CN102360420A - 双动态探测式生物特征人脸面相识别方法及系统 - Google Patents
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Abstract
一种双动态探测式生物特征人脸面相识别方法，其包括如下步骤：步骤1、预建所需用户的面相模板；步骤2、检测到待识别用户的移动，判断环境因素；步骤3、根据环境因素以开启相应的照射条件的红外线光照来照射人脸区域；步骤4、采集数个不同照射条件的红外线光照下的具有彩色图片及红外图片的人脸信号，对人脸信号进行筛选；步骤5、对筛选出来的人脸信号进行预处理，提取特征范围并转化为面相码，舍弃人脸信号中的其余数据；步骤6、对同一人脸信号面相码的彩色图片数据及红外图片数据分别进行分析并揉和两种分析结果而产生临时面相模板；步骤7、将临时面相模板与预建的面相模板进行相似度比较，相似度达到预定的阈值，则识别成功，否则识别不通过。
Description
技术领域
本发明涉及人脸面相识别技术领域，尤其涉及一种双动态探测式生物特征人脸面相识别方法及系统。
背景技术
人脸面相识别是属于众多生物特征识别技术的其中一种，其优势在于非接触性、安全快速、方便使用和不可替代性等，只要取得视频或图片中含人脸部分就可以进行对比和识别，并且没有其他生物识别技术的限制性。目前技术水平普遍应用于某些笔记本电脑作为用户登陆、考勤和门禁系统中，但由于此技术仍待发展成熟，故市场上现有的面相产品大多需要配合其他互补手段例如指纹、IC卡一起使用，而且面相识别在应用中一般只是辅助性的作为提高准确率的手段之一，独立使用面相识别技术的产品则准确率很低。
面相识别的运算方法均大同小异，在取得优质的人脸图片的条件下大都可以准确识别，但是由于人脸在面对摄像头时是动态移动的，并且有表情、角度、光照和背景等等实时变化的情况，这将代表无法像指纹机那样限制用户的行为，反而必须有宽广的包容性和适应性，在独立使用面相识别技术的情况下面临非常大的困难和矛盾，在需要严格对照识别的情况下必须要求用户脸部表现长期稳定一致才可以通过，但是面对动态中的人群却不可能严格对照否则大多数用户将无法通过识别。另外一方面的缺点是针对单镜头彩色图片对比方式的产品，这样的产品甚至可以使用相片蒙混过关。因而进一步发展出使用红外线摄像头来避免照片蒙混过关的情况，但同时带来新的问题和缺点是无法在有阳光的环境下正常使用，因为太阳所发出的强大红外线影响了红外线摄像头的正常工作。所以面相识别的运算方法必须足够智能以包容动态的用户和环境变化，但现有技术和产品仍无法实现。
发明内容
本发明的目的在于，提供一种双动态探测式生物特征人脸面相识别方法及系统，很大程度上提高了人脸识别的运算效率、系统准确率和动态环境包容性，同时也降低了因环境和用户动态变化所影响的失败率。
本发明提供一种双动态探测式生物特征人脸面相识别方法，其包括如下步骤：
步骤1、预建所需用户的面相模板；
步骤2、检测到待识别用户的移动，判断环境因素；
步骤3、根据环境因素以开启相应的照射条件的红外线光照来照射人脸区域；
步骤4、采集数个不同照射条件的红外线光照下的具有彩色图片及红外图片的人脸信号，对人脸信号进行筛选；
步骤5、对筛选出来的人脸信号进行预处理，提取特征范围并转化为面相码，舍弃人脸信号中的其余数据；
步骤6、对同一人脸信号面相码的彩色图片数据及红外图片数据分别进行分析并揉和两种分析结果而产生临时面相模板；
步骤7、将临时面相模板与预建的面相模板进行相似度比较，相似度达到预定的阈值，则识别成功，否则识别不通过。
