CN106548143A - 一种基于面部识别技术及记忆功能的人脸识别系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于面部识别技术及记忆功能的人脸识别系统及方法，人脸识别系统包括传感器模块、储存记忆卡单元、视频处理专用芯片模块、视频编码器模块和视频解码器模块；其中，传感器模块进行模拟视频的采集；视频处理专用芯片模块对模拟视频进行视频A/D转换得到数字视频；数字视频输入到视频编码器中，并对数字视频进行编码；编码后的数字视频发送到解码器，解码器对数字视频进行解码，得到解码视频的输出。本发明的人脸识别系统通过面部识别技术分析并储存客户面部信息，在与客户基本信息对应后储存，从而使客户再度光临时能迅速调用数据进行反应；本发明具有结构简单、实用可靠、能识人脸特征、记忆人脸特征、调用往期数据等优点。

Description

一种基于面部识别技术及记忆功能的人脸识别系统及方法

技术领域

本发明涉及用于服务行业的智能服务机器人技术领域，尤其涉及一种基于面部识别技术及记忆功能的人脸识别系统及方法。

背景技术

人脸识别系统的研究始于20世纪60年代。20世纪80年代后，随着计算机技术和光学成像技术的高速发展，人脸识别系统也得以发展，而真正进入初级的应用阶段则是在20世纪90年代后期，并以美国、德国、日本为主要发展国家。

人脸识别是对于人的脸部特征信息进行采集分析、身份识别的一种生物识别技术。面部识别，通常也称人像识别，是用摄像头采集含有人脸的图像或视频，并从中自动检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术。

狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。

而广义的人脸识别技术实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸定位、人脸图像采集、人脸识别预处理、身份对应确认以及身份查找等。本发明就是广义的人脸识别技术。

人脸识别系统成功的关键在于是否拥有合适的核心算法，并使识别结果具有实用性的识别效率。

人脸识别系统集成了人工智能、机器学习、机器识别、视频图像处理等多种专业技术，同时需结合中间数据处理的理论与实现，展现了人工智能由弱变强的转化。

发明内容

为了克服现有技术存在的缺点与不足，本发明提供一种基于面部识别技术及记忆功能的人脸识别系统及方法，集成了面部识别技术和存储功能的一种结构简单、实用可靠的用于智能服务机器人的人脸识别系统及方法。

为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于面部识别技术及记忆功能的人脸识别系统，包括传感器模块、储存记忆卡单元、视频处理专用芯片模块、视频编码器模块和视频解码器模块，所述传感器模块、视频处理专用芯片模块、视频编码器模块和视频解码器模块顺序连接，所述视频编码器模块与储存记忆卡单元连接，其中

所述传感器模块用于扫描和采集人脸数据；

所述储存记忆卡单元用于进行数据储存，且在分析到类似数据时迅速调用数据；

所述视频处理专用芯片模块用于对采集的视频进行分解化处理；

所述视频编码器模块用于对采集到的视频进行数据处理与分析；

所述视频解码器模块用于对视频编码器模块数据处理过的数据调取还原。

进一步地，所述传感器模块包括超声波传感器，所述超声波用于检测人脸的面部特征。

进一步地，所述视频处理专用芯片模块包括逻辑产生单元和数据处理单元，所述逻辑产生单元用于对模拟视频进行视频A/D转换，所述数据处理单元对经过视频A/D转换后的视频数据进行进一步的数据处理。

