CN116363736B - 基于数字化的大数据用户信息采集方法 - Google Patents

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Abstract

一种基于数字化的大数据用户信息采集方法，包括用于采集照片的图像采集模块、用于进行图像预处理的图像处理模块、用于进行图像分类的图像预分类模块、用于采集图像信息的数据采集模块以及用于数据上传的信息处理模块，本发明利用图像采集模块设置，获取到图像，利用图像处理模块对图像进行缩放以及光照补偿，方便后续的图像预分类模块与数据采集模块，图像预分类模块将图像中不含有人物的以及不含有正面照的图像剔除，提高数据采集模块的工作效率，数据采集模块对正面图像信息进行提取，并配合信息处理模块进行数据库上传。本发明有效地将大数据与人脸识别技术结合，采集用户信息，并高效的判别用户身份。

Description

基于数字化的大数据用户信息采集方法
技术领域
本发明属于用户信息采集技术领域，尤其涉及一种基于数字化的大数据用户信息采集方法。
背景技术
随着城市发展的进度越来越快，涉及各行各业的业务办理也逐渐增多，例如，运营商等多个部分的业务办理中需要涉及到用户身份信息的采集和判别；一方面，有效的信息采集和身份判别可以简化业务办理流程，提高业务办理效率；另一方面，也保证了业务办理时用户身份验证的安全和可靠性，因此，用户信息大数据的价值被不断放大，若能发掘用户信息大数据的潜在价值，将会为企业服务提供宝贵的意见参考。为此，针对用户信息大数据的采集挖掘应用在长时间内都处于较为火热的状态。
对于用户信息大数据的采集而言，传统的身份建档方式（如信息登记）不仅建档速度慢，而且建档的准确度不高，已经不能满足这种要求。人脸是人类识别不同人的最主要的人体生物特征，与其他人体生物特征(指纹、掌纹、虹膜、声音、笔迹)相比，它不仅具有很强的自身稳定性和个体差异性，而且将人脸数据进行采集建档，会极大地方便对用户信息进行采集，如当用户出席某种场合，会根据人脸信息识别将对用户进行采集信息，那么，如何正确有效地将大数据与人脸识别技术结合，采集用户信息，并高效的判别用户身份是我们需要关注和解决的难题。
发明内容
本发明针对上述的用户信息采集所存在的技术问题，提出一种设计合理且能够有效实现用户信息采集的基于数字化的大数据用户信息采集方法。
为了达到上述目的，本发明采用的技术方案为，本发明提供一种基于数字化的大数据用户信息采集方法，包括用于采集照片的图像采集模块、用于进行图像预处理的图像处理模块、用于进行图像分类的图像预分类模块、用于采集图像信息的数据采集模块以及用于数据上传的信息处理模块，其中，图像采集模块选择背光照明的打光方式进行拍照，并将拍下的图像传送到图像处理模块，图像处理模块将图像进行光照补偿预处理，图像预分类模块将预处理的图像进行分类，分成可检测图像以及不可检测图像，将可检测图像输送到数据采集模块，数据采集模块将图像进行数据采集，提出到图像中的人脸信息，并将数据输送至信息处理模块，信息处理模块将得到的数据进行处理，并上传数据库。
作为优选，图像处理模块采用缩放公式将原图像等比例缩放为的图像，缩放公式为:
，
其中，为原图像大小，为缩放后的图像大小，为 原图像像素点坐标，为缩放后图像像素点的坐标，
在缩放之后与要对图像进行光照补偿，采用多尺度高斯函数提取目标人脸图像中的光照分量, 对图像进行光照补偿，多尺度高斯函数为：
，
其中，c为尺度因子；λ为归一化常数，G(x,y)为高斯函数，x,y分别为图像像素点坐标，
利用不同尺度的高斯函数分别提取出场景的光照分量后进行加权,最终得到光照分量的估计值,其表达式为：
