CN115273200A - 基于区块链支付和人脸识别的数据处理方法及其系统 - Google Patents

基于区块链支付和人脸识别的数据处理方法及其系统 Download PDF

Info

Publication number
CN115273200A
CN115273200A CN202210941351.7A CN202210941351A CN115273200A CN 115273200 A CN115273200 A CN 115273200A CN 202210941351 A CN202210941351 A CN 202210941351A CN 115273200 A CN115273200 A CN 115273200A
Authority
CN
China
Prior art keywords
pixel value
image
edge pixel
face recognition
weight
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Withdrawn
Application number
CN202210941351.7A
Other languages
English (en)
Inventor
唐大荣
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Individual
Original Assignee
Individual
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Individual filed Critical Individual
Priority to CN202210941351.7A priority Critical patent/CN115273200A/zh
Publication of CN115273200A publication Critical patent/CN115273200A/zh
Withdrawn legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G06V40/161—Detection; Localisation; Normalisation
    • G06V40/166—Detection; Localisation; Normalisation using acquisition arrangements
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q20/00—Payment architectures, schemes or protocols
    • G06Q20/38—Payment protocols; Details thereof
    • G06Q20/40—Authorisation, e.g. identification of payer or payee, verification of customer or shop credentials; Review and approval of payers, e.g. check credit lines or negative lists
    • G06Q20/401—Transaction verification
    • G06Q20/4014—Identity check for transactions
    • G06Q20/40145—Biometric identity checks
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/16—Human faces, e.g. facial parts, sketches or expressions
    • G06V40/172—Classification, e.g. identification

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Oral & Maxillofacial Surgery (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Computer Security & Cryptography (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

本发明涉及一种基于区块链支付和人脸识别的数据处理方法及其系统，其方法包括步骤有：在区块链支付中通过光场相机采集人脸图像；对采集的人脸图像进行光场子孔图像阵列重构，重构中以微透镜图像中心的边缘像素值加权求和计算重构像素值；在以微透镜图像中心的边缘像素值加权求和计算之前通过反馈检验修改边缘像素值的权值；基于光场子孔图像阵列重构的人脸图像作为人脸识别的输入数据集输出人脸识别的结果。本申请能够在以微透镜图像中心的边缘像素值加权求和计算之前通过反馈检验修改边缘像素值的权值，进而获取更加科学和精准的权数值划分，重构像素值重新确定时基于权重值的计算也更加科学和精准，这样可明显的增加图像的质量。

