CN109711293A - 一种基于人脸识别的道闸装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于人脸识别的道闸装置，该道闸装置包括道闸和用于控制道闸开闭的道闸控制系统；道闸控制系统包括：图像采集模块、图像处理模块、图像匹配模块和控制模块；图像采集模块采集开闸人的人脸图像；图像处理模块对采集的人脸图像进行处理，提取开闸人的人脸图像特征值；图像匹配模块将提取到的人脸图像特征值和预存储的有开闸权限的用户的人脸图像特征值进行匹配，并发送匹配结果至控制模块；控制模块根据接收到的匹配结果，控制道闸的开闭。本发明基于人脸识别功能，该道闸装置能够快速读取开闸人的图像信息，同时实现智能控制道闸的开启，系统集成度高、安全性可靠。

Description

一种基于人脸识别的道闸装置

技术领域

本发明涉及安全设施技术领域，具体涉及一种基于人脸识别的道闸装置。

背景技术

智能家居、智能小区甚至智慧城市是人们追求的目标，但目前的道闸装置仍有很大的改善空间。传统的道闸系统主要是采用钥匙、磁卡、密码、IC卡等方式。其存在携带不方便、容易被复制、伪造、盗用、破译、遗忘等缺点，其安全性存在问题。

发明内容

针对上述问题，本发明提供一种基于人脸识别的道闸装置。

本发明的目的采用以下技术方案来实现：

一种基于人脸识别的道闸装置，该道闸装置包括道闸和用于控制所述道闸开闭的道闸控制系统；所述道闸控制系统包括：图像采集模块、图像处理模块、图像匹配模块和控制模块；所述图像采集模块，用于采集开闸人的人脸图像；所述图像处理模块，用于对采集的人脸图像进行处理，提取开闸人的人脸图像特征值；所述图像匹配模块，用于将提取到的人脸图像特征值和预存储的有开闸权限的用户的人脸图像特征值进行匹配，并发送匹配结果至所述控制模块；所述控制模块，用于根据接收到的匹配结果，控制所述道闸的开闭，具体地，如果匹配结果显示开闸人具有开闸权限，所述控制模块控制所述道闸开启，反之，所述道闸不开启。

优选地，所述道闸控制系统还包括与所述控制模块相连接的报警模块，所述报警模块，用于当匹配结果显示开闸人不具有开闸权限时，所述控制模块发送报警指令至所述报警模块，所述报警模块进行报警。

优选地，所述道闸控制系统还包括与所述图像匹配模块相连接的存储模块，所述存储模块中存储有开闸权限的用户的人脸图像特征值。

优选地，所述图像采集模块为CCD相机。

本发明的有益效果为：本发明基于人脸识别功能，该道闸装置能够快速读取开闸人的图像信息，同时实现智能控制道闸的开启，系统集成度高、安全性可靠。

附图说明

利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。

图1是本发明实施例道闸装置的结构示意图；

图2是图像处理模块4的框架结构图。

附图标记：道闸1；道闸控制系统2；图像采集模块3；图像处理模块4；图像匹配模块5；控制模块6；报警模块7；存储模块8；去噪单元41；增强单元42；特征提取单元43。

具体实施方式

结合以下实施例对本发明作进一步描述。

图1示出了一种基于人脸识别的道闸装置，该道闸装置包括道闸1和用于控制所述道闸开闭的道闸控制系统2。

所述道闸控制系统2包括：图像采集模块3、图像处理模块4、图像匹配模块5和控制模块6；所述图像采集模块3，用于采集开闸人的人脸图像；所述图像处理模块4，用于对采集的人脸图像进行处理，提取开闸人的人脸图像特征值；所述图像匹配模块5，用于将提取到的人脸图像特征值和预存储的有开闸权限的用户的人脸图像特征值进行匹配，并发送匹配结果至所述控制模块6；所述控制模块6，用于根据接收到的匹配结果，控制所述道闸的开闭，具体地，如果匹配结果显示开闸人具有开闸权限，所述控制模块6控制所述道闸开启，反之，所述道闸不开启。

优选地，所述道闸控制系统2还包括与所述控制模块6相连接的报警模块7，所述报警模块7，用于当匹配结果显示开闸人不具有开闸权限时，所述控制模块6发送报警指令至所述报警模块7，所述报警模块7进行报警。

