CN105701463A - 一种对熟人身份进行提醒的方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种对熟人身份进行提醒的方法，其包括如下步骤：采集用户前方的景象；从所述景象中提取行人信息；将提取的行人信息与预先存储的多个熟人信息模板进行比对，当提取的所述行人信息与其中一个所述熟人信息模板比对成功时，向用户发出提醒；否则，不发出提醒。本发明还提供了一种对熟人身份进行提醒的系统，其包括包含计算机可执行指令的模块，以执行上述方法。通过本发明能够对熟人身份进行预先提醒。

Description

一种对熟人身份进行提醒的方法及系统

技术领域

本发明涉及身份识别领域，尤指一种对熟人身份进行提醒的方法及系统。

背景技术

当今社会，手机和数据信息的高速发展，为日常工作生活和交流带来了诸多的便利，我们可以随时随地和世界上任一个角落的朋友通信聊天。但是，手机的广泛使用又使得大部分用户都成了低头一族：任何时候都在低头玩手机，特别是当在路上行走时，不仅不安全，还经常忽视遇到的朋友或相识的熟人。这种表现有可能会给对方造成误解，以为你很高傲，不理睬对方，不和对方打招呼，或者对他有意见，并可能从此就失去了一个朋友。

为了解决上述问题，本发明人致力于设计一种能对路上遇到的熟人的身份进行提醒的方法及系统。

发明内容

本发明的目的是提供一种对熟人身份进行提醒的方法及系统，能够对熟人身份进行预先提醒。

本发明提供的技术方案如下：

一种对熟人身份进行提醒的方法，包括步骤：

采集用户前方的景象；

从所述景象中提取行人信息；

将提取的行人信息与预先存储的多个熟人信息模板进行比对，当提取的所述行人信息与其中一个所述熟人信息模板比对成功时，向用户发出提醒；否则，不发出提醒。

进一步优选地，所述景象进一步包括人脸头像目标和人脸头像位置；

所述采集进一步包括对所述人脸头像目标和所述人脸头像位置进行追踪。

进一步优选地，所述从所述景象中提取行人信息进一步包括：

将所述景象处理为可传送的媒体码流；

将所述媒体码流处理为数字图像序列，同时对所述媒体码流中的原始图像进行优化处理，得到灰度图像；

检测所述数字图像序列以及所述灰度图像中是否有人脸图像信息；

当检测有人脸图像信息后，从所述人脸图像信息中提取脸部器官特征；

对所述脸部器官特征进行有效化处理，得到有效特征值数据。

进一步优选地，所述有效化处理进一步包括：

对所述灰度图像进行二层小波变换，并分别对第二层低频近似图像和第二层水平高频分量进行基于投影的奇异值分解特征提取；

提取部分脸部器官特征，并对其分别进行基于投影的奇异值分解特征提取；

将得到的所有奇异值特征进行排序，并提取顺序靠前的多个奇异值特征作为最终的有效特征值数据。

进一步优选地，所述行人信息、所述熟人信息模板均包括所述有效特征值数据，所述比对进一步包括所述有效特征值数据的比对。

本发明还提供了一种对熟人身份进行提醒的系统，其包括：

采集模块，其用于采集用户前方的景象；

提取模块，其用于从所述景象中提取行人信息；

存储模块，其用于预先存储多个熟人信息模板；

提醒模块，其用于向用户发出提醒；

控制模块，其用于将所述提取模块提取的行人信息与所述存储模块预先存储的多个熟人信息模板进行比对，并当提取的所述行人信息与其中一个所述熟人信息模板比对成功时，控制所述提醒模块向用户发出提醒。

进一步优选地，所述采集模块采集的所述景象进一步包括：人脸头像目标和人脸头像位置；

所述采集模块进一步包括：

追踪子模块，其用于当所述提取模块提取所述行人信息后，对所述人脸头像目标和所述人脸头像位置进行追踪。

进一步优选地，所述提取模块进一步包括：

编码子模块，其用于将所述采集模块采集的景象处理为可传送的媒体码流；

视频处理子模块，其用于将所述媒体码流处理为数字图像序列，同时对所述媒体码流中的原始图像进行优化处理，得到灰度图像；

中央处理子模块，其用于检测所述数字图像序列以及所述灰度图像中是否有人脸图像信息；以及当检测有人脸图像信息后，从所述人脸图像信息中提取脸部器官特征；以及对所述脸部器官特征进行有效化处理，得到有效特征值数据。