进一步地，所述视频处理专用芯片模块采用Directshow体系，从而使视频的采集直接从设备中读取。

进一步地，所述视频编码器模块包括视频编码器，所述视频解码器模块包括视频解码器。

进一步地，所述视频编码器模块和视频解码器模块均遵循MPEG标准。

进一步地，所述储存记忆卡单元包括若干储存记忆卡，所述储存记忆卡将采集的视频数据进行分区域储存。

本发明另一目的是提供一种基于面部识别技术及记忆功能的人脸识别方法，包括下述步骤：

S1、传感器模块采集人脸视频数据，并发送给视频处理专用芯片模块；

S2、视频处理专用芯片模块对人脸视频数据进行视频采集处理后发送给视频编码器模块；

S3、视频编码器模块对视频数据进行编码处理；

S4、储存记忆卡单元对视频编码器模块编码处理后的数据进行分区储存；

S5、视频解码器对储存记忆卡单元中的数据进行调取、解码、使用。

进一步地，所述步骤S2中进行视频采集处理，具体为：

S21、视频处理专用芯片模块的逻辑产生单元将从传感器模块获取的模拟视频进行视频A/D转换；

S22、经过视频A/D转换后的视频数据流进入数据处理单元中的视频数据处理器进行数据处理。

进一步地，所述步骤S3中编码器对视频数据进行编码处理，其具体为：

S31、编码器从视频处理专用芯片中获取被处理过的视频数据流进行编码处理；

S32、将编码处理后的数据进行数据打包处理，通过自适应非均匀纠错控制后由传输网络传输；

S33、传输网络将数据进行反馈控制、自适应码率控制以及自适应非均匀纠错控制后，返回给编码器。

采用上述技术方案后，本发明至少具有如下有益效果：人脸识别系统内置众多储存卡，能将传输过来的编码数据选用Xvid Encoder和Xvid Decoder进行解码储存，使安装人脸识别系统的智能机器人能在该客户再次光临本店时，迅速调用数据，进行亲切的问候。

附图说明

图1是本发明一种基于面部识别技术及记忆功能的人脸识别系统的视频传输系统框架图；

图2是本发明一种基于面部识别技术及记忆功能的人脸识别系统的视频采集处理系统框架图；

图3是本发明一种基于面部识别技术及记忆功能的人脸识别系统的编码数据处理系统框架图。

具体实施方式

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互结合，下面结合附图和具体实施例对本申请作进一步详细说明。

如图1所示，传感器模块通过模拟视频的输入进行视频采集；视频处理专用芯片模块对模拟视频进行视频A/D转换得到数字视频；数字视频输入到视频编码器模块的视频编码器中，并对数字视频进行编码；编码后的数字视频根据传输控制协议经过通信网络发送到解码器，解码器对数字视频进行解码，得到解码视频的输出。

如图2所示，人脸识别系统的视频采集处理系统，视频处理专用芯片模块的逻辑产生单元将从传感器模块获取的模拟视频进行视频A/D转换；经过视频A/D转换后的视频数据流进入数据处理单元中的视频数据处理器进行数据处理。

如图3所示，编码器对视频数据进行编码处理，其具体为：编码器从视频处理专用芯片中获取被处理过的视频数据流进行编码处理；将编码处理后的数据进行数据打包处理，通过自适应非均匀纠错控制后由传输网络传输；传输网络将数据进行反馈控制、自适应码率控制以及自适应非均匀纠错控制后，返回给编码器。

本发明的人脸识别系统，将其内置于智能服务机器人眼眶之中。该智能机器人，外观精巧、构思精密、人性化设计、实用性强，可为服务行业带来极大的方便。其内置多个传感器检测人脸特征，并内置多个储存记忆卡能记录相应数据，使该智能机器人能认出再次光临本店的客人。这款智能机器人将具有移动视频监控、无线视频传输和视频中心储存功能，其内置的人脸识别系统采用Directshow体系，使视频采集直接从设备中读取，内存映射，使运输效率大大提高。本款智能机器人能通过人脸识别系统使用视频处理专用芯片高速DSP、FPGA等完成视频处理以保证数据分析的完整性和实时性，并在编解码过程中，分别选用Xvid Encoder和Xvid Decoder作为视频编码器和解码器，遵循MPEG标准，具有编码速度快、压缩率大、质量损失小的特点。