优选地，所述道闸控制系统2还包括与所述图像匹配模块5相连接的存储模块8，所述存储模块8中存储有开闸权限的用户的人脸图像特征值。

优选地，所述图像采集模块3为CCD相机。

本发明的有益效果为：本发明基于人脸识别功能，该道闸装置能够快速读取开闸人的图像信息，同时实现智能控制道闸的开启，系统集成度高、安全性可靠。

优选地，参见图2，所述图像处理模块4包括去噪单元41、增强单元42和特征提取单元43；所述去噪单元41，用于对采集的人脸图像进行去噪，去除所述人脸图像中的随机噪声；所述增强单元42，用于对去噪后的人脸图像进行模糊增强处理；所述特征提取单元43，用于从增强处理后的人脸图像中提取人脸图像特征值。

在一个实施例中，所述对采集的人脸图像进行去噪，具体为：

(1)对采集的人脸图像进行小波变换，得到一组小波变换系数D＝{d₁,d₂,…,d_n}，n为小波系数的个数；

(2)利用下式对得到的小波系数进行估计，得到小波系数的估计值；

式中，为第i个小波系数的估计值，i＝1,2,…,n；d_i为第i个小波系数，T₁为设定的阈值下限值，T₂为设定的阈值上限值，|d|_max为高频小波系数的绝对值的最大值，|d|_min为高频小波系数的绝对值的最小值，c为一比例因子，其取值为0＜c≤1，其用于控制小波系数的收缩程度；sgn(f)为符号函数，f为正数时，取1，为负数时，取-1；

(3)对得到的小波系数的估计值进行小波重构，即可得到去噪后的人脸图像。

有益效果：本实施例采用上述算法对采集的人脸图像进行分段去噪处理，该算法考虑了小波系数中高频小波系数绝对值的最大值、最小值的影响，有利于保留低频小波系数中的细节特征，同时有效去除高频小波系数中的随机噪声，且本实施例中的算式在阈值处连续且可导，有效抑制了振铃、伪Gibbs效应等带来的视觉失真，提高了去噪效果，降低了后续人脸图像处理的复杂度，有利于后续对人脸图像准确识别。

在一个实施例中，所述对去噪后的人脸图像进行模糊增强处理，具体为：

(1)将去噪后的人脸图像分割成A个大小为M×N图像块；

(2)采用自定义的隶属度函数分别将分割得到的图像块由空间域变换到模糊域，并计算所有像素点的隶属度值，其中，自定义的隶属度函数为：

当时，

当时，

式中，为第a个图像块中第m行第n列的像素点的隶属度值，其中，a＝1,2,…,A，m＝1,2,…,M，n＝1,2,…,N；为第a个图像块的最大灰度值，为第a个图像块的最小灰度值，ch_max为去噪后的人脸图像的最大灰度值，ch_min为去噪后的人脸图像的最小灰度值，为设定的第a个图像块的灰度阈值，为第a个图像块中第m行第n列的像素点的灰度值，τ为隶属度因子，其满足τ≥1；

(3)在模糊域中，利用非线性变换公式对得到的像素点的隶属度值进行修正，得到修正后的像素点的隶属度值；

式中，为第a个图像块中第m行第n列的像素点的修正后的隶属度值，为第a个图像块中第m行第n列的像素点的隶属度值，为的隶属度阈值，可由步骤(2)的隶属度函数计算得到；

(4)把修正后的像素点的隶属度值转换为相应像素点的灰度值，得到模糊增强后的人脸图像，其中，把第a个图像块中第m行第n列的像素点的修正后的隶属度值转换为其灰度值的式子是：