进一步优选地，所述中央处理子模块进行的所述有效化处理进一步包括：

对所述灰度图像进行二层小波变换，并分别对第二层低频近似图像和第二层水平高频分量进行基于投影的奇异值分解特征提取；

提取部分脸部器官特征，并对其分别进行基于投影的奇异值分解特征提取；

将得到的所有奇异值特征进行排序，并提取顺序靠前的多个奇异值特征作为最终的有效特征值数据。

进一步优选地，所述存储模块预先存储的多个熟人信息模板进一步包括所述有效特征值数据；

所述控制模块进一步控制所述提取模块提取的所述有效特征值数据与所述存储模块预先存储的所述有效特征值数据进行比对。

通过本发明提供的一种对熟人身份进行提醒的方法及系统，能够带来以下至少一种有益效果：

1、本发明能够采集用户前方的景象，并从该景象中提取行人信息，再通过将该行人信息与预先存储的熟人信息模板进行比对，从而判断所述行人信息是否为熟人，并在判断为熟人时向用户发出提醒。

2、本发明还可以对采集的景象中的人脸头像目标和人脸头像位置进行追踪，可以实现对移动中的人脸头像进行采集。

3、本发明还可以对原始图像进行优化处理，得到图像更为清晰的灰度图像，便于提取更为清晰的脸部器官特征。

4、本发明的熟人信息模板存储在云端，不占用硬件存储空间。

5、本发明可以应用于智能手机或智能穿戴设备上，方便日常使用。

附图说明

下面将以明确易懂的方式，结合附图说明优选实施方式，对一种对熟人身份进行提醒的方法及系统的上述特性、技术特征、优点及其实现方式予以进一步说明。

图1是本发明对熟人身份进行提醒的方法一种实施例的流程图；

图2是本发明对熟人身份进行提醒的方法另一种实施例的流程图；

图3是本发明对熟人身份进行提醒的系统一种实施例的结构示意图；

图4是本发明对熟人身份进行提醒的系统另一种实施例的结构示意图。

具体实施方式

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对照附图说明本发明的具体实施方式。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图，并获得其他的实施方式。

为使图面简洁，各图中只示意性地表示出了与本发明相关的部分，它们并不代表其作为产品的实际结构。另外，以使图面简洁便于理解，在有些图中具有相同结构或功能的部件，仅示意性地绘示了其中的一个，或仅标出了其中的一个。在本文中，“一个”不仅表示“仅此一个”，也可以表示“多于一个”的情形。

在本发明对熟人身份进行提醒的方法的实施例一中，参照图1，包括如下步骤：

步骤101：采集用户前方的景象；

步骤102：从景象中提取行人信息；

步骤103：比对提取的行人信息与预先存储的多个熟人信息模板中的一个是否成功，并当比对成功时，执行步骤104；否则，执行步骤105；

步骤104：向用户发出提醒；

步骤105：不发出提醒。

在本实施例中，步骤101可以通过具有高清拍摄功能的拍摄装置实现，例如带拍摄功能的智能手机，或者仅具有拍摄功能的装置，均可以挂于用户胸前，以便拍摄。步骤102可以通过将视频解码，并对图像处理后提取行人信息，特别是人脸信息。从拍摄的照片或录像中提取人像。步骤103用于将提取的行人信息与预先存储的多个熟人信息模板进行比对，其中，每个熟人信息模板可以是单个人的信息的模板，在比较时，如果提取的行人信息中包括多个行人，则逐一进行比对，只要有一个行人与一个熟人信息模板比对成功时，就可向用户发出提醒；否则，不发出提醒。

在本实施例中，行人信息和熟人信息模板可以是人脸头像，还可以是面部表情、身高、肢体动作、声音信息中的一种或多种。在比对时，可以设定只要一种信息比对成功就可以提醒，例如人脸头像的五官特征比对成功时就可发出提醒；也可以设定信息中的多种信息同时满足才可发出提醒，例如相貌信息、身高均同时满足的情况。且本实施例中的提醒可以是如下提醒方式中的一种或多种：振动提醒、指示灯提醒、语音提醒、显示比对结果的提醒。多种提醒方式可以根据用户的需求进行设定和更改，使用更为灵活。

