CN102508606A - 通过识别人脸细分用户所属群体并设置移动手持装置对应功能的方法及系统 - Google Patents

Abstract

一种通过识别人脸细分用户所属群体并设置移动手持装置的对应功能的方法，其特征在于包括：获取用户影像；获取用户影像中人脸所在区域；运用基于人脸识别技术的年龄评估方法得出用户最终年龄；根据最终年龄细分用户所属群体；启动与用户所属群体对应的移动手持装置的功能设置。本发明可使移动手持装置自动识别不同年龄段的用户并自动为不同年龄段的用户设置对应功能，无需不同年龄段的用户亲自设置，即可为不同年龄段的用户提供普遍适合其使用的对应功能。

Description

通过识别人脸细分用户所属群体并设置移动手持装置对应功能的方法及系统

技术领域：

本发明涉及一种通过识别人脸细分用户所属群体并设置移动手持装置的对应功能的方法及系统。

背景技术：

公告号为CN101584575B的发明专利，公开了一种基于人脸识别技术的年龄评估方法，但其并未给出应用于移动手持装置的启示。

而现有的移动手持装置，均没有通过识别人脸细分用户所属群体并设置移动手持装置的对应功能的系统，所以移动手持装置不能自动识别不同年龄段的用户并自动为不同年龄段的用户设置对应功能，不同年龄段的用户要亲自设置符合自己需求的对应功能，故有必要对其作出改进。

发明内容：

本发明的目的在于提供一种通过识别人脸细分用户所属群体并设置移动手持装置的对应功能的方法。

一种通过识别人脸细分用户所属群体并设置移动手持装置的对应功能的方法，其特征在于包括：获取用户影像；获取用户影像中人脸所在区域；运用基于人脸识别技术的年龄评估方法得出用户最终年龄；根据最终年龄细分用户所属群体；启动与用户所属群体对应的移动手持装置的功能设置。

所述用户所属群体包括：年龄段在5～16岁的少年组、年龄段在17～30岁的青年组、年龄段在31～45岁的中青年组、年龄段在46～65岁的中年组以及年龄段在66岁以上的老年组，所述功能设置对应包括：少年组功能设置、青年组功能设置、中青年组功能设置、中年组功能设置以及老年组功能设置。

所述运用基于人脸识别技术的年龄评估方法，包括如下步骤：根据人脸识别算法提取特征向量；将提取的特征向量与特征库中的特征向量进行相似度匹配检索；运用排序学习算法，在每个与用户图像相似的人脸特征序列中，查找适的插入位置；根据排序学习算法的执行结果，得到一组评估结果；对评估结果进行加权求平均值；将平均值作为用户最终年龄。

本发明之一种通过识别人脸细分用户所属群体并设置移动手持装置的对应功能的方法，可使移动手持装置自动识别不同年龄段的用户并自动为不同年龄段的用户设置对应功能，无需不同年龄段的用户亲自设置，即可为不同年龄段的用户提供普遍适合其使用的对应功能。

一种通过识别人脸细分用户所属群体并设置移动手持装置的对应功能的方法，其特征在于包括：获取用户影像；获取用户影像中人脸所在区域；根据人脸所在区域的影像纹理，判断是否为皱纹明显的老者；根据判断结果，如果是皱纹明显的老者，则直接将用户细分为老年组群体；否则，运用基于人脸识别技术的年龄评估方法得出用户最终年龄，并根据最终年龄细分用户所属群体；启动与所属群体对应的移动手持装置的功能设置。

本发明的另一目的在于提供一种通过识别人脸细分用户所属群体并设置移动手持装置的对应功能的系统。

一种可实现上述方法的通过识别人脸细分用户所属群体并设置移动手持装置的对应功能的系统，其特征在于包括：用户影像获取模块，用于获取用户影像；人脸检测模块，用于获取用户影像中人脸所在区域；基于人脸识别技术的年龄评估模块，其运用基于人脸识别技术的年龄评估方法得出用户最终年龄；细分模块，用于根据最终年龄细分用户所属群体；移动手持装置功能设置启动模块，用于启动与用户所属群体对应的移动手持装置的功能设置。

