CN112085416A - 一种基于云计算的个性化健身管理系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种基于云计算的个性化健身管理系统，包括：云管理平台和用户终端；云管理平台包括登录模块、健身模块和数据管理模块；登录模块用于获取用户终端发送的用户身份信息；健身模块用于根据与该用户身份信息对应的健身信息，生成个性化健身计划并发送到用户终端；数据管理模块，用于接收由用户终端发送的健身数据，并对该健身数据进行管理。本发明能够针对用户对应的健身信息生成相应的个性化健身计划，有助于为用户健身活动提供个性化以及科学化的指引，有助于提高用户健身的效果。

Description

一种基于云计算的个性化健身管理系统
技术领域
本发明涉及云计算技术领域，特别是一种基于云计算的个性化健身管理系统。
背景技术
随着人们的生活水平和对健康的关注度不断提高，大量的用户加入到日常健身的队伍当中。目前，用户在进行健身的时候，在健身中心面对大量种类繁多的健身器材，容易出现“无从下手”的困境，漫无目的地选择健身器材进行锻炼，并不能达到很好的健身效果。同时传统健身器材存在着功能单一、交互性差等弊端，已经难以满足网络信息化时代人们日益增长的个性化健身需求。在如今新科技充斥的社会中，迫切需要利用新科技，如云计算技术，来满足健身者个性化的健身需求。
发明内容
针对上述问题，本发明旨在提供一种基于云计算的个性化健身管理系统。
本发明的目的采用以下技术方案来实现：
提出一种基于云计算的个性化健身管理系统，包括：云管理平台和用户终端；
云管理平台包括登录模块、健身模块和数据管理模块；
登录模块用于获取用户终端发送的用户身份信息；
健身模块用于根据与该用户身份信息对应的健身信息，生成个性化健身计划并发送到用户终端；
数据管理模块，用于接收由用户终端发送的健身数据，并对该健身数据进行管理；
用户终端包括界面模块，第一通信模块和第二通信模块；
第一通信模块用于与云管理平台进行通信连接，实现与云管理平台的数据交互；
第二通信模块用于与健身设备上的智能终端进行通信连接，接收由该智能终端发送的健身数据；
界面模块用于接收用户的操作指令和显示由云管理平台发送的个性化健身计划。
在一种实施方式中，健身信息包括：用户基本信息、历史健身数据记录、偏好健身项目信息、健身目标信息中的一项或多项；其中用户基本信息包括用户的身高、体重、体脂率中的一项或多项。
在一种实施方式中，个性化健身计划包括：健身项目，以及该健身项目对应的健身器材信息以及计划信息。
在一种实施方式中，健身模块包括：
根据用户基本信息，计算各健身项目的基本权重因子；
根据用户偏好健身项目信息，计算各健身项目的项目权重因子；
根据用户历史健身数据记录，计算各健身项目的训练周期权重因子；
根据用户的健身目标，计算各健身项目的效果权重因子；
根据各健身项目的基本权重因子、项目权重因子、训练周期权重因子和效果权重因子获取合适的训练项目，并根据用户基本信以及健身目标信息分配训练项目的训练计划，生成个性化健身计划。
在一种实施方式中，云管理平台还包括数据库模块；
数据库模块用于存储用户身份信息，以及用户身份信息对应的健身信息和健身数据。
在一种实施方式中，用户终端的第二通信模块接收健身设备上的智能终端实时发送的健身数据，并将该健身数据通过第一通信模块实时发送到云管理平台；其中第二通信模块与健身设备上的智能终端建立通信连接时，获取该健身设备信息，并将该健身设备信息通过第一通信模块发送到云管理平台
云管理平台还包括多媒体展示模块；
其中多媒体展示模块用于当检测到用户终端与健身设备建立连接时，向用户终端推送与该健身设备相应的健身设备教学视频或使用注意事项信息。
在一种实施方式中，登录模块还包括身份验证单元，身份验证单元用于验证由用户终端发送的身份验证信息，当身份验证通过后允许用户登录云管理平台。
在一种实施方式中，用户终端包括图像获取模块；图像获取模块用户获取用户人脸图像信息，并通过第一通信模块将获取的用户人脸图像发送到云管理平台；
身份验证单元还包括：
图像接收单元，用于接收由用户终端发送的用户人脸图像；
图像预处理单元，用于对接收的用户人脸图像进行预处理，输出预处理后的用户人脸图像；