在本发明对熟人身份进行提醒的方法的实施例二中，包括如下步骤：

采集用户前方的景象，其中，所述景象进一步包括人脸头像目标和人脸头像位置；

对所述人脸头像目标和所述人脸头像位置进行追踪；

从景象中提取行人信息；

比对提取的行人信息与预先存储的多个熟人信息模板中的一个的一致性是否达到预设值，并当达到预设值时，向用户发出提醒；否则，不发出提醒。

相较于实施例一，实施例二增加了对采集的景象中的人脸头像目标和人脸头像位置进行追踪的过程，例如采集到人脸头像后，人脸头像被框中，该框随人脸头像的移动而移动，始终保持对该人脸头像的追踪状态。同时，用于采集的拍摄装置可随人脸头像的移动而自动调整焦距。通过该追踪过程能够保证对移动中的人脸头像进行稳定的采集过程。

在本发明对熟人身份进行提醒的方法的实施例三中，包括如下步骤：

采集用户前方的景象；

将所述景象处理为可传送的媒体码流；

将所述媒体码流处理为数字图像序列，同时对所述媒体码流中的原始图像进行优化处理，得到灰度图像；

检测所述数字图像序列以及所述灰度图像中是否有人脸图像信息；

当检测有人脸图像信息后，从所述人脸图像信息中提取脸部器官特征；

对所述脸部器官特征进行有效化处理，得到有效特征值数据；

比对提取的行人信息中的有效特征值数据与预先存储的其中一个熟人信息模板的有效特征值数据是否一致，并一致时，向用户发出提醒；否则，不发出提醒。

相较于实施例一，实施例三对从景象中提取行人信息的过程进行了细化，具体为先将景象处理为可以传送的媒体码流，便于数据的传送；之后再将媒体码流处理为便于进行图像处理的数字图像序列，同时将原始图像优化处理，得到更为清晰的灰度图像，便于提取脸部五官特征；之后当监测到所述数字图像序列以及所述灰度图像中有人脸图像信息时，从人脸图像信息中提取脸部器官特征；并对脸部器官特征进行有效化处理，得到有效特征值数据。对脸部器官特征进行有效化处理能够将抽象特征变为数据化，更易于进行比较。

在本发明对熟人身份进行提醒的方法的实施例四中，包括如下步骤：

采集用户前方的景象；

将所述景象处理为可传送的媒体码流；

将所述媒体码流处理为数字图像序列，同时对所述媒体码流中的原始图像进行优化处理，得到灰度图像；

检测所述数字图像序列以及所述灰度图像中是否有人脸图像信息；

当检测有人脸图像信息后，从所述人脸图像信息中提取脸部器官特征；

对所述脸部器官特征进行有效化处理，得到有效特征值数据；

此处的有效化处理包括：对所述灰度图像进行二层小波变换，并分别对第二层低频近似图像和第二层水平高频分量进行基于投影的奇异值分解特征提取；

提取部分脸部器官特征，并对其分别进行基于投影的奇异值分解特征提取；

将得到的所有奇异值特征进行排序，并提取顺序靠前的多个奇异值特征作为最终的有效特征值数据；

比对提取的行人信息中的有效特征值数据与预先存储的其中一个熟人信息模板的有效特征值数据是否一致，并一致时，向用户发出提醒；否则，不发出提醒。

相较于实施例三，实施例四对有效化处理进行细化，使过程更具操作性。

在实施例三与实施例四的基础上，所述行人信息、所述熟人信息模板均包括所述有效特征值数据，行人信息与熟人信息模板的比对进一步包括所述有效特征值数据的比对。通过将图像信息处理为有效特征值数据，更易于将采集的人像与存储的人像模板进行比对，使得整个过程更具可行性。