所述用户所属群体包括：年龄段在5～16岁的少年组、年龄段在17～30岁的青年组、年龄段在31～45岁的中青年组、年龄段在46～65岁的中年组以及年龄段在66岁以上的老年组，所述功能设置对应包括：少年组功能设置、青年组功能设置、中青年组功能设置、中年组功能设置以及老年组功能设置。

所述基于人脸识别技术的年龄评估模块，包括：特征向量提取模块，用于根据人脸识别算法提取特征向量；相似度匹配检索模块，用于将提取的特征向量与特征库中的特征向量进行相似度匹配检索；排序学习算法模块，其运用排序学习算法，在每个与用户图像相似的人脸特征序列中，查找合适的插入位置；以及评估结果计算模块，用于根据排序学习算法的执行结果，得到一组评估结果，对评估结果进行加权求平均值，并将平均值作为用户最终年龄。

本发明之一种通过识别人脸细分用户所属群体并设置移动手持装置的对应功能的系统，可使移动手持装置自动识别不同年龄段的用户并自动为不同年龄段的用户设置对应功能，无需不同年龄段的用户亲自设置，即可为不同年龄段的用户提供普遍适合其使用的对应功能。

一种可实现上述方法的通过识别人脸细分用户所属群体并设置移动手持装置的对应功能的系统，其特征在于包括：用户影像获取模块，用于获取用户影像；人脸检测模块，用于获取用户影像中人脸所在区域；判断模块，用于根据人脸所在区域的影像纹理，判断是否为皱纹明显的老者；细分模块，用于在判断结果为皱纹明显的老者时，直接将用户细分为老年组群体；基于人脸识别技术的年龄评估模块，用于在判断结果非皱纹明显的老者时，运用基于人脸识别技术的年龄评估方法得出用户最终年龄；所述细分模块，还用于根据最终年龄细分用户所属群体；移动手持装置功能设置启动模块，用于启动与用户所属群体对应的移动手持装置的功能设置。

附图说明：

图1为安装有本发明之系统的移动手持装置的电路结构框图。

图2为本发明实施例一之方法的流程图。

图3为本发明实施例二之方法的流程图。

图4为实施例一或实施例二中运用基于人脸识别技术的年龄评估方法的流程图。

图5为实施例一或实施例二中的基于人脸识别技术的年龄评估模块的内部示意结构图。

具体实施方式：

实施例一：如图1中存储器内部示意结构所示，一种通过识别人脸细分用户所属群体并设置对应功能的系统，包括用户影像获取模块、人脸检测模块1022、基于人脸识别技术的年龄评估模块1024、细分模块1025、以及移动手持装置功能设置启动模块1026。

所述用户影像获取模块，其可以是与处理器连接的带摄像头的照相模块103，用于获取用户影像。

所述人脸检测模块1022，其运用现有的人脸检测技术获取用户影像中人脸所在区域。

所述基于人脸识别技术的年龄评估模块1024，其运用基于人脸识别技术的年龄评估方法得出用户最终年龄，如图5所示，其主要包括：特征向量提取模块10241，用于根据人脸识别算法提取特征向量；相似度匹配检索模块10242，用于将提取的特征向量与特征库1021中的特征向量进行相似度匹配检索；排序学习算法模块10243，其运用排序学习算法，在每个与用户图像相似的人脸特征序列中，查找合适的插入位置；以及评估结果计算模块10244，用于根据排序学习算法的执行结果，得到一组评估结果，对评估结果进行加权求平均值，并将平均值作为用户最终年龄。上述特征库1021是预先建立的，其建立的流程包括：1、收集多个人不同年龄段的人脸图像样本，本实施例中假设收集到男、女人脸图像各10000张的人脸图像数据，年龄阶段从6岁到70岁，每个人有10个年龄段，每个年龄段5张照片；2、应用人脸检测技术，对所搜集的人脸图像数据进行人脸检测，此外假设所有图像均通过检测；3、将通过人脸检测的图片以人为单位进行分组，并将每个人的图片按照年龄段从小到大排列，从而得到男、女各200组人脸图片；4、顺序检索每组人脸照片中的每张图片，应用人脸识别技术提取包括人脸的眼睛、眉毛、鼻子、嘴、下巴等的位置、大小和形状等信息组成人脸图像特征向量，并将每个人每个年龄段的5张照片的特征向量进行加权求平均值，作为该年龄段的特征向量；5、仍以人为单位分组，存储人脸图像的特征向量，从而建立包含400组特征向量序列的特征库；6、应用排序算法，对每组特征序列里的特征向量按照年龄段从小到大重新进行排序，至此，包含400组人脸特征向量序列的特征库建立完毕，且每一组特征向量都按照年龄段完成了排序。