所述步骤1包括：步骤1.1、检测到待识别用户的移动，判断环境因素；步骤1.2、根据环境因素以开启相应的频率密度和强度的红外线光照来照射人脸区域；步骤1.3、采集数个不同的红外线光照下的具有彩色图片及红外图片的人脸信号；步骤1.4、对人脸信号进行预处理，提取特征范围并转化为面相码，舍弃人脸信号中的其余数据；步骤1.5、对同一人脸信号面相码的彩色图片及红外图片分别进行分析并揉和两种分析结果而产生面相模板。
所述步骤5包括：步骤5.1、人脸探测，从彩色图片中寻找人脸的主要器官特征，然后判断出人脸部份并锁定分析范围；步骤5.2、生命探测，从红外图片中循环探测用户抖动，针对眼睛锁定细致分析范围，对采集的人脸信号是否为真实人脸进行初步判断；步骤5.3、轮廓分析，按照人脸部分锁定的分析范围分析脸部轮廓，转化彩色图片为灰度；步骤5.4、动态对比，将锁定的分析范围分开数份，动态调整每部分的亮度对比并对每一部分进行单独分析，揉合出五官特征；步骤5.5、杂讯消除，分析并消除人脸信号的杂讯，计算并舍弃非特征范围；步骤5.6、探测分析计算结果，转化为数字格式的面相码。
所述步骤6包括：步骤6.1、局部特征分析，应用标准LFA算法，调整彩色图片角度及比例计算，应用标准表面纹理分析方式来分析红外图片的人脸面相；步骤6.2、二次生命分析，利用红外线反射特性，补充分析人脸表面立体度，分析温度分布差异及泪液；步骤6.3、二次纹理分析，利用红外线特性，补充分析皮肤纹理，皮下血管纹理；步骤6.4、二次局部特征分析，计算细致分析范围，揉和LFA算法分析结果。
所述步骤7包括：步骤7.1、面相模板比对，将临时面相模板和所有用户的面相模版对比分析并锁定相应用户的面相模板，将锁定的用户的多个面相模版取出再次对比；步骤7.2、重复验证，对红外图片循环分析，确定用户的身份；步骤7.3、身份授权，临时面相模板与锁定的用户的多个面相模版对比相似度达到预定的阈值，识别成功，临时面相模板与锁定的用户的多个面相模版对比相似度没有达到预定的阈值，则判断为识别不予通过，按照设置赋予所识别的用户相应的权限。
还包括步骤8、根据设置赋予所识别的用户相应的权限并将相似度比较结果输出；在步骤8中，将相似度比较结果通过显示屏输出显示、或将相似度比较结果向外输出以实现控制开关、网络登陆、显示通知、或报警。
所述步骤7.3中，识别成功后，将识别成功的临时面相模版替换与临时面相模板相似度相差最多的一个面相模板并进行保存；在步骤2中，所述环境因素包括光照角度、强度、白天及黑夜；在步骤3中，照射条件包括红外线光照的频率密度、强度、及角度；在步骤7中，所述阈值为51％～99％。
本发明还提供一种双动态探测式生物特征人脸面相识别系统，其包括：监测单元、采集单元、环境运算模块、及面相运算模块；该监测单元与环境运算模块电性连接，用于检测待识别用户的移动并判断环境因素；该环境运算模块与面相运算模块电性连接，用于根据环境因素以开启相应的照射条件的红外线光照，并对采集到的人脸信号进行筛选及预处理，提取特征范围并转化为面相码，舍弃人脸信号中的其余数据；该采集单元与环境运算模块电性连接，用于采集数个不同的红外线光照下的具有彩色图片及红外图片的人脸信号；该面相运算模块与一存储有预建所需用户的面相模板的存储模块电性连接，用于对同一人脸信号面相码的彩色图片数据及红外图片数据分别进行分析并揉和两种分析结果而产生临时面相模板，并将临时面相模板与预建的面相模板进行相似度比较，并将相似度比较结果向外输出。