在本发明的一个具体实施例中，参照图2，包括如下步骤：

步骤201：采集用户前方的景象；

步骤202：对景象中的人脸头像目标和人脸头像位置进行追踪；

步骤203：将景象处理为可传送的媒体码流；

步骤204：将媒体码流处理为数字图像序列，同时对所述媒体码流中的原始图像进行优化处理，得到灰度图像；

步骤205：检测数字图像序列以及灰度图像中是否有人脸图像信息；

步骤206：当检测有人脸图像信息后，从人脸图像信息中提取脸部器官特征；

步骤207：对脸部器官特征进行有效化处理，得到有效特征值数据；

步骤208：比对提取的所述有效特征值数据与预先存储的熟人信息模板中的有效特征值数据是否一致；当一致时执行步骤209；否则执行步骤210；

步骤209：向用户发出提醒；

步骤210：不发出提醒。

本发明还可以通过以下实施例中的方式实现：

(1)在一个实施例中，预先存储的多个熟人信息模板进一步通过如下步骤获得：

采集用户前方的景象；

从景象中提取行人信息；

判断与所述行人信息对应的行人与用户间的距离是否达到预设值，并当距离达到预设值时判断是否能在预设的时间段内持续地从前方的景象中提取到所述行人信息；并当能够在预设的时间段内持续提取时将所述行人信息存储为熟人信息模板；否则，丢弃提取的行人信息；当不能在预设的时间段内持续地从前方的景象中提取到所述行人信息时，丢弃提取的行人信息。

上述实施例中的对距离的判断可以通过距离检测装置实现，例如能够通过红外测距传感器，且距离的预设值可以是系统提前设定的，也可以是用户根据需求设定，距离预设值的数值可以是1米或0.8米或0.5米或其他数值。由于相熟的人之间聊天时，二者间的距离较近，因而可通过该距离检测来初步判断行人和用户间是否相熟。当所述的距离达到预设值时，为了进一步确定，可进一步判断是否能在预设的时间段内持续地从前方的景象中提取到所述行人信息，以便于确定行人和用户的聊天时间是否达到所述预设的时间，从而排除仅仅是问路或其他仅相遇一面的情况。所述预设的时间可以是系统提前设定的，也可以是用户根据需求设定，且时间的具体数值可以是5分钟、8分钟或10分钟，或其他值。

上述实施例的预先存储熟人信息模板的步骤可以同前述实施例中的对熟人身份识别的过程同时进行。

进一步优选地，本发明的所述预先存储可以是云端存储，从而可以节省本地存储空间。为了实现云端存储，可以在熟人身份识别的过程中，将提取的行人信息与预先存储的多个熟人信息模板进行比对之前，先将提取的所述行人信息进行缓存，之后将缓存的所述行人信息发送至云端再进行所述比对。同时，在存储熟人信息模板的过程中，在判断与所述行人信息对应的行人与用户间的距离是否达到预设值之前，先将提取的所述行人信息进行缓存；且将所述行人信息存储为所述熟人信息模板进一步包括：将所述行人信息发送至云端进行存储。

(2)本发明的预先存储的多个熟人信息模板还可以进一步通过如下步骤获得：

采集用户前方的景象；

从景象中提取行人信息；

判断行人信息中的面部表情是否达到预设的状态，并当面部表情达到预设的状态时判断是否能在预设的时间段内持续地从前方的景象中提取到所述行人信息；并当能够在预设的时间段内持续提取时将所述行人信息存储为熟人信息模板；否则，丢弃提取的行人信息；当判断行人信息中的面部表情并未达到预设的状态时，丢弃提取的行人信息。

该实施例是另一种存储熟人信息模板的方式，判断面部表情的步骤可以通过能够提取更具体信息的功能模块实现，从而可以提取面部表情。此处的面部表情可以具体为五官的特征，面部表情的预设的状态可以是微笑或其他，具体为五官特征可以是：例如眼睛形状是否拉伸或弯曲，以表示笑意；或者嘴部形状是否拉伸且嘴角是否上提，以表示笑意；或者鼻子或脸部的形状的改变。由于相熟的人之间聊天时，面部表情会表现的比较轻松，因而可通过该方式来初步判断行人和用户间是否相熟。当所述的面部表情达到预设的状态时，为了进一步确定，可进一步判断是否能在预设的时间段内持续地从前方的景象中提取到所述行人信息，以便于确定行人和用户的聊天时间是否达到所述预设的时间，从而排除仅仅是问路或其他仅相遇一面的情况。所述预设的时间可以是系统提前设定的，也可以是用户根据需求设定，且时间的具体数值可以是5分钟、8分钟或10分钟，或其他值。