图像分割单元，用于对预处理后的用户人脸图像进行边缘检测和分割处理，获取用户人脸图像中的人脸部分；
特征提取单元，用于对获取的人脸部分进行特征提取处理，获取该人脸部分的人脸特征参数；
特征匹配单元，用于根据获取的人脸部分的人脸特征参数与数据库中预存的用户人脸特征参数进行比对，当匹配到获取的人脸特征参数与数据库中预存的用户人脸特征参数的相似度大于设定的阈值时，输出身份验证通过信息并允许用户登录云管理平台。
本发明的有益效果为：
1)云管理平台能够针对用户对应的健身信息生成相应的个性化健身计划，有助于为用户健身活动提供个性化以及科学化的指引，有助于提高用户健身的效果。
2)通过建立云管理平台、用户终端以及健身设备的通信连接系统，有助于对用户操作健身设备产生的健身数据进行有效的记录和管理，使得用户对自身的健身计划以及健身活动“有迹可循”，为用户对自身健身成果以及健身数据的管理提供了支持。
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为本发明基于云计算的个性化健身管理系统的框架结构图；
图2为本发明云管理平台中登录模块的框架结构图。
具体实施方式
结合以下应用场景对本发明作进一步描述。
参见图1，其示出一种基于云计算的个性化健身管理系统，包括：云管理平台和用户终端；
云管理平台包括登录模块、健身模块和数据管理模块；
登录模块用于获取用户终端发送的用户身份信息；
健身模块用于根据与该用户身份信息对应的健身信息，生成个性化健身计划并发送到用户终端；
数据管理模块，用于接收由用户终端发送的健身数据，并对该健身数据进行管理；
用户终端包括界面模块，第一通信模块和第二通信模块；
第一通信模块用于与云管理平台进行通信连接，实现与云管理平台的数据交互；
第二通信模块用于与健身设备上的智能终端进行通信连接，接收由该智能终端发送的健身数据；
界面模块用于接收用户的操作指令和显示由云管理平台发送的个性化健身计划。
在一种实施方式中，用户终端的界面模块包括触摸显示屏，该触摸显示屏显示云管理平台的web界面，供用户操作该web界面登录到云管理平台中。
同时，该用户终端也可以通过专用的应用程序、app、第三方小程序等接入云管理平台。
在一种实施方式中，用户终端的第一通信模块包括WIFI单元或者无线通信单元，用户终端通过WIFI网络或者无线网络(如4G、5G网络)与云管理平台进行通信和数据交互。
在一种实施方式中，用户终端的第二通信模块包括WIFI单元、蓝牙单元或者通信接口单元，用户终端通过WIFI网络、蓝牙或者有线通信的方式与健身设备上的智能终端进行通信连接。
针对健身设备上的智能终端，该智能终端能够采集用户在使用对应健身设备时的健身数据，其中提供可行的实施方式如下：
健身设备为跑步机时，设置在跑步机上的智能终端能够采集用户在使用该跑步机时的健身数据，包括距离、时间、配速等数据，在用户使用跑步机的过程中，跑步机上的智能终端实时将用户当前的健身数据发送到用户终端，由用户终端上传至云管理平台进行记录和管理。
健身设备为扩胸设备时，设置在扩胸设备的智能终端能够采集用户在使用该扩胸设备时的健身数据，包括配重、扩胸次数、时间等数据，在用户使用扩胸设备的过程中，扩胸设备上的智能终端实施将用户当前的健身数据发送到该用户的用户终端，由该用户终端上传至云进行记录和管理。
上述实施方式，有助于对用户的健身行为进行有效记录和集中管理，同时有助于云管理平台根据用户的历史健身数据制定个性化的健身计划。
在一种实施方式中，健身信息包括：用户基本信息、历史健身数据记录、偏好健身项目信息、健身目标信息中的一项或多项；其中用户基本信息包括用户的身高、体重、体脂率中的一项或多项。
历史健身数据记录为用户一段时间周期内(如一周或一个月)记录的健身数据，该历史数据包括健身时间、健身项目、健身数据等。偏好健身项目信息由用户根据自己的偏好进行设置，包括用户偏好的健身项目(如跑步、肱二头肌训练、背肌训练等)；健身目标信息为不同的健身目标等级(例如专业、初学者、体态管理、增肌、减肥等)。
其中上述用户基本信息、偏好健身项目信息、健身目标信息均有用户首次登陆云管理平台时进行设置；历史健身数据记录，为根据用户每次完成健身项目时，由健身设备上的用户终端获取，并通过用户终端发送到云管理平台进行记录。