所述环境运算模块包括相互电性连接的光源设置单元及信号预处理单元，该监测单元包括分别与光源设置单元电性连接的光敏传感器及移动传感器，该采集单元包括与光源设置单元电性连接的红外线光源，及与信号预处理单元电性连接的单摄像头与/或双摄像头，该面相运算模块包括分别与信号预处理单元依次电性连接的分析面相数据单元、模板记录比对单元及身份授权单元，该存储模块分别与分析面相数据单元、模板记录比对单元及身份授权单元电性连接，光源设置单元电性连接一电源模块，信号预处理单元电性连接一复位模块；该光敏传感器用于判断环境因素；该移动传感器用于检测待识别用户的移动；该单摄像头用于配合红外线光源，以利用频闪红外线光源取得不同光照条件下具有彩色图片及红外图片的人脸信号；该双摄像头分别采用彩色摄像头及红外线摄像头分别采集分在不同光照条件的红外线光源照射而获得的具有彩色图片及红外图片的人脸信号。
所述身份授权单元电性连接一显示屏幕，该身份授权单元还通过一I/O模块分别电性连接有灯显示单元、机电开关、485/韦根模块及网络连接单元。
本发明的有益效果：本发明提供一种双动态探测式生物特征人脸面相识别方法，在运算流程方面进行了优化，根据发现待识别用户时的环境因素作出判断并调整作出反应以取得最佳输入信号，通过相应照射条件的红外线照射的改变兼顾了不同光照环境下对于人脸数据的采集和预处理，针对环境变化提升了宽广的包容性的同时保持高度识别准确率，通过在不同的多变的使用环境和状况下智能采用对应的采集和识别运算方式，并且利用彩色图片和红外图片的相互配合(同步加异步)抽取更多更有效的脸部特征数据，一方面避免了单镜头彩色图片对比方式利用相片蒙混过关的可能，更包容了日照强光下、侧光、背光等环境因素的困扰，同时很好的发挥了红外线摄像信号采集到有关温度、泪水、血管纹理等生命迹象有关数据，大大地提高了识别率和准确率。相对于现有技术产品最多把握95％的识别率并且需要先采集指纹或IC卡来说，本发明可以完全不依赖其他附加手段而直接针对人脸使用面相独立运作，对同一人脸信号面相码的彩色图片及红外图片分别进行分析并揉和两种分析结果，以提高人脸识别的准确率和识别率，达到智能化适应环境和用户的动态变化，并且在一般的环境下做到99.99％的准确率。
为了能更进一步了解本发明的特征以及技术内容，请参阅以下有关本发明的详细说明与附图，然而附图仅提供参考与说明用，并非用来对本发明加以限制。
附图说明
下面结合附图，通过对本发明的具体实施方式详细描述，将使本发明的技术方案及其它有益效果显而易见。
附图中，
图1为本发明双动态探测式生物特征人脸面相识别方法的流程示意图；
图2为本发明双动态探测式生物特征人脸面相识别系统的结构示意图。
具体实施方式
为更进一步阐述本发明所采取的技术手段及其效果，以下结合本发明的优选实施例及其附图进行详细描述。
如图1所示，本发明提供一种双动态探测式生物特征人脸面相识别方法，其包括如下步骤：
步骤1、预建所需用户的面相模板；所述步骤1包括：步骤1.1、检测到待识别用户的移动，判断环境因素；步骤1.2、根据环境因素以开启相应的频率密度和强度的红外线光照来照射人脸区域；步骤1.3、采集数个不同的红外线光照下的具有彩色图片及红外图片的人脸信号；步骤1.4、对人脸信号进行预处理，提取特征范围并转化为面相码，舍弃人脸信号中的其余数据；步骤1.5、对同一人脸信号面相码的彩色图片及红外图片分别进行分析并揉和两种分析结果而产生面相模板。
步骤2、检测到待识别用户的移动，判断环境因素；在步骤2中，所述环境因素包括光照角度、强度、白天及黑夜等。