本实施例的预先存储熟人信息模板的步骤可以同前述实施例的过程同时进行。

在本实施例中，进一步优选地，所述预先存储可以是云端存储，从而可以节省本地存储空间。为了实现云端存储，可以在熟人身份识别的过程中，将提取的行人信息与预先存储的多个熟人信息模板进行比对之前，先将提取的所述行人信息进行缓存，之后将缓存的所述行人信息发送至云端再进行所述比对。同时，在存储熟人信息模板的过程中，在判断行人信息中的面部表情是否达到预设的状态之前，先将提取的所述行人信息进行缓存；且将所述行人信息存储为所述熟人信息模板进一步包括：将所述行人信息发送至云端进行存储。

本发明还提供了一种对熟人身份进行提醒的系统，在系统的实施例一中，参照图3，系统包括：

采集模块1，其用于采集用户前方的景象；

提取模块2，其用于从所述景象中提取行人信息；

存储模块3，其用于预先存储多个熟人信息模板；

提醒模块4，其用于向用户发出提醒；

控制模块5，其用于将所述提取模块2提取的行人信息与所述存储模块3预先存储的多个熟人信息模板进行比对，并当提取的所述行人信息与其中一个所述熟人信息模板比对成功时，控制所述提醒模块4向用户发出提醒。

在系统的实施例一中，所述提取模块用于从所述景象中提取相貌、面部表情、身高、肢体动作、声音信息中的一种或多种；所述存储模块也可以用于预先存储相貌、面部表情、身高、肢体动作、声音信息中的一种或多种。

在系统的实施例一中，提醒模块可以是振动模块、指示灯、语音模块、显示模块中的一种或多种，其中，振动模块，用于向用户发出振动提醒；指示灯用于向用户发出指示灯提醒；语音模块用于向用户发出语音提醒；显示模块用于向用户做出显示比对结果的提醒。

在系统的实施例二中，其包括：

采集模块，其用于采集用户前方的景象；所述景象进一步包括：人脸头像目标和人脸头像位置；

所述采集模块进一步包括：

追踪子模块，其用于当所述提取模块提取所述行人信息后，对所述人脸头像目标和所述人脸头像位置进行追踪；

提取模块，其用于从所述景象中提取行人信息；

存储模块，其用于预先存储多个熟人信息模板；

提醒模块，其用于向用户发出提醒；

控制模块，其用于将所述提取模块提取的行人信息与所述存储模块预先存储的多个熟人信息模板进行比对，并当提取的所述行人信息与其中一个所述熟人信息模板比对成功时，控制所述提醒模块向用户发出提醒。

相较于系统的实施例一，实施例二优选在采集模块中进一步增加了追踪子模块，便于对移动中的人物头像进行追踪和稳定的采集。

在系统的实施例三中，系统包括：

采集模块，其用于采集用户前方的景象；

提取模块，其用于从所述景象中提取行人信息；

所述提取模块进一步包括：编码子模块，其用于将所述采集模块采集的景象处理为可传送的媒体码流；

视频处理子模块，其用于将所述媒体码流处理为数字图像序列，同时对所述媒体码流中的原始图像进行优化处理，得到灰度图像；

中央处理子模块，其用于检测所述数字图像序列以及所述灰度图像中是否有人脸图像信息；以及当检测有人脸图像信息后，从所述人脸图像信息中提取脸部器官特征；以及对所述脸部器官特征进行有效化处理，得到有效特征值数据；

存储模块，其用于预先存储多个熟人信息模板所对应的有效特征值数据；

提醒模块，其用于向用户发出提醒；

控制模块，其用于将所述提取模块提取的行人信息与所述存储模块预先存储的多个熟人信息模板进行比对，并当提取的所述行人信息的有效特征值数据与其中一个所述熟人信息模板的有效特征值数据比对成功时，控制所述提醒模块向用户发出提醒。

相较于系统的实施例一，实施例三增加了细化了提取模块的结构，丰富了提取模块的功能，将提取的抽象的行人信息处理为可便于比较的有效特征值数据。

在系统的实施例四中，对系统实施例三中的中央处理子模块的功能进行细化，将所述有效化处理进一步具体为：对所述灰度图像进行二层小波变换，并分别对第二层低频近似图像和第二层水平高频分量进行基于投影的奇异值分解特征提取；提取部分脸部器官特征，并对其分别进行基于投影的奇异值分解特征提取；将得到的所有奇异值特征进行排序，并提取顺序靠前的多个奇异值特征作为最终的有效特征值数据。通过实施例四使得有效化处理更具操作性。

