[发明专利]一种基于人脸识别的门镜系统及其人脸识别方法

摘要

本发明公开了一种基于人脸识别的门镜系统，其包括入户灯、室外机、室内机、云服务器、移动终端，室外机获取人脸图像，并进行检测和识别，然后将识别结果输出至室内机，室内机获取的信息传输至云服务器，云服务器将信息传输至所述移动终端，入户灯受所述室外机控制，室外机检测到人脸时，入户灯自动亮起；室外机包括输入图像模块、人脸检测模块、特征提取模块、人脸识别模块、结果输出模块。本发明是基于人脸识别的门镜系统，用统计的方法对人脸进行建模，比较所有可能的待检测区域与人脸模型的匹配度，从而得到可能存在的人脸区域，基于Haar分类器的方法，计算速度较快，能够提高识别效率。

主权项

一种基于人脸识别的门镜系统，其包括：室外机、室内机、云服务器、移动终端，所述室外机为人脸识别装置，所述室外机安装在门镜系统的入户处，所述室内机安装在室内，且与所述室外机信息交互，所述室外机获取人脸图像，并进行检测和识别，然后将识别结果输出至所述室内机，所述室内机获取的信息传输至所述云服务器，所述云服务器将信息传输至所述移动终端，其特征在于，还包括入户灯，所述入户灯受所述室外机控制，所述室外机检测到人脸时，所述入户灯自动亮起；所述室外机包括：输入图像模块、人脸检测模块、特征提取模块、人脸识别模块、结果输出模块，所述输入图像模块获取人脸视频图像，并将人脸图像传输给所述人脸检测模块；所述人脸检测模块对人脸进行建模，比较所有待检测区域与人脸模型的匹配度，得到可能存在的人脸区域，所述人脸检测模块利用Haar分类器对人脸和非人脸进行分类，在对人脸和非人脸进行分类过程中，针对不同训练集来训练弱分类器，然后将这些在不同训练集中得到的弱分类器集合起来，构造一个强分类器，其中，每一层AdaBoost算法训练得到一个强分类器，经过阈值调整，使得每一层能让全部人脸样本通过，每一层都拒绝非人脸样本，靠近前面的层拒绝了大部分非人脸样本，经过所述人脸检测模块检测后得到是否属于人脸的信号，并将信号传输给所述特征提取模块，所述特征提取模块提取矩形特征，然后将提取的矩形特征输送至所述人脸识别模块；所述人脸识别模块将所述人脸检测模块检测到的人脸与人脸数据库中的人脸数据进行相似度比较，预先设置相似度阈值，当检测到的人脸与人脸数据库中的人脸数据相似度大于阈值时，识别成功；当检测到的人脸与人脸数据库中的人脸数据相似度小于阈值时，识别失败；所述结果输出模块将所述人脸识别模块的识别结果输出至所述室内机，所述室内机根据识别结果来显示被识别的人脸是否属于人脸数据库中的人脸，自动或者人为确定是否开门。