[发明专利]低功耗人脸识别方法

权利要求书

1.一种低功耗人脸识别方法，基于具有人脸获取装置的门禁单元，包括：

(1)通过门禁单元获得第一人脸图像，所述第一人脸图像包括第一部分和第二部分，其中第一部分的数据量是第二部分的数据量的至多三分之一；

(2)对第一人脸图像的所述第一部分进行第一本地分析，得到第一本地分析结果；

(3)对第一人脸图像的所述第二部分进行第一远程分析，得到第一远程分析结果；

(4)当第一本地分析结果满足小于预先确定的第一特征值时，通过所述门禁单元升温后重新检测人脸获得第二人脸图像，同时检测待识别手指与识别传感器的识别平面的极坐标夹角θ_mn∈[0,1]，所述第二人脸图像包括第三部分和第四部分，其中第三部分的数据量是第四部分的数据量的至多30％；否则提示无法识别而不获得第二人脸图像；

(5)对第二人脸图像的所述第三部分进行第一本地分析，得到第二本地分析结果；

(6)对第二人脸图像的所述第四部分进行第二远程分析，得到第二远程分析结果；根据第一本地分析结果、第二本地分析结果、第一远程分析结果和第二远程分析结果，确定所述门禁单元的人脸识别结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一本地分析包括：

(1A)以第一部分的图像几何中心为中心、预设长度为半径的邻域内数据作为待处理的第一部分图像数据；

(1B)对待处理的第一部分图像数据进行二值化和降噪处理，得到数据集O；

(1C)将所述数据集O进行对称式加密，得到数据集O’；

(1D)将数据集O’与预设参考人脸数据M进行如下处理：对预设参考人脸数据M进行二值化处理得到M’；计算得到数据集O’的对角阵；根据所述对角阵的阶数，从所述数据集M’左上角第一个值开始截取同样阶数的中间矩阵P；计算中间矩阵P与数据集O’叉乘得到的矩阵的特征值K1。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一远程分析包括：

(2A)对所述第一人脸图像的所述第二部分传输到远程服务器；

(2B)在远程服务器对接收到的第二部分的数据进行Hash运算得到与该第二部分相对应的第一Hash值；

(2C)对所述第二部分对应的矩阵数据K与预设参考人脸数据M对应的矩阵S相乘，其中这两个矩阵中阶数较小的一个以对角阵补齐，相乘后得到矩阵K’；

(2D)以所述第二部分的图像的灰度质心为中心、所述预设长度为半径，得到第二部分的图像数据矩阵L，对矩阵L进行投影得到矩阵L’，将矩阵L’与矩阵K’进行叉乘，其中这两个矩阵中结束较小的一个以对角阵补齐，叉乘后得到矩阵Q；

(2E)计算矩阵Q的特征值F。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第二本地分析包括：

(3A)以第三部分的图像几何中心为中心、预设长度为半径的邻域内数据作为待处理的第三部分图像数据；

(3B)对待处理的第三部分图像数据进行二值化和降噪处理，得到数据集R；

(3C)将所述数据集R以数据集O的平均值为密钥进行对称式加密，得到数据集R’；

(3D)将数据集R’与预设参考人脸数据M进行如下处理：对预设参考人脸数据M进行二值化处理得到M’；计算得到数据集R’的对角阵；根据所述对角阵的阶数，从所述数据集M’左上角第一个值开始截取同样阶数的中间矩阵T；计算中间矩阵T与数据集R’叉乘得到的矩阵的特征值K2。