在系统的实施例五中，相较于系统的实施例三，所述存储模块预先存储的多个熟人信息模板进一步包括所述有效特征值数据；所述控制模块进一步控制所述提取模块提取的所述有效特征值数据与所述存储模块预先存储的所述有效特征值数据进行比对。

在本发明系统的一个具体实施例中，参照图4，包括如下结构：

采集模块1，其用于采集用户前方的景象；

所述采集模块1进一步包括：

追踪子模块1a，其用于当所述提取模块提取所述行人信息后，对所述人脸头像目标和所述人脸头像位置进行追踪；

提取模块2，其用于从所述景象中提取行人信息；

所述提取模块2进一步包括：编码子模块2a，其用于将所述采集模块采集的景象处理为可传送的媒体码流；

视频处理子模块2b，其用于将所述媒体码流处理为数字图像序列，同时对所述媒体码流中的原始图像进行优化处理，得到灰度图像；

中央处理子模块2c，其用于检测所述数字图像序列以及所述灰度图像中是否有人脸图像信息；以及当检测有人脸图像信息后，从所述人脸图像信息中提取脸部器官特征；以及对所述脸部器官特征进行有效化处理，得到有效特征值数据；

存储模块3，其用于预先存储多个熟人信息模板；

提醒模块4，其用于向用户发出提醒；

控制模块5，其用于将所述提取模块2提取的行人信息与所述存储模块3预先存储的多个熟人信息模板进行比对，并当提取的所述行人信息与其中一个所述熟人信息模板比对成功时，控制所述提醒模块4向用户发出提醒。

在本发明的一个优选实施例中，用户利用一个设有可调焦距的千万像素级的高清采集摄像电荷藕合器件图像CCD传感器来采集用户前方的景象视频，当有人员头像进入高清采集摄像CCD传感器时，所述高清采集摄像模块将检测进入采集摄像CCD传感器的人员的人脸头像目标与人脸头像位置，所述高清采集摄像模块将在视频采集画面中的此人员头像闪红色方框标志，并随人员头像的移动而移动且可自动调整焦距。之后通过与所述高清采集摄像CCD传感器连接的采集摄像视频编码子模块，来采集视频数据，获取实时编码视频监控图像，并将所采集的带有人员头像的摄像视频编码成可传送的媒体码流，通过串行总线传送给视频处理子模块。所述视频处理子模块对传送来的媒体码流数据进行压缩视频解码，获取数字图像序列，并对输入的原始图像进行包括灰度化，光照补偿预处理，提高图像质量，得到灰度图像。将所述视频处理子模块处理得到的灰度图像传送给中央处理子模块，中央处理子模块是指一个具有视频图像处理的芯片集成单元模块，该芯片具有人脸图像比对的功能。中央处理子模块对接收到的图像序列进行检测，判断其中是否含有人脸信息，并对该人脸进行识别，从整个人脸中提取出人脸部件特征，包括裸脸，眉毛，眼睛，鼻尖，嘴等人脸部件。首先对得到的标准化人脸灰度图像进行二层小波变换，分别对第二层低频近似图像和第二层水平高频分量进行上述的基于投影的奇异值分解特征提取。为进一步增强提取特征的有效性，例如选取眉毛、眼睛、鼻尖、嘴巴4个位置的代数特征作为人脸的局部特征，即分别对这4个区域分别进行基于投影的奇异值分解特征提取，提取的个数按照4个位置对于不同人脸的贡献率(比例可以为1:2:1:2)确定。最后，将这3组所有的奇异值特征从大到小顺序排列，可优选提取前16个奇异值作为最终的有效特征值。所述中央处理子模块将提取的人脸图像的这16个有效特征值与存储在人脸图像数据库中已知人员的人脸图像的有效特征值数据模板进行搜索匹配比对。若搜索匹配比对结果人脸图像数据库中有已知人员的人脸图像的有效特征值数据模板与提取的人脸图像的这16个有效特征值数值比较匹配或相似度比较高时，所述中央处理子模块将与此模板相对应的已知人员的相关信息调取后通过蓝牙传送给用户的手机终端向用户发出提醒；否则，不发出提醒。