步骤3、根据环境因素以开启相应的照射条件的红外线光照来照射人脸区域；在步骤3中，照射条件包括红外线光照的频率密度、强度、及角度等。
步骤4、采集数个不同照射条件的红外线光照下的具有彩色图片及红外图片的人脸信号，对人脸信号进行筛选。
步骤5、对筛选出来的人脸信号进行预处理，提取特征范围并转化为面相码，舍弃人脸信号中的其余数据；所述步骤5包括：步骤5.1、人脸探测，从彩色图片中寻找人脸的主要器官特征，然后判断出人脸部份并锁定分析范围；步骤5.2、生命探测，从红外图片中循环探测用户抖动，针对眼睛锁定细致分析范围，对采集的人脸信号是否为真实人脸进行初步判断；步骤5.3、轮廓分析，按照人脸部分锁定的分析范围分析脸部轮廓，转化彩色图片为灰度；步骤5.4、动态对比，将锁定的分析范围分开数份，动态调整每部分的亮度对比并对每一部分进行单独分析，揉合出五官特征；步骤5.5、杂讯消除，分析并消除人脸信号的杂讯，计算并舍弃非特征范围；步骤5.6、探测分析计算结果，转化为数字格式的面相码。
步骤6、对同一人脸信号面相码的彩色图片数据及红外图片数据分别进行分析并揉和两种分析结果而产生临时面相模板；所述步骤6包括：步骤6.1、局部特征分析，应用标准LFA算法，调整彩色图片角度及比例计算，应用标准表面纹理分析方式来分析红外图片的人脸面相；步骤6.2、二次生命分析，利用红外线反射特性，补充分析人脸表面立体度，分析温度分布差异及泪液；步骤6.3、二次纹理分析，利用红外线特性，补充分析皮肤纹理，皮下血管纹理；步骤6.4、二次局部特征分析，计算细致分析范围，揉和LFA算法分析结果。
步骤7、将临时面相模板与预建的面相模板进行相似度比较，相似度达到预定的阈值，则识别成功，否则识别不通过。所述步骤7包括：步骤7.1、面相模板比对，将临时面相模板和所有用户的面相模版对比分析并锁定相应用户的面相模板，将锁定的用户的多个面相模版取出再次对比；步骤7.2、重复验证，对红外图片循环分析，确定用户的身份；步骤7.3、身份授权，将临时面相模板与锁定的用户的多个面相模版对比相似度达到预定的阈值，识别成功，临时面相模板与锁定的用户的多个面相模版对比相似度没有达到预定的阈值，则判断为识别不予通过，按照设置赋予所识别的用户相应的权限，所述步骤7.3中，识别成功后，将识别成功的临时面相模版替换与临时面相模板相似度相差最多的一个面相模板并进行保存。优选的，在步骤7中，所述阈值为51％～99％。
步骤8、根据设置赋予所识别的用户相应的权限并将相似度比较结果输出；在步骤8中，将相似度比较结果通过显示屏输出显示、或将相似度比较结果向外输出以实现控制开关、网络登陆、显示通知、或报警。
如图2所示，本发明还提供一种双动态探测式生物特征人脸面相识别系统，其包括：监测单元10、采集单元、环境运算模块20、及面相运算模块30；该监测单元10与环境运算模块20电性连接，用于检测待识别用户的移动并判断环境因素；该环境运算模块20与面相运算模块30电性连接，用于根据环境因素以开启相应的照射条件的红外线光照，并对采集到的人脸信号进行筛选及预处理，提取特征范围并转化为面相码，舍弃人脸信号中的其余数据；该采集单元与环境运算模块20电性连接，用于采集数个不同的红外线光照下的具有彩色图片及红外图片的人脸信号；该面相运算模块30与一存储有预建所需用户的面相模板的存储模块50电性连接，用于对同一人脸信号面相码的彩色图片数据及红外图片数据分别进行分析并揉和两种分析结果而产生临时面相模板，并将临时面相模板与预建的面相模板进行相似度比较，并将相似度比较结果向外输出。