该机器人的眼部具有面部识别功能：机器人的眼部会发出超声波来检测脸部特征，再利用视频处理专用芯片，采用Directshow体系，将识别到的面部特征进行传输。

该机器人的眼部具有储存记忆功能：该智能机器人的脑部部分内置众多储存卡，能将传输过来的编码数据选用Xvid Encoder和Xvid Decoder进行解码储存，使机器人能在该客户再次光临本店时，迅速调用数据，进行亲切的问候。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解的是，在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种等效的变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同范围限定。

Claims (10)

1.一种基于面部识别技术及记忆功能的人脸识别系统，其特征在于，包括传感器模块、储存记忆卡单元、视频处理专用芯片模块、视频编码器模块和视频解码器模块，所述传感器模块、视频处理专用芯片模块、视频编码器模块和视频解码器模块顺序连接，所述视频编码器模块与储存记忆卡单元连接，其中

所述传感器模块用于扫描和采集人脸数据；

所述储存记忆卡单元用于进行数据储存，且在分析到类似数据时迅速调用数据；

所述视频处理专用芯片模块用于对采集的视频进行分解化处理；

所述视频编码器模块用于对采集到的视频进行数据处理与分析；

所述视频解码器模块用于对视频编码器模块数据处理过的数据调取还原。

2.如权利要求1所述的一种基于面部识别技术及记忆功能的人脸识别系统，其特征在于，所述传感器模块包括超声波传感器，所述超声波用于检测人脸的面部特征。

3.如权利要求1所述的一种基于面部识别技术及记忆功能的人脸识别系统，其特征在于，所述视频处理专用芯片模块包括逻辑产生单元和数据处理单元，所述逻辑产生单元用于对模拟视频进行视频A/D转换，所述数据处理单元对经过视频A/D转换后的视频数据进行进一步的数据处理。

4.如权利要求1或3所述的一种基于面部识别技术及记忆功能的人脸识别系统，其特征在于，所述视频处理专用芯片模块采用Directshow体系，从而使视频的采集直接从设备中读取。

5.如权利要求1所述的一种基于面部识别技术及记忆功能的人脸识别系统，其特征在于，所述视频编码器模块包括视频编码器，所述视频解码器模块包括视频解码器。

6.如权利要求1所述的一种基于面部识别技术及记忆功能的人脸识别系统，其特征在于，所述视频编码器模块和视频解码器模块均遵循MPEG标准。

7.如权利要求1所述的一种基于面部识别技术及记忆功能的人脸识别系统，其特征在于，所述储存记忆卡单元包括若干储存记忆卡，所述储存记忆卡将采集的视频数据进行分区域储存。

8.如权利要求1-7中任一项所述的一种基于面部识别技术及记忆功能的人脸识别方法，其特征在于，包括下述步骤：

S1、传感器模块采集人脸视频数据，并发送给视频处理专用芯片模块；

S2、视频处理专用芯片模块对人脸视频数据进行视频采集处理后发送给视频编码器模块；

S3、视频编码器模块对视频数据进行编码处理；

S4、储存记忆卡单元对视频编码器模块编码处理后的数据进行分区储存；

S5、视频解码器对储存记忆卡单元中的数据进行调取、解码、使用。

9.如权利要求8所述的一种基于面部识别技术及记忆功能的人脸识别方法，其特征在于，所述步骤S2中进行视频采集处理，具体为：

S21、视频处理专用芯片模块的逻辑产生单元将从传感器模块获取的模拟视频进行视频A/D转换；

S22、经过视频A/D转换后的视频数据流进入数据处理单元中的视频数据处理器进行数据处理。

10.如权利要求8所述的一种基于面部识别技术及记忆功能的人脸识别方法，其特征在于，所述步骤S3中编码器对视频数据进行编码处理，其具体为：

S31、编码器从视频处理专用芯片中获取被处理过的视频数据流进行编码处理；

S32、将编码处理后的数据进行数据打包处理，通过自适应非均匀纠错控制后由传输网络传输；

S33、传输网络将数据进行反馈控制、自适应码率控制以及自适应非均匀纠错控制后，返回给编码器。