在一种实施方式中，个性化健身计划包括：健身项目，以及该健身项目对应的健身器材信息以及计划信息。
在健身模块生成的个性化健身计划中，其列出了本次健身需要完成的健身项目，包括健身项目对应的健身器材信息以及相应的健身计划信息(如跑步机-10km/h-30分钟；扩胸机-20kg-30次)
在一种实施方式中，健身模块包括：
根据用户基本信息，计算各健身项目的基本权重因子；在一种场景中，根据体脂率信息，若体脂率高于设定的阈值时，则证明该用户含有体脂较高，因此更适合进行有氧锻炼项目，因此有氧运动设备如自行车、跑步等有氧运动设备的基本权重因子会较大；而根据用户的身高体重比信息，如果用户体重偏瘦的话不适宜做强度太高或者频率太高的有氧运动，因此有氧运动设备的基本权重因子会相应较低；
根据用户偏好健身项目信息，计算各健身项目的项目权重因子；在一种场景中，根据用户的偏好健身项目设置，对应的健身项目的项目权重因子会更高；
根据用户历史健身数据记录，计算各健身项目的训练周期权重因子；在一种场景中，根据用户的历史健身数据，例如是用户在昨天进行背部和腿部的锻炼，则本次健身计划中，背部和腿部锻炼健身项目的训练周期权重因子会相应降低；
根据用户的健身目标，计算各健身项目的效果权重因子；在一种场景中，根据用户设定的建设目标信息，如增肌，则对应的无氧运动项目的效果权重因子会相应增大；
根据各健身项目的基本权重因子、项目权重因子、训练周期权重因子和效果权重因子获取合适的训练项目，并根据用户基本信以及健身目标信息分配训练项目的训练计划，生成个性化健身计划。综合根据各健身项目对应的基本权重因子、项目权重因子、训练周期权重因子和效果权重因子获取各健身项目针对本次健身计划的综合权重因子，其中根据综合权重因子较高的健身项目建立健身计划；同时根据用户基本信以及健身目标信息，设置健身计划中已选取的健身项目对应的训练计划(如跑步机-10km/h-30分钟；扩胸机-20kg-30次)。
在一种实施方式中，健身模块还用于供用户自行选择健身项目以及对应的训练计划，指定相应的健身计划，或者对生成的个性化健身计划进行修改。
针对具备一定健身知识的用户，用户能够根据自身的计划以及判断自行设定相应的健身计划，以使得适应不同健身用户的需求。
在一种实施方式中，数据管理模块用于对由用户终端的健身数据进行管理，并且对健身数据进行统计以及生成相应的健身日志，供用户能够对自身的健身情况进行管理和记录，有助于用户对自身的健身情况进行更深入的了解，提高用户健身效果。
在一种实施方式中，云管理平台还包括数据库模块；
数据库模块用于存储用户身份信息，以及用户身份信息对应的健身信息和健身数据。
在一种实施方式中，用户终端的第二通信模块接收健身设备上的智能终端实时发送的健身数据，并将该健身数据通过第一通信模块实时发送到云管理平台；其中第二通信模块与健身设备上的智能终端建立通信连接时，获取该健身设备信息，并将该健身设备信息通过第一通信模块发送到云管理平台。
云管理平台还包括多媒体展示模块；
其中多媒体展示模块用于当检测到用户终端与健身设备建立连接时，向用户终端推送与该健身设备相应的健身设备教学视频或使用注意事项信息。
在一种场景中，当用户终端连接到跑步机上的智能终端时，用户终端将设备信息发送到云管理平台，云管理平台通过多媒体展示模块将与跑步机相关的教学视频以及注意事项信息发送到用户终端进行展示，供用户了解更多关于跑步机的使用知识。
在一种场景中，当用户进入健身房后，用户基于其用户身份信息，通过用户终端登录到云管理平台中，当用户进入到健身模块后，健身模块生成对应用户本次健身的个性化健身计划并发送到用户终端，用户根据接收到的健身计划去到相应的健身设备上进行锻炼，其中在锻炼时，将用户终端与健身设备上的智能终端建立连接，智能终端记录用户在锻炼的过程中产生的健身数据，并同步通过用户终端上传至云管理平台进行管理；用户能够通过云管理平台查看当前的健身进度，在完成一项健身项目后，选择进行下一项健身项目，直到完成该健身计划；通过云管理平台记录用户每次健身的数据，有助于用户对自身的健身情况以及计划完成情况进行集中管理，更了解自身的健身情况。同时云管理平台能够根据用户的健身信息生成适合用户的个性化健身计划，为用户，特别是初学者用户提供针对性的指引，有助于帮助用户更快、更科学地投入到健身活动中。
