[发明专利]一种基于CIS的生物识别装置启动照明设备及启动方法

权利要求书

1.一种基于CIS的生物识别装置启动照明设备的方法，其特征在于：包括如下步骤：

S1图像采集，通过摄像头采集图像，将采集到的视频图像生成独立帧的图像并发送至CIS；

S2背景建模，通过CIS，在图像为静止状态图像的情况下对图像背景进行学习，即CIS通过统计画面上每个像素在设定时间内的数值变化，得知该背景像素的幅值波动情况；

S3运动侦测，通过CIS记录新增图像的幅值，并根据得到的背景像素的幅值波动情况对比新增图像的幅值，筛选符合运动图像幅值的图像；

S4 HOG特征提取，将侦符合运动图像幅值的图像的运动区域图像单独选取出，作为新的图像进行HOG特征对比，并提取出HOG特征向量；

S5 SVM分类判断，将提取到的HOG特征向量作为SVM分类器的输入，并最终判断出运动物体是否为人类；

S6启动LED照明设备，根据SVM的分类判断结果，开启LED照明设备或返回S1图像采集步骤。

2.如权利要求1所述的一种基于CIS的生物识别装置启动照明设备的方法，其特征在于：所述步骤S1中还包括如下步骤：

S101调整背景光源，通过低照度传感器判断图像的清晰度，若清晰度无法满足背景建模的要求，则通过PWM将LED照明设备开启到微亮状态。

3.如权利要求1所述的一种基于CIS的生物识别装置启动照明设备的方法，其特征在于：步骤S4中的特征向量为3780维。

4.如权利要求1所述的一种基于CIS的生物识别装置启动照明设备的方法，其特征在于：所述步骤S1之前还包括步骤S7DSP加速，通过DSP提高CIS的光感度和分辨率。

5.如权利要求1所述的一种基于CIS的生物识别装置启动照明设备的方法，其特征在于：所述所述步骤S5中还包括如下步骤：

S501训练样本，对拍摄到的图像进行训练，即在检测到物体的移动后，立即对其进行跟踪；

S502生成分类器，将跟踪到的图像按顺序发送至SVM训练器中进行训练并生成分类器。

6.一种基于CIS的生物识别装置启动照明设备，包括监控摄像头和LED照明设备，其特征在于：还包括识别模块，所述识别模块包括图像采集模块、背景建模模块、运动侦测模块、HOG特征提取模块和SVM分类判断模块；所述监控摄像头和所述LED照明设备均与识别模块联接，所述监控摄像头包括CIS；

所述图像采集模块，通过摄像头采集图像，将采集到的视频图像生成独立帧的图像并发送至CIS；

所述背景建模模块，通过CIS，在图像为静止状态图像的情况下对图像背景进行学习，即CIS通过统计画面上每个像素在设定时间内的数值变化，得知该背景像素的幅值波动情况；

所述运动侦测模块，通过CIS记录新增图像的幅值，并根据得到的背景像素的幅值波动情况对比新增图像的幅值，筛选符合运动图像幅值的图像；

所述HOG特征提取模块，将侦符合运动图像幅值的图像的运动区域图像单独选取出，作为新的图像进行HOG特征对比，并提取出HOG特征向量；

所述SVM分类判断模块，将提取到的HOG特征向量作为SVM分类器的输入，并最终判断出运动物体是否为人类。

7.如权利要求6所述的一种基于CIS的生物识别装置启动照明设备的方法，其特征在于：所述图像采集模块中包括调整背景光源模块，通过低照度传感器判断图像的清晰度，若清晰度无法满足背景建模的要求，则通过PWM将LED照明设备开启到微亮状态。

8.如权利要求6所述的一种基于CIS的生物识别装置启动照明设备的方法，其特征在于：所述HOG特征提取模块，提取的特征向量为3780维。

9.如权利要求6所述的一种基于CIS的生物识别装置启动照明设备的方法，其特征在于：所述识别模块还包括DSP加速模块，通过DSP提高CIS的光感度和分辨率。

10.如权利要求6所述的一种基于CIS的生物识别装置启动照明设备的方法，其特征在于：所述所述SVM分类判断模块还包括：

所述训练样本模块，对拍摄到的图像进行训练，即在检测到物体的移动后，立即对其进行跟踪；

所述生成分类器模块，将跟踪到的图像按顺序发送至SVM训练器中进行训练并生成分类器。