所述细分模块1025，用于根据最终年龄细分用户所属群体，所述用户所属群体包括：年龄段在5～16岁的少年组、年龄段在17～30岁的青年组、年龄段在31～45岁的中青年组、年龄段在46～65岁的中年组以及年龄段在66岁以上的老年组。

所述移动手持装置功能设置启动模块1026，用于启动与用户所属群体对应的移动手持装置的功能设置，该功能设置对应包括：少年组功能设置、青年组功能设置、中青年组功能设置、中年组功能设置以及老年组功能设置。

其中，所述少年组功能设置具体如下：将铃声设置为较为卡通的音乐；将字号设置为中等字号；将主题设置为卡通主题；将输入法设置为常用输入法；将课程表、英语学习、词典、以及少年沟通社交工具等应用放置在最显著的位置，如移动手持装置的第一页屏幕里；将相关自动连接网络的功能都预制为打开状态，以达到此类人群的最佳用户体验；以及其他适合少年组用户使用的相关功能的设置。

所述青年组功能设置具体如下：将铃声设置为较动感时尚的音乐；将字号设置为中等字号；将主题设置为时尚个性的主题；将输入法设置为最常用的输入法；将QQ、MSN、微博、浏览器等互联网流行的社交工具和沟通功能放置在最显著的位置，如移动手持装置的第一页屏幕里；将相关自动连接网络的功能都预制为打开状态，以达到此类人群的最佳用户体验；以及其他适合青年组用户使用的相关功能的设置。

所述中青年组功能设置具体如下：将铃声设置为较经典的音乐；将字号设置中等字号；将主题设置为经典的主题；将输入法设置为最常用的输入法；将QQ、MSN、微博、浏览器等互联网流行的社交工具、以及工作中常用的电子邮件、文档阅读器、词典、便签、备忘录等，在最显著的位置，如移动手持装置的第一页屏幕里；将相关自动连接网络的功能都预制为打开状态，以达到此类人群的最佳用户体验；以及其他适合中青年组用户使用的相关功能的设置。

所述中年组功能设置具体如下：将铃声设置为较经典的音乐；将字号设置为大字号；将主题设置为经典的主题；将输入法设置为手写输入法；将工作中常用的电子邮件、文档阅读器、词典、便签、备忘录、工作提醒等，在最显著的位置，如移动手持装置的第一页屏幕里，以达到此类人群的最佳用户体验；以及其他适合中年组用户使用的相关功能的设置。

所述老年组功能设置具体如下：将铃声设置为较易听到的大音量铃声；将字体设置为最大字号，方便老年人查看；将主题设置为色彩较为简单的、采用浅色底图和黑色字体的主题；将输入法设置为手写输入；将时钟显示、闹钟、FM广播、音乐播放功能放在最显著的位置；设置快捷拨号功能键；将相关自动连接网络的功能都预制为关闭状态；打开健康侦测功能，以达到此类人群的最佳用户体验；以及其他适合老年组用户使用的相关功能的设置。

图2为一种通过识别人脸细分用户所属群体并设置移动手持装置的对应功能的方法的具体流程图。该流程始于步骤S201，然后在步骤S202，利用带摄像头的照相模块103，获取用户影像。