该环境运算模块20包括相互电性连接的光源设置单元21及信号预处理单元22，该监测单元10包括分别与光源设置单元21电性连接的光敏传感器(未图示)及移动传感器(未图示)，该采集单元包括与光源设置单元21电性连接的红外线光源40，及与信号预处理单元22电性连接的单摄像头(未图示)与/或双摄像头，该面相运算模块30包括分别与信号预处理单元22依次电性连接的分析面相数据单元31、模板记录比对单元32及身份授权单元33，该存储模块50分别与分析面相数据单元31、模板记录比对单元32及身份授权单元33电性连接，光源设置单元21电性连接一电源模块60，信号预处理单元22电性连接一复位模块62；该光敏传感器用于判断环境因素；该移动传感器用于检测待识别用户的移动；该单摄像头用于配合红外线光源22，以利用频闪红外线光源取得不同光照条件下具有彩色图片及红外图片的人脸信号；该双摄像头分别采用彩色摄像头23及红外线摄像头24分别采集分在不同光照条件的红外线光源照射而获得的具有彩色图片及红外图片的人脸信号。
该身份授权单元33电性连接一显示屏幕70，该身份授权单元33还通过一I/O模块80分别电性连接有灯显示单元81、机电开关82、485/韦根模块83及网络连接单元84，以达到实现控制开关、网络登陆、显示通知、报警等实际应用和产品中。
本发明中的环境运算模块20采用环境运算法则而根据发现来人时的环境因素作出判断并调整相关硬件作出反应以取得最佳输入信号，当从移动传感器探测到用户移动时开始通过光敏传感器判断环境因素如光照角度强度白天黑夜等，再视乎使用单/双摄像头来开启红外线光照的频率密度和强度，以取得不同光照下的彩色图片和红外线(黑白)图片的人脸信号，提供足够的数据以便后续分析运算。
本发明中还包括了针对双动态局部特征表面组织分析运算法则中的数据预先处理功能，通过不断改变红外线光照强度角度和彩色、红外线摄像头的不同搭配组合取得人脸信号并筛选出合适的人脸信号后，掐出人脸范围并分析出所需要的特征如轮廓、无官距离比例、皮肤纹理等等，在处理杂讯消除的同时判断一些正常的抖动，针对眼睛部分重点分析泪液在红外线下的反光等等，初步判断出人脸的真实性，经过预处理的算法后将容许抛弃绝大部分的信号数据包括图片中除了人脸范围外的数据、杂讯数据、颜色数据等等，只保留绝对关键的少量数据并加密转化为一条编码，即面相码，其简易化大大简化了后续面相识别分析运算的量，也实现了几乎实时的识别反应速度。
本发明还根据面相码作出分析，应用标准的LFA算法计算出人脸数据的特征，为达到本发明所提到的准确率和识别率，将针对同一人脸信号的彩色图片和红外图片分别进行分析，最后揉和两种分析结果产生出分析结果，此结果即使针对同一用户每次产生的结果也并非完全一致的，是一种模糊结果，而每次探测用户都会产生两组以上的模糊结果，这些模糊结果会以一个数值编码的方式嵌入到面相码中，用户在登记注册的时候这些包含了模糊结果的面相码会储存在数据库中作为此用户的面相模版，面相模版是以后探测到人脸时做为对比分析的重要数据。
用户在日后的识别应用的时候采用面相运算模块按照面相运算法则产生实时的临时面相模版，再利用此临时的面相模版和数据库中预存的所有用户模版进行对比。
身份的识别则如前所描述几乎每次探测分析出来的面相码和面相模版都是不一致的，这也是生物特征识别技术的特性，所以经过面相运算法则后产生的结果将会以数据库中数值最接近的面相模版判断为有效，同时需要设置一个阀值，即相似度，此阀值优选为51～99％，越高表示对比结果要求越接近，但是完全的一致是不存在的，所以不设100％；结果低于一半也是没有意义的，所以也不设50％以下的阀值。通过预设的条件得出的最接近面相模版所对应的用户则判断为身份已经识别，对比过所有用户面相模版后均无高于阀值的面相模版则判断为识别不予通过。