，
其中，F(x,y)为原图像，*为卷积运算符，λ为归一化常数，I(x,y)为估计出来的光照分量，x,y分别为图像像素点坐标，
根据光照分量的分布特性构造光照不均匀校正函数,对光照不均匀图像进行校正处理,校正公式为：
,
其中，O(x,y)为校正后的输出图像的亮度值，m为光照分量的亮度均值，F(x,y)为原图像，I(x,y)为估计出来的光照分量。
作为优选，图像预分类模块首先在YCbCr空间建立肤色模型，肤色模型为：
，
其中，分别表示YCbCr中的蓝色分量和红色和分量，
根据肤色模型进行二值化，
，
其中，gray表示在像素点(x,y)处的灰度值的大小，S表示肤色区域，
利用肤色模型进行肤色区域分割，运用形态学去除背景中的类肤色区域，采用连通区域标记方法，将人脸分割出来，首先在图像最上方进行一行一行的扫描，当某行的像素灰度值不全是0时，停止扫描，确定该行为人脸上边界，再在该行继续扫描，当某行的像素灰度值全为0时，停止扫描，确定该行为人脸下边界，继续再图像左侧扫描，确定出人脸左边界与右边界，基于积分投影进行人眼粗定位，水平灰度积分投影函数为：
，
其中，N为图像宽，F(x,y)为图像中像素点(x,y)的灰度值，为水平灰度 积分投影函数，
垂直灰度积分投影函数为：
，
其中，M为图像长，F(x,y)为图像中像素点(x,y)的灰度值，为垂直灰 度积分投影函数，
针对粗定人眼区域进行边界检测，采用LOG算子边缘检测，LOG算子边缘检测包括以下步骤：
a.首先对图像f（x，y）进行平滑滤波，其滤波函数根据人类视觉特性选为高斯滤波器函数，
b.对平滑图像进行拉普拉斯运算，
c.边缘检测判据是二阶导数的零交叉点并对应一阶导数的较大峰值，
其中a步骤中高斯滤波器函数为：
，
其中，为高斯滤波器函数的方差，x,y分别为到图像像素点间的距离，G(x,y)为高斯滤波器函数，
运用高斯滤波器函数对原始图像进行卷积操作，得到平滑后结果为：
，
其中f（x，y）为原图像，*为卷积运算符，g（x，y）为平滑滤波后得到的图像，G(x,y)为高斯滤波器函数，
再用拉普拉斯算子()来获取平滑图像g（x，y）的二阶方向导数图像m（x，y），由线性系统中卷积和微分的可交换性可得:
，
其中，为高斯滤波器函数的方差，x,y分别为到图像像素点间的距离，
考虑到像素梯度的变化，引入尺度参数对LOG算子进行改进，使得每张图片可以使用不同的和/>，/>和/>由公式得出：
，
其中，q是归一化系数，f（i，j）、（i，j+1）、f（i+1，j）、f（i+1，j+1）为原图像，和为x方向与y方向高斯滤波器函数的方差，
，
其中，和/>为x方向与y方向高斯滤波器函数的方差，x,y分别为到图像像素点间的距离，
之后，再采用霍夫变换算法对图像进行处理，检测图像中的线段，确定两眼瞳距的尺寸和人脸的宽度，霍夫变换算法包括以下步骤：
将参数空间的坐标轴离散化，建立离散型参数空间，
将图像中每个非0像素通过映射关系求解参数空间通过的方格，
建立累加器，统计每个方格出现的次数，并在对应的累加器加1，设置一个阈值k，选取大于阈值的方格作为表示直线的方格，将参数空间中表示直线的方格的参数作为直线的参数，根据得到的两眼瞳距的尺寸和人脸的宽度判断是否为正脸，判断公式为：
，
其中，分别为两眼瞳距的尺寸和人脸的宽度。
作为优选，数据采集模块采用EigenFace识别算法。
作为优选，信息处理模块采用大数据库，将得到的人脸信息进行上传。