当时，

当时，

式中，为逆变换后得到的第a个图像块中第m行第n列的像素点的灰度值，为修正后的隶属度值；为修正后的第a个图像块的隶属度阈值，其可由步骤(3)中的式中求解得到。

遍历所有图像块，所有像素点构成的集合即为模糊增强后的人脸图像。

有益效果：利用自定义的隶属度函数将去噪后的人脸图像从空间域变换到模糊域，使之在模糊域中，各个图像块中的像素点灰度值映射在[0,1]区间。通过设定每个图像块的隶属度阈值根据每个图像块中各个像素点的灰度值大小以及去噪后的视频图像的最大灰度值以及最小灰度值，将每个图像块分为灰度级较高的区域和灰度级较低的区域，并分别在这两个区域内用不同的隶属度函数求解区域内像素点的隶属度值，这样做可以削弱灰度级较低的部分，使相应的像素点的灰度级更低，同时增强灰度级较高的部分，使相应的像素点的灰度级更高，以此来达到图像增强的目的；通过在模糊域中完成对去噪后的人脸图像的增强处理，使得去噪后的人脸图像得到有效增强，使得整个增强后的人脸图像变亮的同时，能够更好的保留人脸图像中的细节特征，有利于后续对购买者身份的准确识别。

在一个优选实施例中，的值还可以利用下式求解得到：

式中，为第a个图像块的灰度值阈值，为去噪后的人脸图像的平均灰度值，为第a个图像块中第m行第n列位置处的像素点的灰度值，表示第a个图像块中所有像素点的灰度值的中值，γ₁、γ₂为权重系数。

有益效果：本实施例中，利用上述方法求解各个图像块的灰度值阈值，该方法不仅考虑了去噪后的人脸图像的平均灰度值与图像块中各个像素点灰度值的差的平方和，还考虑了图像块中像素点的中值的影响，该方法得到的图像块的灰度值阈值能够自适应的将相应图像块由空间域变换到模糊域，进而实现在模糊域中对各个图像块的增强操作，该方法能够对相应图像块的细节特征进行有效增强，同时抑制了残余噪声的影响。

最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。

Claims (6)

1.一种基于人脸识别的道闸装置，其特征是，包括道闸和用于控制所述道闸开闭的道闸控制系统；

所述道闸控制系统包括：图像采集模块、图像处理模块、图像匹配模块和控制模块；

所述图像采集模块，用于采集开闸人的人脸图像；

所述图像处理模块，用于对采集的人脸图像进行处理，提取开闸人的人脸图像特征值；

所述图像匹配模块，用于将提取到的人脸图像特征值和预存储的有开闸权限的用户的人脸图像特征值进行匹配，并发送匹配结果至所述控制模块；

所述控制模块，用于根据接收到的匹配结果，控制所述道闸的开闭，具体地，如果匹配结果显示开闸人具有开闸权限，所述控制模块控制所述道闸开启，反之，所述道闸不开启。

2.根据权利要求1所述的道闸装置，其特征是，所述道闸控制系统还包括与所述控制模块相连接的报警模块，所述报警模块，用于当匹配结果显示开闸人不具有开闸权限时，所述控制模块发送报警指令至所述报警模块，所述报警模块进行报警。

3.根据权利要求1所述的道闸装置，其特征是，所述道闸控制系统还包括与所述图像匹配模块相连接的存储模块，所述存储模块中存储有开闸权限的用户的人脸图像特征值。

4.根据权利要求1所述的道闸装置，其特征是，所述图像采集模块为CCD相机。

5.根据权利要求1所述的道闸装置，其特征是，所述图像处理模块包括去噪单元、增强单元和特征提取单元；

所述去噪单元，用于对采集的人脸图像进行去噪，去除所述人脸图像中的随机噪声；

所述增强单元，用于对去噪后的人脸图像进行模糊增强处理；

所述特征提取单元，用于从增强处理后的人脸图像中提取人脸图像特征值。

6.根据权利要求5所述的道闸装置，其特征是，所述对采集的人脸图像进行去噪，具体为：

(1)对采集的人脸图像进行小波变换，得到一组小波变换系数D＝{d₁，d₂，...，d_n}，n为小波系数的个数；

(2)利用下式对得到的小波系数进行估计，得到小波系数的估计值；

式中，为第i个小波系数的估计值，i＝1，2，...，n；d_i为第i个小波系数，T₁为设定的阈值下限值，T₂为设定的阈值上限值，|d|_max为高频小波系数的绝对值的最大值，|d|_min为高频小波系数的绝对值的最小值，c为一比例因子，其取值为0＜c≤1，其用于控制小波系数的收缩程度；sgn(f)为符号函数，f为正数时，取1，为负数时，取-1；

(3)对得到的小波系数的估计值进行小波重构，即可得到去噪后的人脸图像。