在一种实施方式中，参见图2，登录模块还包括身份验证单元，身份验证单元用于验证由用户终端发送的身份验证信息，当身份验证通过后允许用户登录云管理平台。
在一种实施方式中，用户终端包括图像获取模块；图像获取模块用户获取用户人脸图像信息，并通过第一通信模块将获取的用户人脸图像发送到云管理平台；
身份验证单元还包括：
图像接收单元，用于接收由用户终端发送的用户人脸图像；
图像预处理单元，用于对接收的用户人脸图像进行预处理，输出预处理后的用户人脸图像；
图像分割单元，用于对预处理后的用户人脸图像进行边缘检测和分割处理，获取用户人脸图像中的人脸部分；
特征提取单元，用于对获取的人脸部分进行特征提取处理，获取该人脸部分的人脸特征参数；
特征匹配单元，用于根据获取的人脸部分的人脸特征参数与数据库中预存的用户人脸特征参数进行比对，当匹配到获取的人脸特征参数与数据库中预存的用户人脸特征参数的相似度大于设定的阈值时，输出身份验证通过信息并允许用户登录云管理平台。
为进一步提高用户登录云管理平台的安全性以及便捷性，云管理平台的登录模块中还设置有基于用户人脸图像进行身份验证的身份验证单元；用户在需要登录云管理平台时，通过用户终端实时获取用户人脸图像并发送到云管理平台，由身份验证单元对接收到的用户人脸图像进行验证，当验证通过后允许用户登录云管理平台，该验证方式方便、安全、可靠性高，进一步提高了健身管理系统的性能。
其中身份识别单元接收到用户终端发送的用户人脸图像后，对用户人脸图像依次通过预处理、分割、特征提取和特征匹配等处理，能够准确根据用户人脸图像进行用户身份验证，准确度高。
在一种实施方式中，图像预处理单元，对接收的用户人脸图像进行预处理，包括：
将接收的用户人脸图像转换到RGB颜色空间，分别获取用户人脸图像的R、G、B通道分量；以及获取用户人脸图像的灰度分量；
构建n×n滤波窗口
Figure BDA0002697590690000071
依次遍历用户人脸图像中各像素点，其中n表示滤波窗口
Figure BDA0002697590690000072
的边长尺寸，在遍历过程中对滤波窗口的中心像素点进行第一噪声检测，其中采用的第一噪声检测函数为：
Figure BDA0002697590690000073
式中，f1(x,y)表示滤波窗口
Figure BDA0002697590690000074
的中心像素点(x,y)的第一噪声检测值，h(x,y)表示像素点(x,y)的灰度值，
Figure BDA0002697590690000075
表示滤波窗口
Figure BDA0002697590690000076
中各像素点的灰度均值，
Figure BDA0002697590690000077
表示表示滤波窗口
Figure BDA0002697590690000078
中各像素点的灰度极小值，
Figure BDA0002697590690000079
表示表示滤波窗口
Figure BDA00026975906900000710
中各像素点的灰度极大值；
当f(x,y)＞1时，判断该像素点(x,y)为疑似噪声点，并对其进行第二噪声检测；否则，滤波窗口
Figure BDA00026975906900000711
继续遍历下一像素点；
其中，对该像素点(x,y)进行第二噪声检测，采用改的第二噪声检测函数为：
Figure BDA0002697590690000081
式中，f2(x,y)表示滤波窗口
Figure BDA0002697590690000082
的中心像素点(x,y)的第二噪声检测值，n表示滤波窗口
Figure BDA0002697590690000083
的边长尺寸，h(x,y)表示像素点(x,y)的灰度值，
Figure BDA0002697590690000084
表示滤波窗口
Figure BDA0002697590690000085
中心像素点(x,y)的第c个邻域像素点的灰度值，B(x,y)表示像素点(x,y)的B通道分量值，
Figure BDA0002697590690000086
表示滤波窗口