与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于，本发明通过提供一种基于数字化的大数据用户信息采集方法，利用图像采集模块，选择背光照明的打光方式进行拍照，有效实现了人脸的拍照，并将拍下的图像传送到图像处理模块，图像处理模块将图像进行光照补偿预处理，利用图像预分类模块将预处理的图像进行分类，分成可检测图像以及不可检测图像，将可检测图像输送到数据采集模块，大大提高了采集的速度，利用数据采集模块将图像进行数据采集，提出到图像中的人脸信息，并将数据输送至信息处理模块，信息处理模块将得到的数据进行处理，并上传数据库。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合实施例对本发明做进一步说明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明并不限于下面公开说明书的具体实施例的限制。
实施例1，本实施例旨在提供一种基于数字化的大数据用户信息采集方法，为了实现上述目的，本实施例提供的一种基于数字化的大数据用户信息采集方法，包括用于采集照片的图像采集模块、用于进行图像预处理的图像处理模块、用于进行图像分类的图像预分类模块、用于采集图像信息的数据采集模块以及用于数据上传的信息处理模块，其中，图像采集模块选择背光照明的打光方式进行拍照，并将拍下的图像传送到图像处理模块，图像处理模块将图像进行光照补偿预处理，图像预分类模块将预处理的图像进行分类，分成可检测图像以及不可检测图像，将可检测图像输送到数据采集模块，数据采集模块将图像进行数据采集，提出到图像中的人脸信息，并将数据输送至信息处理模块，信息处理模块将得到的数据进行处理，并上传数据库。
为了提高运算速度，避免由于周围环境不稳定、设备存在色彩偏差、物体遮挡或光 照条件等因素的影响, 光照分布不均匀, 从而导致图像的视觉效果和应用价值降低，图像 处理模块采用缩放公式将原图像等比例缩放为的图像，缩放公式为:
，
其中，为原图像大小，为缩放后的图像大小， 为原图像像素点坐标，为缩放后图像像素点的坐标，
在缩放之后与要对图像进行光照补偿，采用多尺度高斯函数提取目标人脸图像中的光照分量, 对图像进行光照补偿，多尺度高斯函数为：
，
其中，c为尺度因子；λ为归一化常数，G(x,y)为高斯函数，x,y分别为图像像素点位置，
利用不同尺度的高斯函数分别提取出场景的光照分量后进行加权,最终得到光照分量的估计值,其表达式为：
，
其中，F(x,y)为原图像，*为卷积运算符，λ为归一化常数，I(x,y)为估计出来的光照分量，
根据光照分量的分布特性构造光照不均匀校正函数,对光照不均匀图像进行校正处理,校正公式为：
,
其中，O(x,y)为校正后的输出图像的亮度值，m为光照分量的亮度均值，F(x,y)为原图像，I(x,y)为估计出来的光照分量。
为了将含有正面人像的图片筛选出来，图像预分类模块首先在YCbCr空间建立肤色模型，肤色模型为：
，
其中，分别表示YCbCr中的蓝色分量和红色和分量，
根据肤色模型进行二值化，
，
其中，gray表示在像素点(x,y)处的灰度值的大小，S表示肤色区域，
利用肤色模型进行肤色区域分割，运用形态学去除背景中的类肤色区域，采用连通区域标记方法，将人脸分割出来，首先在图像最上方进行一行一行的扫描，当某行的像素灰度值不全是0时，停止扫描，确定该行为人脸上边界，再在该行继续扫描，当某行的像素灰度值全为0时，停止扫描，确定该行为人脸下边界，继续再图像左侧扫描，确定出人脸左边界与右边界，基于积分投影进行人眼粗定位，水平灰度积分投影函数为：
，
其中，N为图像宽，F(x,y)为图像中像素点(x,y)的灰度值，为水平灰度 积分投影函数，
垂直灰度积分投影函数为：
，
其中，M为图像长，F(x,y)为图像中像素点(x,y)的灰度值，为垂直灰度 积分投影函数，