Description

基于区块链支付和人脸识别的数据处理方法及其系统
技术领域
本发明涉及一种基于区块链支付和人脸识别的数据处理方法及其系统。
背景技术
在区块链支付的技术领域，对人脸识别的精准度要求特别高，这是因为区块链支付主要是依靠技术性来保证其安全，所以对人脸识别的精准度要求就特别高，现有技术中的人脸识别技术，很多是基于普通的摄像对人脸进行识别的，在新的技术应用领域，已经有关于通过光场摄像机采集人脸信息进行识别，这种技术的识别精准度非常高，但是仍然存在一些不足，如现有技术公开的专利文献CN103996023B，其核心基于光场相机采集的人脸图像，重构人脸识别所需的4D光场子孔图像阵列，该技术中的核心是对4D光场子孔图像阵列的重构，在该技术中，其核心是通过确定重构像素值来完成4D光场子孔图像阵列的重构，重构像素值的计算是基于微透镜图像中心位置对应相邻的四个像素值所确定的权重，在相关现有技术中，对权重值的确定一般是通过经验运算或简单数据处理来实现，那么相应的四个权重值的确定非常关键，因为直接关系到了重构像素值的确定。所以现有技术中，对于重构像素值重新确定时的权重值的计算和精准技术并没有达到比较完善的地步。
发明内容
为了克服现有的技术存在的不足，本发明提供一种基于区块链支付和人脸识别的数据处理方法及其系统。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案：
基于区块链支付和人脸识别的数据处理方法，包括步骤有：
在区块链支付中通过光场相机采集人脸图像；
对采集的人脸图像进行光场子孔图像阵列重构，重构中以微透镜图像中心的边缘像素值加权求和计算重构像素值；在以微透镜图像中心的边缘像素值加权求和计算之前通过反馈检验修改边缘像素值的权值；基于光场子孔图像阵列重构的人脸图像作为人脸识别的输入数据集输出人脸识别的结果。
进一步，所述在以微透镜图像中心的边缘像素值加权求和计算之前通过反馈检验修改边缘像素值的权值，具体地，通过计算基于光场子孔图像阵列重构的人脸图像中像素值满足阈值的图像个数，修改边缘像素值的权值，并且边缘像素值修改后使得像素值满足阈值的图像个数最多。
进一步，所述在以微透镜图像中心的边缘像素值加权求和计算之前通过反馈检验修改边缘像素值的权值，具体地，还包括通过计算人脸识别的结果对应的识别精准度修改边缘像素值的权值，并且边缘像素值的权值修改之后使得人脸识别的结果对应的识别精准度最高。
进一步，所述在以微透镜图像中心的边缘像素值加权求和计算之前通过反馈检验修改边缘像素值的权值，具体地，还包括在光场子孔图像阵列重构的人脸图像中增加检验像素值，检验像素值具体与图像编码序号构成固定规则函数：
V＝t2*arctan((n-1)*t)，其中V具体为检验像素值共同解析后的表征值，其中t为图像编码序号；n为常数；输出人脸识别结果后也输出所有编码序号图像的解析后的表征值然后计算任意两个编码序号t1与t2对应的检验式：Z(t2)-Z(t1)是否满足阈值；
其中，Z()为辅助函数；Z(t)＝(t3/3)*arctan(t/n)-(n/6)t2+(n3/6)ln(n2+t2)；
其中t为图像编码序号，n为常数。
基于区块链支付和人脸识别的数据处理系统，包括以下的连接的单元：
人脸图像采集单元，用于在区块链支付中通过光场相机采集人脸图像；
反馈检验权修改单元，用于以微透镜图像中心的边缘像素值加权求和计算之前通过反馈检验修改边缘像素值的权值；
重构单元，用于对采集的人脸图像进行光场子孔图像阵列重构，重构中以微透镜图像中心的边缘像素值加权求和计算重构像素值；
人脸识别单元，用基于光场子孔图像阵列重构的人脸图像作为人脸识别的输入数据集输出人脸识别的结果。
有益效果
本申请能够在以微透镜图像中心的边缘像素值加权求和计算之前通过反馈检验修改边缘像素值的权值，进而获取更加科学和精准的权数值划分，重构像素值重新确定时基于权重值的计算也更加科学和精准，这样可明显的增加图像的质量。
附图说明
图1为本申请的实施流程图。
具体实施方式
本申请公开了基于区块链支付和人脸识别的数据处理方法，如图1，其包括步骤有：
在区块链支付中通过光场相机采集人脸图像；
对采集的人脸图像进行光场子孔图像阵列重构，重构中以微透镜图像中心的边缘像素值加权求和计算重构像素值；其中在以微透镜图像中心的边缘像素值加权求和计算之前通过反馈检验修改边缘像素值的权值；基于光场子孔图像阵列重构的人脸图像作为人脸识别的输入数据集输出人脸识别的结果。
本申请能够在以微透镜图像中心的边缘像素值加权求和计算之前通过反馈检验修改边缘像素值的权值，进而获取更加科学和精准的权数值划分，重构像素值重新确定时基于权重值的计算也更加科学和精准，这样可明显的增加图像的质量。
优选地所述在以微透镜图像中心的边缘像素值加权求和计算之前通过反馈检验修改边缘像素值的权值，具体地，通过计算基于光场子孔图像阵列重构的人脸图像中像素值满足阈值的图像个数，修改边缘像素值的权值，并且边缘像素值修改后使得像素值满足阈值的图像个数最多。
优选地所述在以微透镜图像中心的边缘像素值加权求和计算之前通过反馈检验修改边缘像素值的权值，具体地，还包括通过计算人脸识别的结果对应的识别精准度修改边缘像素值的权值，并且边缘像素值的权值修改之后使得人脸识别的结果对应的识别精准度最高。
优选地所述在以微透镜图像中心的边缘像素值加权求和计算之前通过反馈检验修改边缘像素值的权值，具体地，还包括在光场子孔图像阵列重构的人脸图像中增加检验像素值，检验像素值具体与图像编码序号构成固定规则函数：
V＝t2*arctan((n-1)*t)，其中V具体为检验像素值共同解析后的表征值，其中t为图像编码序号；n为常数；输出人脸识别结果后也输出所有编码序号图像的解析后的表征值然后计算任意两个编码序号t1与t2对应的检验式：Z(t2)-Z(t1)是否满足阈值；其中，Z()为辅助函数；Z(t)＝(t3/3)*arctan(t/n)-(n/6)t2+(n3/6)ln(n2+t2)；
其中t为图像编码序号，n为常数。
本申请还公开了基于区块链支付和人脸识别的数据处理系统，其包括以下的连接的单元：
人脸图像采集单元，用于在区块链支付中通过光场相机采集人脸图像；
反馈检验权修改单元，用于以微透镜图像中心的边缘像素值加权求和计算之前通过反馈检验修改边缘像素值的权值；
重构单元，用于对采集的人脸图像进行光场子孔图像阵列重构，重构中以微透镜图像中心的边缘像素值加权求和计算重构像素值；
人脸识别单元，用基于光场子孔图像阵列重构的人脸图像作为人脸识别的输入数据集输出人脸识别的结果；另外用于实施本申请中系统的功能的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。在本申请的上下文中，本申请中系统的功能的程序代码存储在机器可读介质，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
由技术常识可知的，本发明也可以通过其它的不脱离其精神实质或必要特征的实施方案来实现。上述公开的实施方案，就各方面而言，都只是举例说明，并不是仅有的。所有在本发明范围内或在等同于本发明的范围内的改变均被本发明包含。