在条件容许的情况下重复以上的探测和分析识别则可以进一步提高准确率，唯必须牺牲整体识别的速度，实际应用中以整体识别过程不超过1秒可以接受。再针对用户样貌随时间的变化，当用户通过鉴定后可以把当次的临时面相模版保存到存储模块，同时淘汰掉此用户在存储模块中存放的数值相差最远的一个面相模版，可以包容用户面貌的更新变化而同时不降低识别的准确率。
以上所述，对于本领域的普通技术人员来说，可以根据本发明的技术方案和技术构思作出其他各种相应的改变和变形，而所有这些改变和变形都应属于本发明权利要求的保护范围。
Claims (10)
1.一种双动态探测式生物特征人脸面相识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1、预建所需用户的面相模板；
步骤2、检测到待识别用户的移动，判断环境因素；
步骤3、根据环境因素以开启相应的照射条件的红外线光照来照射人脸区域；
步骤4、采集数个不同照射条件的红外线光照下的具有彩色图片及红外图片的人脸信号，对人脸信号进行筛选；
步骤5、对筛选出来的人脸信号进行预处理，提取特征范围并转化为面相码，舍弃人脸信号中的其余数据；
步骤6、对同一人脸信号面相码的彩色图片数据及红外图片数据分别进行分析并揉和两种分析结果而产生临时面相模板；
步骤7、将临时面相模板与预建的面相模板进行相似度比较，相似度达到预定的阈值，则识别成功，否则识别不通过。
2.如权利要求1所述的双动态探测式生物特征人脸面相识别方法，其特征在于，所述步骤1包括：步骤1.1、检测到待识别用户的移动，判断环境因素；步骤1.2、根据环境因素以开启相应的频率密度和强度的红外线光照来照射人脸区域；步骤1.3、采集数个不同的红外线光照下的具有彩色图片及红外图片的人脸信号；步骤1.4、对人脸信号进行预处理，提取特征范围并转化为面相码，舍弃人脸信号中的其余数据；步骤1.5、对同一人脸信号面相码的彩色图片及红外图片分别进行分析并揉和两种分析结果而产生面相模板。
3.如权利要求1所述的双动态探测式生物特征人脸面相识别方法，其特征在于，所述步骤5包括：步骤5.1、人脸探测，从彩色图片中寻找人脸的主要器官特征，然后判断出人脸部份并锁定分析范围；步骤5.2、生命探测，从红外图片中循环探测用户抖动，针对眼睛锁定细致分析范围，对采集的人脸信号是否为真实人脸进行初步判断；步骤5.3、轮廓分析，按照人脸部分锁定的分析范围分析脸部轮廓，转化彩色图片为灰度；步骤5.4、动态对比，将锁定的分析范围分开数份，动态调整每部分的亮度对比并对每一部分进行单独分析，揉合出五官特征；步骤5.5、杂讯消除，分析并消除人脸信号的杂讯，计算并舍弃非特征范围；步骤5.6、探测分析计算结果，转化为数字格式的面相码。
4.如权利要求1所述的双动态探测式生物特征人脸面相识别方法，其特征在于，所述步骤6包括：步骤6.1、局部特征分析，应用标准LFA算法，调整彩色图片角度及比例计算，应用标准表面纹理分析方式来分析红外图片的人脸面相；步骤6.2、二次生命分析，利用红外线反射特性，补充分析人脸表面立体度，分析温度分布差异及泪液；步骤6.3、二次纹理分析，利用红外线特性，补充分析皮肤纹理，皮下血管纹理；步骤6.4、二次局部特征分析，计算细致分析范围，揉和LFA算法分析结果。