针对粗定人眼区域进行边界检测，采用LOG算子边缘检测，LOG算子边缘检测包括以下步骤：
a.首先对图像f（x，y）进行平滑滤波，其滤波函数根据人类视觉特性选为高斯滤波器函数，
b.对平滑图像进行拉普拉斯运算，
c.边缘检测判据是二阶导数的零交叉点并对应一阶导数的较大峰值，
其中a步骤中高斯滤波器函数为：
，
其中，为高斯滤波器函数的方差，x,y分别为到图像像素点间的距离，G(x,y)为高斯滤波器函数，
运用高斯滤波器函数对原始图像进行卷积操作，得到平滑后结果为：
，
其中f（x，y）为原图像，*为卷积运算符，g（x，y）为平滑滤波后得到的图像，G(x,y)为高斯滤波器函数，
再用拉普拉斯算子()来获取平滑图像g（x，y）的二阶方向导数图像m（x，y），由线性系统中卷积和微分的可交换性可得:
，
其中，为高斯滤波器函数的方差，x,y分别为到图像像素点间的距离，
考虑到像素梯度的变化，引入尺度参数对LOG算子进行改进，使得每张图片可以使用不同的和/>，/>和/>由公式得出：
，
其中，q是归一化系数，f（i，j）、（i，j+1）、f（i+1，j）、f（i+1，j+1）为原图像，和为x方向与y方向高斯滤波器函数的方差，
，
其中，和/>为x方向与y方向高斯滤波器函数的方差，x,y分别为到图像像素点间的距离，
之后，再采用霍夫变换算法对图像进行处理，检测图像中的线段，确定两眼瞳距的尺寸和人脸的宽度，霍夫变换算法包括以下步骤：
将参数空间的坐标轴离散化，建立离散型参数空间，
将图像中每个非0像素通过映射关系求解参数空间通过的方格，
建立累加器，统计每个方格出现的次数，并在对应的累加器加1，设置一个阈值k，选取大于阈值的方格作为表示直线的方格，将参数空间中表示直线的方格的参数作为直线的参数，根据得到的两眼瞳距的尺寸和人脸的宽度判断是否为正脸，判断公式为：
，
其中，分别为两眼瞳距的尺寸和人脸的宽度。
为了实现对人脸数据的采集，数据采集模块采用EigenFace识别算法。
为了实现对人脸数据的上传，信息处理模块采用大数据库，将得到的人脸信息进行上传。

Claims (4)

1.一种基于数字化的大数据用户信息采集方法，其特征在于，包括用于采集照片的图像采集模块、用于进行图像预处理的图像处理模块、用于进行图像分类的图像预分类模块、用于采集图像信息的数据采集模块以及用于数据上传的信息处理模块，其中，所述图像采集模块选择背光照明的打光方式进行拍照，并将拍下的图像传送到图像处理模块，所述图像处理模块将图像进行光照补偿预处理，所述图像预分类模块将预处理的图像进行分类，分成可检测图像以及不可检测图像，将可检测图像输送到数据采集模块，所述数据采集模块将图像进行数据采集，提出到图像中的人脸信息，并将数据输送至信息处理模块，所述信息处理模块将得到的数据进行处理，并上传数据库，所述图像预分类模块首先在YCbCr空间建立肤色模型，肤色模型为：
其中，C′b，C′r分别表示YCbCr中的蓝色分量和红色和分量，
根据肤色模型进行二值化，
其中，gray表示在像素点(x,y)处的灰度值的大小，S表示肤色区域，利用肤色模型进行肤色区域分割，运用形态学去除背景中的类肤色区域，采用连通区域标记方法，将人脸分割出来，首先在图像最上方进行一行一行的扫描，当某行的像素灰度值不全是0时，停止扫描，确定该行为人脸上边界，再在该行继续扫描，当某行的像素灰度值全为0时，停止扫描，确定该行为人脸下边界，继续再图像左侧扫描，确定出人脸左边界与右边界，基于积分投影进行人眼粗定位，水平灰度积分投影函数为：
其中，N为图像宽，F(x,y)为图像中像素点(x,y)的灰度值，GIPh(y)为水平灰度积分投影函数，
垂直灰度积分投影函数为：