在步骤S203，利用人脸检测模块1022，获取用户影像中人脸所在区域；

在步骤S204，利用基于人脸识别技术的年龄评估模块1024，运用基于人脸识别技术的年龄评估方法得出用户最终年龄。如图4所示，所述运用基于人脸识别技术的年龄评估方法，具体包括如下步骤：在步骤S401，利用特征向量提取模块10241，根据人脸识别算法提取特征向量；在步骤S402，利用相似度匹配检索模块10242，将步骤S401中提取的特征向量与特征库1021中的特征向量进行相似度匹配检索；在步骤S403，利用排序学习算法模块10243，运用排序学习算法在每个与用户图像相似的人脸特征序列中查找合适的插入位置；在步骤S404，根据步骤S403中排序学习算法的执行结果，得到一组评估结果；在步骤S405，对步骤S404得出的评估结果进行加权求平均值；在步骤S405，将步骤S404得出的平均值作为用户最终年龄。上述所述特征库1021是预先建立的，其建立的流程如前所述。

在步骤S205，细分模块1025根据步骤S203得出的最终年龄细分用户所属群体，该用户所属群体包括：年龄段在5～16岁的少年组、年龄段在17～30岁的青年组、年龄段在31～45岁的中青年组、年龄段在46～65岁的中年组以及年龄段在66岁以上的老年组。

在步骤S206，利用移动手持装置功能设置启动模块1026启动与用户所属群体对应的移动手持装置的功能设置，该功能设置对应包括：少年组功能设置、青年组功能设置、中青年组功能设置、中年组功能设置以及老年组功能设置，具体功能设置如前所述。

在步骤S206后，流程结束于步骤S207。

图1所示为一种移动手持装置的电路结构框图，该移动手持装置至少包括：存储器102，其存储有人脸图像特征库1021以及上述系统；处理器101，与存储器102相连接，用于运行上述系统的控制指令并对数据进行分析处理；显示屏104，与处理器101相连接，用于输出或显示与输入指令或控制指令相关的内容；输入模块105，与处理器101相连接，用于输入相关指令。本移动手持装置安装上述系统后，可自动识别不同年龄段的用户并自动为不同年龄段的用户设置对应功能，无需不同年龄段的用户亲自设置，即可为不同年龄段的用户提供普遍适合其使用的对应功能。

实施例二：如图1中存储器内部示意结构所示，一种通过识别人脸细分用户所属群体并设置对应功能的系统，包括用户影像获取模块、人脸检测模块1022、判断模块1023、基于人脸识别技术的年龄评估模块1024、细分模块1025、以及移动手持装置功能设置启动模块1026。其中，所述户影像获取模块、基于人脸识别技术的年龄评估模块1024、以及移动手持装置功能设置启动模块1026均与实施例一相同，不同之处在于：所述人脸检测模块1022、所述判断模块1023和细分模块1025。

本实施例中的所述人脸检测模块1022，先将获取的用户图像处理为灰度图像，再用图像边缘增强算法对灰度图像进行处理，然后用双峰法对图像进行二值化处理，最后获取用户影像中人脸所在区域。所述图像边缘增强算法，是对灰度图像先进行高斯滤波处理，再进行对比度增强处理。所述双峰法对图像进行二值化处理的过程包括：对经图像边缘增强算法处理的灰度图，进行灰度直方图统计，目标(用户人脸图像)的灰度为峰值1，背景的灰度为峰值2，根据峰值1和峰值2加权计算平均值，得到阀值，根据阀值对图像进行二值化处理。所述二值化处理后的图片，首先在该图片中找到连通区域最大的黑色部分(即用户的头发部分，此处背景默认为白色)，然后再查找图像中连通区域第二大和第三大的两个连通区域，并且第三大连通区域的面积不小于第二大连通区域面积的80％，然后将第二大和第三大连通区域定位为用户的2个眼睛，最终获取人脸轮廓。

本实施例中的所述判断模块1023，用于根据人脸所在区域的影像纹理，判断是否为皱纹明显的老者。

本实施例中的所述细分模块1025，与实施例一不同之处在于，其出除了根据运用基于人脸识别技术的年龄评估方法得出用户最终年龄细分用户所属群体之外，还具有当用户人脸所在区域的影像纹理被认为是皱纹明显的老者时，可直接将用户细分为老年组群体。

图3为一种与实施例一不同的通过识别人脸细分用户所属群体并设置移动手持装置的对应功能的方法的具体流程图。该流程始于步骤S301，然后在步骤S302，利用带摄像头的照相模块103，获取用户影像。