Figure BDA0002697590690000087
中心像素点(x,y)的第c个邻域像素点的B通道分量值，α和β表示权重调节因子，其中α+β＝1，α∈[0.3,0.45]，β∈[0.55,0.7]；
当f2(x,y)大于设定的阈值T时，判断该像素点(x,y)为噪声像素点，对该像素点(x,y)进行中值滤波处理；否则，滤波窗口
Figure BDA0002697590690000088
继续遍历下一像素点；
其中对像素点(x,y)进行中值滤波处理，采用的中值滤波函数为：
Figure BDA0002697590690000089
Figure BDA00026975906900000810
Figure BDA00026975906900000811
式中，R′(x,y)表示中值滤波处理后像素点(x,y)的R通道分量值，G′(x,y)表示中值滤波处理后像素点(x,y)的G通道分量值；B′(x,y)表示中值滤波处理后像素点(x,y)的B通道分量值；
Figure BDA00026975906900000812
分别表示滤波窗口
Figure BDA00026975906900000813
各像素点的R、G、B通道分量中值；
其中根据中值滤波处理后像素点(x,y)的R、G、B通道分量值获取中值滤波处理后像素点(x,y)的灰度值；
滤波窗口
Figure BDA00026975906900000814
依次遍历用户人脸图像中各像素点后，输出滤波窗口遍历滤波处理后的用户人脸图像作为该预处理后的用户人脸图像。
在一种实施方式中，表示滤波窗口
Figure BDA00026975906900000815
的边长尺寸n＝3；
目前用户终端在获取了用户人脸图像后，在发送到云管理平台的过程中，容易受到噪声的干扰，从而影响云管理平台接收到该用户人脸图像的质量，影响身份验证单元针对该用户人脸图像进行身份验证的准确性。上述实施方式中，针对上述问题，提出了一种针对用户人脸图像的预处理技术方案，该技术方案中通过采用基于滤波窗口对用户人脸图像进行遍历处理，通过人脸图像的局部特征来对人脸图像进行局部滤波处理；其中在遍历的过程中，首先通过第一噪声检测函数初步的疑似噪声点检测，该第一噪声检测函数结合了目标像素点的邻域灰度均值以及极大极小值进行综合检测，相比于传统的意思噪声点检测仅根据极大极小值进行判断，能够避免了传统方案针对连续噪声点的检测精度不足的情况，提高了疑似噪声点检测的精确度。针对意思噪声点采用第二噪声检测函数进行二次检测，其中在第二噪声检测函数中，改进性的加入了目标像素点以及邻域像素点的蓝色(B)通道分量作为检测参量，能够贴合人脸图像中对蓝色分量敏感度较高的特性，准确检测用户人脸图像中的噪声像素点；最后对检测到的噪声像素点进行中值滤波处理，将噪声像素点进行替换，有助于提高人脸图像的质量，从而提高了系统中根据用户人脸图像进行用户身份验证的准确度。
在一种实施方式中，所述图像预处理单元，还包括：
对滤波窗口遍历滤波处理后的人脸图像做进一步增强处理：
基于设定的小波基和分解层数，对滤波窗口遍历滤波处理后的人脸图像进行小波分解，获取滤波窗口遍历滤波处理后的人脸图像的高频小波系数和低频小波系数；
针对获取的高频小波系数进行小波阈值增强处理，其中采用的小波阈值增强函数为：
Figure BDA0002697590690000091
式中，w′(j,k)表示小波阈值增强处理后的第j层第k个高频小波系数，w(j,k)小波阈值增强处理前的表示第j层第k个高频小波系数，k表示w(j,k)所在的分解层数，T表示设定的阈值，其中
Figure BDA0002697590690000092
σ表示噪声估计，N表示信号长度；sgn(·)表示符号函数；
根据低频小波系数和小波阈值增强处理后的高频小波系数进行重构，获取增强处理后的用户人脸图像，输出该增强处理后的用户人脸图像作为该预处理后的用户人脸图像。
上述实施方式中，在对用户人脸图像进行局部滤波处理，消除局部噪声像素点之后，还进一步对用户人脸图像进行基于整体的增强处理，通过对用户人脸图像进行小波分解，然后针对获取的高频小波系数进行阈值处理，其中提出了一种改进的小波阈值增强函数，该函数中针对小波系数较大的部分，采用了双段式的阈值处理，能够使得阈值增强处理后的高频小波系数更贴近图像特性，能够在去除高频噪声干扰的同时最大程度地保留图像的特征信息，进一步提高了用户人脸图像预处理的效果。
