CN109948492A - 基于计算与通信芯片的人脸特征识别系统 - Google Patents

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CN109948492A
CN109948492A CN201910180379.1A CN201910180379A CN109948492A CN 109948492 A CN109948492 A CN 109948492A CN 201910180379 A CN201910180379 A CN 201910180379A CN 109948492 A CN109948492 A CN 109948492A
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Inventor
施明成
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Shenzhen Xinsimai Semiconductor Co Ltd
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Shenzhen Xinsimai Semiconductor Co Ltd
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Abstract

本发明提供基于计算与通信芯片的人脸特征识别系统,涉及人脸识别领域;包括视频采集模块,所述视频采集模块连接到视频流预处理模块,所述视频流预处理模块连接到视频流人脸检测单元,所述视频流人脸检测单元连接到用户人脸特征提取模块,所述用户人脸特征提取模块连接到人脸特征向量采集模块,所述人脸特征向量采集模块发送信息至用户人脸库保存,用户人脸库与人脸数据库进行匹配对比,本发明提供了基于计算与通信芯片的人脸特征识别系统,使得对单独的视频流进行特殊处理,提高人脸识别的几率。

Description

基于计算与通信芯片的人脸特征识别系统
技术领域
本发明涉及人脸识别领域,具体涉及基于计算与通信芯片的人脸特征识别系统。
背景技术
随着信息和网络技术的发展,人脸识别已经成为模式识别领域倍受关注的问题,是模式识别、图像处理和人工智能领域最具挑战性的研究方向之一,已被广泛应用于人机交互系统、安全验证系统、身份证件验证以及罪犯身份识别等方面。人脸识别包括三个主要技术环节,即预处理、人脸特征提取和分类器设计。所述人脸特征提取是在低维特征空间内对原高维空间的人脸模式进行描述、建模,从而提取出有利于分类的低维特征。特征提取是人脸识别的关键环节,有效的人脸特征提取系统和方法不仅使后续的分类器设计简化,而且使识别率大大提高。但是由于人脸模式的复杂性和多变性,在年龄、表情、姿态、视角和光照等条件变化下人脸图像的类内离散度远大于类间离散度,导致很难有效地提取分类特征。因此,人脸特征提取也是人脸识别的主要难点所在。
发明内容
针对现有技术的不足,本发明提供了基于计算与通信芯片的人脸特征识别系统,使得对单独的视频流进行特殊处理,提高人脸识别的几率。
为实现以上目的,本发明通过以下技术方案予以实现:基于计算与通信芯片的人脸特征识别系统,包括视频采集模块,所述视频采集模块连接到视频流预处理模块,所述视频流预处理模块连接到视频流人脸检测单元,所述视频流人脸检测单元连接到用户人脸特征提取模块,所述用户人脸特征提取模块连接到人脸特征向量采集模块,所述人脸特征向量采集模块发送信息至用户人脸库保存,用户人脸库与人脸数据库进行匹配对比。
进一步地,所述视频流预处理包括一下步骤
a.将视频流出现的每个用户进行单独的建库;
b.将视频流每个用户出现的镜头分成2~5秒间隔的视频段;
c.将视频段分别存储到对应的用户库内。
进一步地,所述数据库为用户提前进行视频流人脸特征识别所建立的特征向量库。
本发明提供了基于计算与通信芯片的人脸特征识别系统,使得对单独的视频流进行特殊处理,将视频流出现的每个用户进行单独的建库,进行多次单独识别,提高人脸识别的几率。
附图说明
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,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,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。
图1为本发明的原理框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
本发明的描述中,需要说明的是,术语“竖直”、“上”、“下”、“水平”等指示的方位或者位置关系为基于附图所示的方位或者位置关系,仅是为了便于描述本实用和简化描述,而不是指示或者暗示所指的装置或者元件必须具有特定的方位,以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。此外,“第一”、“第二”、“第三”、“第四”仅用于描述目的,而不能理解为指示或者暗示相对重要性。
本发明的描述中,还需要说明的是,除非另有明确的规定和限制,术语“设置”、“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或一体地连接,可以是机械连接,也可以是电连接,可以是直接连接,也可以是通过中间媒介相连,可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言,可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
实施例1:
如图1所示,基于计算与通信芯片的人脸特征识别系统,包括视频采集模块,所述视频采集模块连接到视频流预处理模块,所述视频流预处理模块连接到视频流人脸检测单元,所述视频流人脸检测单元连接到用户人脸特征提取模块,所述用户人脸特征提取模块连接到人脸特征向量采集模块,所述人脸特征向量采集模块发送信息至用户人脸库保存,用户人脸库与人脸数据库进行匹配对比。
进一步地,所述视频流预处理包括一下步骤
a.将视频流出现的每个用户进行单独的建库;
b.将视频流每个用户出现的镜头分成2~5秒间隔的视频段;
c.将视频段分别存储到对应的用户库内。
进一步地,所述数据库为用户提前进行视频流人脸特征识别所建立的特征向量库。
本发明提供了基于计算与通信芯片的人脸特征识别系统,使得对单独的视频流进行特殊处理,将视频流出现的每个用户进行单独的建库,进行多次单独识别,提高人脸识别的几率。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (3)

1.基于计算与通信芯片的人脸特征识别系统,其特征在于,包括视频采集模块,所述视频采集模块连接到视频流预处理模块,所述视频流预处理模块连接到视频流人脸检测单元,所述视频流人脸检测单元连接到用户人脸特征提取模块,所述用户人脸特征提取模块连接到人脸特征向量采集模块,所述人脸特征向量采集模块发送信息至用户人脸库保存,用户人脸库与人脸数据库进行匹配对比。
2.如权利要求1所述的基于计算与通信芯片的人脸特征识别系统,其特征在于,所述视频流预处理包括一下步骤
a.将视频流出现的每个用户进行单独的建库;
b.将视频流每个用户出现的镜头分成2~5秒间隔的视频段;
c.将视频段分别存储到对应的用户库内。
3.如权利要求1所述的基于计算与通信芯片的人脸特征识别系统,其特征在于,所述数据库为用户提前进行视频流人脸特征识别所建立的特征向量库。
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Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105844132A (zh) * 2016-03-17 2016-08-10 中国科学院上海微系统与信息技术研究所 基于移动终端的人脸识别方法及系统
CN108875341A (zh) * 2018-05-24 2018-11-23 北京旷视科技有限公司 一种人脸解锁方法、装置、系统及计算机存储介质
CN108900793A (zh) * 2018-07-25 2018-11-27 武汉恩智电子科技有限公司 一种基于视频监控的人脸识别视频回放系统

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SE01 Entry into force of request for substantive examination
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RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20190628

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