5.如权利要求1所述的双动态探测式生物特征人脸面相识别方法，其特征在于，所述步骤7包括：步骤7.1、面相模板比对，将临时面相模板和所有用户的面相模版对比分析并锁定相应用户的面相模板，将锁定的用户的多个面相模版取出再次对比；步骤7.2、重复验证，对红外图片循环分析，确定用户的身份；步骤7.3、身份授权，临时面相模板与锁定的用户的多个面相模版对比相似度达到预定的阈值，识别成功，临时面相模板与锁定的用户的多个面相模版对比相似度没有达到预定的阈值，则判断为识别不予通过，按照设置赋予所识别的用户相应的权限。
6.如权利要求5所述的的双动态探测式生物特征人脸面相识别方法，其特征在于，还包括步骤8、根据设置赋予所识别的用户相应的权限并将相似度比较结果输出；在步骤8中，将相似度比较结果通过显示屏输出显示、或将相似度比较结果向外输出以实现控制开关、网络登陆、显示通知、或报警。
7.如权利要求5所述的的双动态探测式生物特征人脸面相识别方法，其特征在于，所述步骤7.3中，识别成功后，将识别成功的临时面相模版替换与临时面相模板相似度相差最多的一个面相模板并进行保存；在步骤2中，所述环境因素包括光照角度、强度、白天及黑夜；在步骤3中，照射条件包括红外线光照的频率密度、强度、及角度；在步骤7中，所述阈值为51％～99％。
8.一种双动态探测式生物特征人脸面相识别系统，其特征在于，包括：监测单元、采集单元、环境运算模块、及面相运算模块；该监测单元与环境运算模块电性连接，用于检测待识别用户的移动并判断环境因素；该环境运算模块与面相运算模块电性连接，用于根据环境因素以开启相应的照射条件的红外线光照，并对采集到的人脸信号进行筛选及预处理，提取特征范围并转化为面相码，舍弃人脸信号中的其余数据；该采集单元与环境运算模块电性连接，用于采集数个不同的红外线光照下的具有彩色图片及红外图片的人脸信号；该面相运算模块与一存储有预建所需用户的面相模板的存储模块电性连接，用于对同一人脸信号面相码的彩色图片数据及红外图片数据分别进行分析并揉和两种分析结果而产生临时面相模板，并将临时面相模板与预建的面相模板进行相似度比较，并将相似度比较结果向外输出。
9.如权利要求8所述的双动态探测式生物特征人脸面相识别系统，其特征在于，所述环境运算模块包括相互电性连接的光源设置单元及信号预处理单元，该监测单元包括分别与光源设置单元电性连接的光敏传感器及移动传感器，该采集单元包括与光源设置单元电性连接的红外线光源，及与信号预处理单元电性连接的单摄像头与/或双摄像头，该面相运算模块包括分别与信号预处理单元依次电性连接的分析面相数据单元、模板记录比对单元及身份授权单元，该存储模块分别与分析面相数据单元、模板记录比对单元及身份授权单元电性连接，光源设置单元电性连接一电源模块，信号预处理单元电性连接一复位模块；该光敏传感器用于判断环境因素；该移动传感器用于检测待识别用户的移动；该单摄像头用于配合红外线光源，以利用频闪红外线光源取得不同光照条件下具有彩色图片及红外图片的人脸信号；该双摄像头分别采用彩色摄像头及红外线摄像头分别采集分在不同光照条件的红外线光源照射而获得的具有彩色图片及红外图片的人脸信号。
10.如权利要求9所述的双动态探测式生物特征人脸面相识别系统，其特征在于，所述身份授权单元电性连接一显示屏幕，该身份授权单元还通过一I/O模块分别电性连接有灯显示单元、机电开关、485/韦根模块及网络连接单元。
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