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分析，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 (9)

1.一种基于云计算的个性化健身管理系统，其特征在于，包括：云管理平台和用户终端；
所述云管理平台包括登录模块、健身模块和数据管理模块；
所述登录模块用于获取用户终端发送的用户身份信息；
所述健身模块用于根据与该用户身份信息对应的健身信息，生成个性化健身计划并发送到用户终端；
所述数据管理模块，用于接收由用户终端发送的健身数据，并对该健身数据进行管理；
所述用户终端包括界面模块，第一通信模块和第二通信模块；
所述第一通信模块用于与所述云管理平台进行通信连接，实现与云管理平台的数据交互；
所述第二通信模块用于与健身设备上的智能终端进行通信连接，接收由该智能终端发送的健身数据；
所述界面模块用于接收用户的操作指令和显示所述由云管理平台发送的个性化健身计划。
2.根据权利要求1所述的一种基于云计算的个性化健身管理系统，其特征在于，所述健身信息包括：用户基本信息、历史健身数据记录、偏好健身项目信息、健身目标信息中的一项或多项；其中用户基本信息包括用户的身高、体重、体脂率中的一项或多项。
3.根据权利要求2所述的一种基于云计算的个性化健身管理系统，其特征在于，所述个性化健身计划包括：健身项目，以及该健身项目对应的健身器材信息以及计划信息。
4.根据权利要求3所述的一种基于云计算的个性化健身管理系统，其特征在于，所述健身模块包括：
根据用户基本信息，计算各健身项目的基本权重因子；
根据用户偏好健身项目信息，计算各健身项目的项目权重因子；
根据用户历史健身数据记录，计算各健身项目的训练周期权重因子；
根据用户的健身目标，计算各健身项目的效果权重因子；
根据各健身项目的基本权重因子、项目权重因子、训练周期权重因子和效果权重因子获取合适的训练项目，并根据用户基本信以及健身目标信息分配训练项目的训练计划，生成个性化健身计划。
5.根据权利要求1所述的一种基于云计算的个性化健身管理系统，其特征在于，所述云管理平台还包括数据库模块；
所述数据库模块用于存储用户身份信息，以及用户身份信息对应的健身信息和健身数据。
6.根据权利要求1所述的一种基于云计算的个性化健身管理系统，其特征在于，
所述用户终端的第二通信模块接收健身设备上的智能终端实时发送的健身数据，并将该健身数据通过第一通信模块实时发送到云管理平台；其中所述第二通信模块与所述健身设备上的智能终端建立通信连接时，获取该健身设备信息，并将该健身设备信息通过第一通信模块发送到云管理平台
所述云管理平台还包括多媒体展示模块；
其中所述多媒体展示模块用于当检测到用户终端与健身设备建立连接时，向用户终端推送与该健身设备相应的健身设备教学视频或使用注意事项信息。
7.根据权利要求1所述的一种基于云计算的个性化健身管理系统，其特征在于，所述登录模块还包括身份验证单元，所述身份验证单元用于验证由用户终端发送的身份验证信息，当身份验证通过后允许用户登录云管理平台。
8.根据权利要求7所述的一种基于云计算的个性化健身管理系统，其特征在于，所述用户终端包括图像获取模块；所述图像获取模块用户获取用户人脸图像信息，并通过所述第一通信模块将获取的用户人脸图像发送到云管理平台；
所述身份验证单元还包括：
图像接收单元，用于接收由用户终端发送的用户人脸图像；
图像预处理单元，用于对接收的用户人脸图像进行预处理，输出预处理后的用户人脸图像；
图像分割单元，用于对预处理后的用户人脸图像进行边缘检测和分割处理，获取用户人脸图像中的人脸部分；
特征提取单元，用于对获取的人脸部分进行特征提取处理，获取该人脸部分的人脸特征参数；
特征匹配单元，用于根据获取的人脸部分的人脸特征参数与数据库中预存的用户人脸特征参数进行比对，当匹配到所述获取的人脸特征参数与数据库中预存的用户人脸特征参数的相似度大于设定的阈值时，输出身份验证通过信息并允许用户登录云管理平台。