Claims (5)

1.基于区块链支付和人脸识别的数据处理方法，其特征在于，包括步骤有：
在区块链支付中通过光场相机采集人脸图像；
对采集的人脸图像进行光场子孔图像阵列重构，重构中以微透镜图像中心的边缘像素值加权求和计算重构像素值；在以微透镜图像中心的边缘像素值加权求和计算之前通过反馈检验修改边缘像素值的权值；基于光场子孔图像阵列重构的人脸图像作为人脸识别的输入数据集输出人脸识别的结果。
2.根据权利要求1所述的基于区块链支付和人脸识别的数据处理方法，其特征在于，
所述在以微透镜图像中心的边缘像素值加权求和计算之前通过反馈检验修改边缘像素值的权值，具体地，通过计算基于光场子孔图像阵列重构的人脸图像中像素值满足阈值的图像个数，修改边缘像素值的权值，并且边缘像素值修改后使得像素值满足阈值的图像个数最多。
3.根据权利要求1所述的基于区块链支付和人脸识别的数据处理方法，其特征在于，
所述在以微透镜图像中心的边缘像素值加权求和计算之前通过反馈检验修改边缘像素值的权值，具体地，还包括通过计算人脸识别的结果对应的识别精准度修改边缘像素值的权值，并且边缘像素值的权值修改之后使得人脸识别的结果对应的识别精准度最高。
4.根据权利要求1所述的基于区块链支付和人脸识别的数据处理方法，其特征在于，
所述在以微透镜图像中心的边缘像素值加权求和计算之前通过反馈检验修改边缘像素值的权值，具体地，还包括在光场子孔图像阵列重构的人脸图像中增加检验像素值，检验像素值具体与图像编码序号构成固定规则函数：
V＝t2*arctan((n-1)*t)，其中V具体为检验像素值共同解析后的表征值，其中t为图像编码序号；n为常数；输出人脸识别结果后也输出所有编码序号图像的解析后的表征值然后计算任意两个编码序号t1与t2对应的检验式：Z(t2)-Z(t1)是否满足阈值；
其中，Z()为辅助函数；Z(t)＝(t3/3)*arctan(t/n)-(n/6)t2+(n3/6)ln(n2+t2)；
其中t为图像编码序号，n为常数。
5.基于区块链支付和人脸识别的数据处理系统，其特征在于，包括以下的连接的单元：
人脸图像采集单元，用于在区块链支付中通过光场相机采集人脸图像；
反馈检验权修改单元，用于以微透镜图像中心的边缘像素值加权求和计算之前通过反馈检验修改边缘像素值的权值；
重构单元，用于对采集的人脸图像进行光场子孔图像阵列重构，重构中以微透镜图像中心的边缘像素值加权求和计算重构像素值；
人脸识别单元，用基于光场子孔图像阵列重构的人脸图像作为人脸识别的输入数据集输出人脸识别的结果。
CN202210941351.7A 2022-08-08 2022-08-08 基于区块链支付和人脸识别的数据处理方法及其系统 Withdrawn CN115273200A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210941351.7A CN115273200A (zh) 2022-08-08 2022-08-08 基于区块链支付和人脸识别的数据处理方法及其系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210941351.7A CN115273200A (zh) 2022-08-08 2022-08-08 基于区块链支付和人脸识别的数据处理方法及其系统