其中，M为图像长，F(x,y)为图像中像素点(x,y)的灰度值，GIPv(x)为垂直灰度积分投影函数，
针对粗定人眼区域进行边界检测，采用LOG算子边缘检测，LOG算子边缘检测包括以下步骤：
a.首先对图像f(x，y)进行平滑滤波，其滤波函数根据人类视觉特性选为高斯滤波器函数，
b.对平滑图像进行拉普拉斯运算，
c.边缘检测判据是二阶导数的零交叉点并对应一阶导数的较大峰值，
其中a步骤中高斯滤波器函数为：
其中，σ为高斯滤波器函数的方差，x,y分别为到图像像素点间的距离，G(x,y)为高斯滤波器函数，
运用高斯滤波器函数对原始图像进行卷积操作，得到平滑后结果为：
g(x，y)＝G(x，y)*f(x，y)，
其中f(x，y)为原图像，*为卷积运算符，g(x，y)为平滑滤波后得到的图像，G(x,y)为高斯滤波器函数，
再用拉普拉斯算子来获取平滑图像g(x，y)的二阶方向导数图像m(x，y)，由线性系统中卷积和微分的可交换性可得:
其中，σ为高斯滤波器函数的方差，x,y分别为到图像像素点间的距离，
考虑到像素梯度的变化，引入尺度参数对LOG算子进行改进，使得每张图片可以使用不同的σx和σy，σx和σy由公式得出：
其中，q是归一化系数，f(i，j)、(i，j+1)、f(i+1，j)、f(i+1，j+1)为原图像，σx和σy为x方向与y方向高斯滤波器函数的方差，
其中，σx和σy为x方向与y方向高斯滤波器函数的方差，x,y分别为到图像像素点间的距离，
之后，再采用霍夫变换算法对图像进行处理，检测图像中的线段，确定两眼瞳距的尺寸和人脸的宽度，霍夫变换算法包括以下步骤：
将参数空间的坐标轴离散化，建立离散型参数空间，
将图像中每个非0像素通过映射关系求解参数空间通过的方格，建立累加器，统计每个方格出现的次数，并在对应的累加器加1，设置一个阈值k，选取大于阈值的方格作为表示直线的方格，将参数空间中表示直线的方格的参数作为直线的参数，根据得到的两眼瞳距的尺寸和人脸的宽度判断是否为正脸，判断公式为：
d0×0.4＜d1≤d0×0.5，
其中，d1，d0分别为两眼瞳距的尺寸和人脸的宽度。
2.根据权利要求1所述的基于数字化的大数据用户信息采集方法，其特征在于，所述图像处理模块采用缩放公式将原H0×W0图像等比例缩放为H1×W1的图像，缩放公式为:
其中，H0×W0为原图像大小，H1×W1为缩放后的图像大小，(X0，Y0)为原图像像素点坐标，(X1，Y1)为缩放后图像像素点的坐标，
在缩放之后与要对图像进行光照补偿，采用多尺度高斯函数提取目标人脸图像中的光照分量,对图像进行光照补偿，多尺度高斯函数为：
其中，c为尺度因子；λ为归一化常数，x,y分别为图像像素点坐标，G(x,y)为高斯函数，
利用不同尺度的高斯函数分别提取出场景的光照分量后进行加权,最终得到光照分量的估计值,其表达式为：
其中，F(x,y)为原图像，*为卷积运算符，λ为归一化常数，I(x,y)为估计出来的光照分量，x,y分别为图像像素点坐标，
根据光照分量的分布特性构造光照不均匀校正函数,对光照不均匀图像进行校正处理,校正公式为：
其中，O(x,y)为校正后的输出图像的亮度值，m为光照分量的亮度均值，F(x,y)为原图像，I(x,y)为估计出来的光照分量。
3.根据权利要求2所述的基于数字化的大数据用户信息采集方法，其特征在于，所述数据采集模块采用EigenFace识别算法。
4.根据权利要求3所述的基于数字化的大数据用户信息采集方法，其特征在于，所述信息处理模块采用大数据库，将得到的人脸信息进行上传。
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