除了具体实施例中提到的应用到手机之外，本发明还可以通过智能穿戴设备进行提醒，例如智能手表或智能手环。

应当说明的是，上述实施例均可根据需要自由组合。以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种对熟人身份进行提醒的方法，其特征在于，包括步骤：

采集用户前方的景象；

从所述景象中提取行人信息；

将提取的行人信息与预先存储的多个熟人信息模板进行比对，当提取的所述行人信息与其中一个所述熟人信息模板比对成功时，向用户发出提醒；否则，不发出提醒。

2.根据权利要求1所述的对熟人身份进行提醒的方法，其特征在于：

所述景象进一步包括人脸头像目标和人脸头像位置；

所述采集进一步包括对所述人脸头像目标和所述人脸头像位置进行追踪。

3.根据权利要求1所述的对熟人身份进行提醒的方法，其特征在于：

所述从所述景象中提取行人信息进一步包括：

将所述景象处理为可传送的媒体码流；

述媒体码流处理为数字图像序列，同时对所述媒体码流中的原始图像进行优化处理，得到灰度图像；

检测所述数字图像序列以及所述灰度图像中是否有人脸图像信息；

当检测有人脸图像信息后，从所述人脸图像信息中提取脸部器官特征；

对所述脸部器官特征进行有效化处理，得到有效特征值数据。

4.根据权利要求3所述的对熟人身份进行提醒的方法，其特征在于：

所述有效化处理进一步包括：

对所述灰度图像进行二层小波变换，并分别对第二层低频近似图像和第二层水平高频分量进行基于投影的奇异值分解特征提取；

提取部分脸部器官特征，并对其分别进行基于投影的奇异值分解特征提取；

将得到的所有奇异值特征进行排序，并提取顺序靠前的多个奇异值特征作为最终的有效特征值数据。

5.根据权利要求3所述的对熟人身份进行提醒的方法，其特征在于：

所述行人信息、所述熟人信息模板均包括所述有效特征值数据，所述比对进一步包括所述有效特征值数据的比对。

6.一种对熟人身份进行提醒的系统，其特征在于，包括：

采集模块，其用于采集用户前方的景象；

提取模块，其用于从所述景象中提取行人信息；

存储模块，其用于预先存储多个熟人信息模板；

提醒模块，其用于向用户发出提醒；

控制模块，其用于将所述提取模块提取的行人信息与所述存储模块预先存储的多个熟人信息模板进行比对，并当提取的所述行人信息与其中一个所述熟人信息模板比对成功时，控制所述提醒模块向用户发出提醒。

7.根据权利要求6所述的对熟人身份进行提醒的系统，其特征在于：

所述采集模块采集的所述景象进一步包括：人脸头像目标和人脸头像位置；

所述采集模块进一步包括：

追踪子模块，其用于当所述提取模块提取所述行人信息后，对所述人脸头像目标和所述人脸头像位置进行追踪。

8.根据权利要求6所述的对熟人身份进行提醒的系统，其特征在于，所述

提取模块进一步包括：

编码子模块，其用于将所述采集模块采集的景象处理为可传送的媒体码流；

视频处理子模块，其用于将所述媒体码流处理为数字图像序列，同时对所述媒体码流中的原始图像进行优化处理，得到灰度图像；

中央处理子模块，其用于检测所述数字图像序列以及所述灰度图像中是否有人脸图像信息；以及当检测有人脸图像信息后，从所述人脸图像信息中提取脸部器官特征；以及对所述脸部器官特征进行有效化处理，得到有效特征值数据。

9.根据权利要求8所述的对熟人身份进行提醒的系统，其特征在于：

所述中央处理子模块进行的所述有效化处理进一步包括：

对所述灰度图像进行二层小波变换，并分别对第二层低频近似图像和第二层水平高频分量进行基于投影的奇异值分解特征提取；

提取部分脸部器官特征，并对其分别进行基于投影的奇异值分解特征提取；

将得到的所有奇异值特征进行排序，并提取顺序靠前的多个奇异值特征作为最终的有效特征值数据。

10.根据权利要求8所述的对熟人身份进行提醒的系统，其特征在于：

所述存储模块预先存储的多个熟人信息模板进一步包括所述有效特征值数据；

所述控制模块进一步控制所述提取模块提取的所述有效特征值数据与所述存储模块预先存储的所述有效特征值数据进行比对。