[发明专利]智能生物识别装置及其识别方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种识别人脸的装置，特别涉及一种智能生物识别装置及其识别方法。

背景技术

做为安防重要组成部分的视频监控系统，在城市交通、银行、政府机关、写字楼宇、超级市场、机场等公共场合得到广泛的应用，可以说视频监控系统无处不在。当前视频监控系统大多由前端摄像机加后端图像采集与压缩存储等功能组成，称为“数字图像刻录机”或“DVR”，主要包含以下特点：

1.此类视频监控系统可以实时采集摄像机的模拟信号，并转化为数字信号，并由处理器将数字化的信号进行压缩，存储到本地硬盘或光盘。

2.此类视频监控系统通常可以通过网络将现场的视频信息实时的传输到主控机房，工作人员可以对现场的情况进行实时的监视。

3.此类视频监控系统通常提供一个用户报警输入接口，用户可以通过此接口向系统软件提供报警，如火灾报警信号、红外传感器报警信号等。工作人员则根据报警信号对现场的情况做重点监视，如有必要则采取相应的行动。

随着整个社会对安防意识的不断提高，传统的、机械的以图像采集及存储(DVR)为主的视频监控系统在一些特殊场合已经不能够满足要求了，智能视频监控系统有望取代传统视频监控系统，是安防领域的未来趋势。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是要提供一种识别人脸面部遮挡物的智能生物识别装置及其识别方法。

为了解决以上的技术问题，本发明提供了一种智能生物识别装置，一微处理器CPU与视频A/D变换器连接，视频A/D变换器连接摄像头，完成视频图像的采集；微处理器CPU还与闪存FLASH和高速缓存DDR连接，视频图像经A/D变换后，由运行于微处理CPU的Adaboost图像处理软件识别人脸图像，并对人脸面部状态进行处理与判断。

该识别方法包括以下的步骤：

1)系统启动；

2)视频数据采集；

3)用Adaboost算法在一帧图像中寻找人脸；

若没有找到人脸，转第2)步；

若找到人脸，则执行下一步；

4)人脸位置坐标定位；

5)判断人脸部的肤色是否匹配？

若异常，则转第8)步；

6)人嘴边缘检测与嘴型是否匹配？

若异常，则转第8)步；

7)人眼定位与瞳孔定位及状态分析；

若正常，则转第2)步；

8)报警输出。

本发明的优越功效在于：

1)彻底改变了传统的视频监控系统的“被动”工作模式，在保证现有视频监控系统正常工作的基础上，如果被监控现场人员脸部戴口罩或佩戴墨镜等遮挡物体时，立即给出报警信号，提醒主控机房的工作人员现场有异常情况；

2)本发明通过人脸检测算法与人脸遮挡物识别算法，能实时对视频监控现场的异常人员进行检测，如发现此类可疑人员，立即给出报警信号；

3)在不改变现有监控系统的基础上，提供一个灵活实用的“报警器”功能，可广泛地应用于ATM机监控系统、银行大厅、部队或政府办公楼等特殊安保场所。

附图说明

图1为本发明的电路原理框图；

图2为本发明人脸识别方法的流程图。

图中标号说明

1-微处理器CPU；    2-视频A/D变换器；

3-摄像头；         4-闪存FLASH；

5-高速缓存DDR。

具体实施方式

请参阅附图所示，对本发明作进一步的描述。

如图1所示，本发明提供了一种智能生物识别装置，一微处理器CPU1与视频A/D变换器2连接，视频A/D变换器2连接摄像头3，完成视频图像的采集；微处理器CPU1还与闪存FLASH4和高速缓存DDR5连接，视频图像经A/D变换后，由运行于微处理CPU1的Adaboost图像处理软件识别人脸图像，并对人脸面部状态进行处理与判断。电源与复位电路6分别与微处理器CPU1连接。

上述的Adaboost算法是一种分类器算法，其基本原理是利用大量分类能力一般的弱分类器，如人脸的矩形特征，通过一定的叠加方式，组合成一个分类能力很强的强分类器，如人脸的矩形特征，再将若干个强分类器级联成为一个分级分类器，Adaboost算法就是通过这些人脸分类器在图像中确定一个或多个矩形框，即人脸的位置及大小。

以上的摄像头与视频A/D变换器也能用数字摄像装置。

如图2所示，本发明的识别方法包括以下的步骤：

1)系统启动；

2)视频数据采集；

3)用Adaboost算法在一帧图像中寻找人脸；