在步骤S303，利用人脸检测模块1022，运用本实施例中所述的人脸检测方法获取用户影像中人脸所在区域。

在步骤S304，利用判断模块1023，根据影像纹理，判断是否为皱纹明显的老者。

当步骤S304的判断结果为是时，进入步骤S305，否则进入步骤S306。

在步骤S305，利用细分模块1025直接将用户细分为老年组群体。

在步骤S306，利用基于人脸识别技术的年龄评估模块1024，运用基于人脸识别技术的年龄评估方法得出用户最终年龄。所述运用基于人脸识别技术的年龄评估方法，与实施例一相同。

在步骤S307，细分模块1025根据步骤S306得出的最终年龄细分用户所属群体，该用户所属群体包括：年龄段在5～16岁的少年组、年龄段在17～30岁的青年组、年龄段在31～45岁的中青年组、年龄段在46～65岁的中年组以及年龄段在66岁以上的老年组。

在步骤S305及步骤S307之后，流程进入步骤S308。

在步骤S308，利用移动手持装置功能设置启动模块1026启动与用户所属群体对应的移动手持装置的功能设置，该功能设置对应包括：少年组功能设置、青年组功能设置、中青年组功能设置、中年组功能设置以及老年组功能设置，具体功能设置如前所述。

在步骤S308后，流程结束于步骤S309。

图1所示为一种移动手持装置的电路结构框图，当该移动手持装置安装上本实施例中所述系统后，可自动识别不同年龄段的用户并自动为不同年龄段的用户设置对应功能，无需不同年龄段的用户亲自设置，即可为不同年龄段的用户提供普遍适合其使用的对应功能。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并非用来限定本发明实施的范围，凡依本发明专利范围所做的同等变化与修饰，皆落入本发明专利涵盖的范围。

Claims (12)

1.一种通过识别人脸细分用户所属群体并设置移动手持装置的对应功能的方法，其特征在于包括：

获取用户影像；

获取用户影像中人脸所在区域；

运用基于人脸识别技术的年龄评估方法得出用户最终年龄；

根据最终年龄细分用户所属群体；

启动与用户所属群体对应的移动手持装置的功能设置。

2.根据权利要求1所述的通过识别人脸细分用户所属群体并设置移动手持装置的对应功能的方法，其特征在于：所述用户所属群体包括：年龄段在5～16岁的少年组、年龄段在17～30岁的青年组、年龄段在31～45岁的中青年组、年龄段在46～65岁的中年组以及年龄段在66岁以上的老年组，所述功能设置对应包括：少年组功能设置、青年组功能设置、中青年组功能设置、中年组功能设置以及老年组功能设置。

3.根据权利要求1或2所述的通过识别人脸细分用户所属群体并设置移动手持装置的对应功能的方法，其特征在于：所述运用基于人脸识别技术的年龄评估方法，包括如下步骤：

提取人脸图像特征向量；

将提取的特征向量与特征库中的特征向量进行相似度匹配检索；

运用排序学习算法，在每个与用户图像相似的人脸特征序列中，查找合适的插入位置；

根据排序学习算法的执行结果，得到一组评估结果；

对评估结果进行加权求平均值；

将平均值作为用户最终年龄。

4.一种通过识别人脸细分用户所属群体并设置移动手持装置的对应功能的方法，其特征在于包括：

获取用户影像；

获取用户影像中人脸所在区域；

根据人脸所在区域的影像纹理，判断是否为皱纹明显的老者；

根据判断结果，如果是皱纹明显的老者，则直接将用户细分为用户所属群体中的老年组群体；否则，运用基于人脸识别技术的年龄评估方法得出用户最终年龄，并根据最终年龄细分用户所属群体；

启动与所属群体对应的移动手持装置的功能设置。

5.根据权利要求4所述的通过识别人脸细分用户所属群体并设置移动手持装置的对应功能的方法，其特征在于：所述用户所属群体包括：年龄段在5～16岁的少年组、年龄段在17～30岁的青年组、年龄段在31～45岁的中青年组、年龄段在46～65岁的中年组以及年龄段在66岁以上的老年组，所述功能设置对应包括：少年组功能设置、青年组功能设置、中青年组功能设置、中年组功能设置以及老年组功能设置。

