息提取效率，通过加密传输模块，在传输过程进行加密，数据销毁模块可在系统入侵时进行主动的数据删除销毁，系统防护模块用于系统工作过程的防护，最大限度提高系统工作安全性，保障用户权益。

技术领域

本发明涉及人脸特征提取技术领域，更具体地说，涉及一种基于3D结构光的人脸特征下发系统及方法。

背景技术

随着信息和网络技术的发展，人脸识别已经成为模式识别领域倍受关注的问题，是模式识别、图像处理和人工智能领域最具挑战性的研究方向之一，已被广泛应用于人机交互系统、安全验证系统、身份证件验证等方面。人脸识别包括三个主要技术环节，即预处理、人脸特征提取和分类器设计。所述人脸特征提取是在低维特征空间内对原高维空间的人脸模式进行描述、建模，从而提取出有利于分类的低维特征。特征提取是人脸识别的关键环节，有效的人脸特征提取系统和方法不仅使后续的分类器设计简化，而且使识别率大大提高。

在人脸特征下发系统使用过程中，在人脸信息的采集过程中，光照是影响图像采集的重要因素，当采集过程中光照不足时会影响采集效果，且在特征提取过程中，图片像素较高，在识别时任务处理量较大，特征提取效率低，影响整体工作，并且系统工作时，防护不到位，影响系统使用安全性。为此，我们提出一种基于3D结构光的人脸特征下发系统及方法。

发明内容

针对现有技术中存在的问题，本发明的目的在于提供一种基于3D结构光的人脸特征下发系统及方法，它可以实现对采集环境的智能补光，还具备特征提取效率高及系统工作安全性高的效果。

为解决上述问题，本发明采用如下的技术方案：

一种基于3D结构光的人脸特征下发系统，包括人脸特征下发系统，所述人脸特征下发系统的内部设置有预先处理模块，所述人脸特征下发系统的内部设置有特征提取模块，所述所述人脸特征下发系统的内部设置有系统管理模块，所述人脸特征下发系统通过通讯网口电性连接有互联网，所述人脸特征下发系统通过通讯网口电性连接有云服务器，所述人脸特征下发系统通过通讯网口电性连接有数据中心，所述人脸特征下发系统通过通讯网口电性连接有数据传输模块，所述数据传输模块通过通讯网口电性连接有图像采集模块。

作为本发明的一种优选方案，所述预先处理模块包括图像检测模块、图像修剪模块、信息反馈模块和多样采集模块，所述图像检测模块用于对图像数据信息进行检测，用来确认图像数据信息的完整性，所述图像修剪模块用于对采集到的图像数据信息进行黑白边的修剪及优化，减小后期图像识别压力，有助于提升工作效率，所述信息反馈模块用于对检测到的异常信息进行反馈至用户端进行提示，所述多样采集模块用于对人脸图像信息进行多角度或不同光线下的采集工作，确保样本数据的多样性，所述多样采集模块电性连接于信息反馈模块，所述信息反馈模块电性连接于图像修剪模块，所述图像修剪模块电性连接于图像检测模块，所述图像检测模块、图像修剪模块、信息反馈模块和多样采集模块均电性连接于预先处理模块，所述预先处理模块电性连接于人脸特征下发系统。

作为本发明的一种优选方案，所述特征提取模块包括图像比较模块、图像分割模块和云处理器模块，所述图像比较模块用于将采集的图像信息与数据库内特征图像信息进行比较，所述图像分割模块用于对待处理图像数据信息进行分割，将图像分割为多块后进行批量处理，可提升图像处理效率，所述云处理器模块用于借助云处理器帮助处理本地任务以加速图像数据信息的处理工作，所述云处理器模块电性连接于图像分割模块，所述图像分割模块电性连接于图像比较模块，所述图像比较模块、图像分割模块和云处理器模块均电性连接于特征提取模块，所述特征提取模块电性连接于人脸特征下发系统。