9.根据权利要求8所述的一种基于云计算的个性化健身管理系统，其特征在于，所述图像预处理单元，对接收的用户人脸图像进行预处理，包括：
将接收的用户人脸图像转换到RGB颜色空间，分别获取用户人脸图像的R、G、B通道分量；以及获取用户人脸图像的灰度分量；
构建n×n滤波窗口
Figure FDA0002697590680000021
依次遍历用户人脸图像中各像素点，其中n表示滤波窗口
Figure FDA0002697590680000022
的边长尺寸，在遍历过程中对滤波窗口的中心像素点进行第一噪声检测，其中采用的第一噪声检测函数为：
Figure FDA0002697590680000031
式中，f1(x，y)表示滤波窗口
Figure FDA0002697590680000032
的中心像素点(x，y)的第一噪声检测值，h(x，y)表示像素点(x，y)的灰度值，
Figure FDA0002697590680000033
表示滤波窗口
Figure FDA0002697590680000034
中各像素点的灰度均值，
Figure FDA0002697590680000035
表示表示滤波窗口
Figure FDA0002697590680000036
中各像素点的灰度极小值，
Figure FDA0002697590680000037
表示表示滤波窗口
Figure FDA0002697590680000038
中各像素点的灰度极大值；
当f(x，y)＞1时，判断该像素点(x，y)为疑似噪声点，并对其进行第二噪声检测；否则，滤波窗口
Figure FDA0002697590680000039
继续遍历下一像素点；
其中，对该像素点(x，y)进行第二噪声检测，采用改的第二噪声检测函数为：
Figure FDA00026975906800000310
式中，f2(x，y)表示滤波窗口
Figure FDA00026975906800000311
的中心像素点(x，y)的第二噪声检测值，n表示滤波窗口
Figure FDA00026975906800000312
的边长尺寸，h(x，y)表示像素点(x，y)的灰度值，
Figure FDA00026975906800000313
表示滤波窗口
Figure FDA00026975906800000314
中心像素点(x，y)的第c个邻域像素点的灰度值，B(x，y)表示像素点(x，y)的B通道分量值，
Figure FDA00026975906800000315
表示滤波窗口
Figure FDA00026975906800000316
中心像素点(x，y)的第c个邻域像素点的B通道分量值，α和β表示权重调节因子，其中α+β＝1，α∈[0.3，0.45]，β∈[0.55，0.7]；
当f2(x，y)大于设定的阈值T时，判断该像素点(x，y)为噪声像素点，对该像素点(x，y)进行中值滤波处理；否则，滤波窗口
Figure FDA00026975906800000317
继续遍历下一像素点；
其中对像素点(x，y)进行中值滤波处理，采用的中值滤波函数为：
Figure FDA00026975906800000318
Figure FDA00026975906800000319
Figure FDA00026975906800000320
式中，R′(x，y)表示中值滤波处理后像素点(x，y)的R通道分量值，G′(x，y)表示中值滤波处理后像素点(x，y)的G通道分量值；B′(x，y)表示中值滤波处理后像素点(x，y)的B通道分量值；
Figure FDA00026975906800000321
分别表示滤波窗口
Figure FDA00026975906800000322
各像素点的R、G、B通道分量中值；
其中根据中值滤波处理后像素点(x，y)的R、G、B通道分量值获取中值滤波处理后像素点(x，y)的灰度值；
滤波窗口
Figure FDA0002697590680000041
依次遍历用户人脸图像中各像素点后，输出滤波窗口遍历滤波处理后的用户人脸图像作为该预处理后的用户人脸图像。
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