6.根据权利要求4或5所述的通过识别人脸细分用户所属群体并设置移动手持装置的对应功能的方法，其特征在于：所述运用基于人脸识别技术的年龄评估方法，包括如下步骤：

根据人脸识别算法提取特征向量；

将提取的特征向量与特征库中的特征向量进行相似度匹配检索；

运用排序学习算法，在每个与用户图像相似的人脸特征序列中，查找合适的插入位置；

根据排序学习算法的执行结果，得到一组评估结果；

对评估结果进行加权求平均值；

将平均值作为用户最终年龄。

7.一种可实现权利要求1至3任一项所述方法的通过识别人脸细分用户所属群体并设置移动手持装置的对应功能的系统，其特征在于包括：

用户影像获取模块，用于获取用户影像；

人脸检测模块，用于获取用户影像中人脸所在区域；

基于人脸识别技术的年龄评估模块，其运用基于人脸识别技术的年龄评估方法得出用户最终年龄；

细分模块，用于根据最终年龄细分用户所属群体；

移动手持装置功能设置启动模块，用于启动与用户所属群体对应的移动手持装置的功能设置。

8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于：所述用户所属群体包括：年龄段在5～16岁的少年组、年龄段在17～30岁的青年组、年龄段在31～45岁的中青年组、年龄段在46～65岁的中年组以及年龄段在66岁以上的老年组，所述功能设置对应包括：少年组功能设置、青年组功能设置、中青年组功能设置、中年组功能设置以及老年组功能设置。

9.根据权利要求7或8所述的系统，其特征在于：所述基于人脸识别技术的年龄评估模块，包括：

特征向量提取模块，用于根据人脸识别算法提取特征向量；

相似度匹配检索模块，用于将提取的特征向量与特征库中的特征向量进行相似度匹配检索；

排序学习算法模块，其运用排序学习算法，在每个与用户图像相似的人脸特征序列中，查找合适的插入位置；以及

评估结果计算模块，用于根据排序学习算法的执行结果，得到一组评估结果，对评估结果进行加权求平均值，并将平均值作为用户最终年龄。

10.一种可实现权利要求4至6任一项所述方法的通过识别人脸细分用户所属群体并设置移动手持装置的对应功能的系统，其特征在于包括：

用户影像获取模块，用于获取用户影像；

人脸检测模块，用于获取用户影像中人脸所在区域；

判断模块，用于根据人脸所在区域的影像纹理，判断是否为皱纹明显的老者；

细分模块，用于在判断结果为皱纹明显的老者时，直接将用户细分为老年组群体；

基于人脸识别技术的年龄评估模块，用于在判断结果非皱纹明显的老者时，运用基于人脸识别技术的年龄评估方法得出用户最终年龄；

所述细分模块，还用于根据最终年龄细分用户所属群体；

移动手持装置功能设置启动模块，用于启动与用户所属群体对应的移动手持装置的功能设置。

11.根据权利要求10所述的系统，其特征在于：所述用户所属群体包括：年龄段在5～16岁的少年组、年龄段在17～30岁的青年组、年龄段在31～45岁的中青年组、年龄段在46～65岁的中年组以及年龄段在66岁以上的老年组，所述功能设置对应包括：少年组功能设置、青年组功能设置、中青年组功能设置、中年组功能设置以及老年组功能设置。

12.根据权利要求10或11所述的系统，其特征在于：所述基于人脸识别技术的年龄评估模块，包括：

特征向量提取模块，用于根据人脸识别算法提取特征向量；

相似度匹配检索模块，用于将提取的特征向量与特征库中的特征向量进行相似度匹配检索；

排序学习算法模块，其运用排序学习算法，在每个与用户图像相似的人脸特征序列中，查找合适的插入位置；以及

评估结果计算模块，用于根据排序学习算法的执行结果，得到一组评估结果，对评估结果进行加权求平均值，并将平均值作为用户最终年龄。

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