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN115273200A true CN115273200A (zh) 2022-11-01

Family

ID=83750066

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210941351.7A Withdrawn CN115273200A (zh) 2022-08-08 2022-08-08 基于区块链支付和人脸识别的数据处理方法及其系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN115273200A (zh)

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP2022177242A (ja) テキスト認識モデルの訓練方法、テキスト認識方法及び装置
CN108510084B (zh) 用于生成信息的方法和装置
CN110070076B (zh) 用于选取训练用样本的方法和装置
CN112861885A (zh) 图像识别方法、装置、电子设备及存储介质
CN110991124B (zh) 集成电路修补方法及装置、存储介质、电子设备
CN109064464B (zh) 用于检测电池极片毛刺的方法和装置
CN115273200A (zh) 基于区块链支付和人脸识别的数据处理方法及其系统
CN113378921A (zh) 数据筛选方法、装置及电子设备
CN117435471A (zh) 测试案例的推荐方法、装置、设备、存储介质和程序产品
JP2022015575A (ja) 異常検知システム、学習装置、異常検知プログラム、学習プログラム、異常検知方法、および学習方法
Stolbov Was there a bubble in the ICO market?
CN115616014A (zh) 一种动量编码x射线衍射图样匹配校正方法及其应用
CN115761831A (zh) 一种安全帽检测方法及装置
CN113111200B (zh) 审核图片文件的方法、装置、电子设备和存储介质
CN117693754A (zh) 训练用于图像修复的经掩模的自动编码器
CN110738313B (zh) 用于评估量化操作的方法、装置、设备和介质
CN107423140A (zh) 一种返回码识别方法和装置
CN114088349A (zh) 合色棱镜的测试方法、装置及系统
CN108876393B (zh) 判断用户风险程度的方法、装置
CN114116418A (zh) 信息处理方法及装置、计算机存储介质、电子设备
CN111949860B (zh) 用于生成相关度确定模型的方法和装置
CN112596781A (zh) 一种业务执行以及业务配置方法及装置
CN115273248A (zh) 基于区块链大数据的安全人脸识别方法及系统
CN110288565A (zh) 碳纤维复合芯导线的缺陷识别方法、装置及存储介质
CN113361701A (zh) 神经网络模型的量化方法和装置

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
WW01 Invention patent application withdrawn after publication

Application publication date: 20221101

WW01 Invention patent application withdrawn after publication