[发明专利]基于脸部识别的登机口检验平台

说明书

本发明涉及一种基于脸部识别的登机口检验平台，包括：定时处理设备，用于采集当前时刻，并在当前时刻落在预设时间范围之内时，发送拍摄启动信号；登机采集设备，设置在飞机场的登机口处，用于对飞机场的登机口前方的乘客进行高清图像数据采集，以获得对应的高清乘客图像，并输出所述高清乘客图像；乘客检测设备，用于接收定制处理图像，对所述定制处理图像执行基于脸部特征分析的即时身份检验处理，以确定所述定制处理图像中的乘客是否为当前航班内的订票人员。通过本发明，进一步提升了脸部识别的准确度。

技术领域

本发明涉及脸部识别领域，尤其涉及一种基于脸部识别的登机口检验平台。

背景技术

脸部特征分析，就是通过视频采集设备获取用户的面部图像，再利用核心的算法对其脸部的五官位置、脸型和角度进行计算分析，进而和自身数据库里已有的范本进行比对，后判断出用户的真实身份。人脸识别技术基于局部特征区域的单训练样本人脸识别方法。第一步，需要对局部区域进行定义；第二步，人脸局部区域特征的提取，依据经过样本训练后得到的变换矩阵将人脸图像向量映射为人脸特征向量；第三步，局部特征选择(可选)；后一步是进行分类。分类器多采用组合分类器的形式，每个局部特征对应一个分类器，后可用投票或线性加权等方式得到终识别结果。人脸识别综合运用了数字图像/视频处理、模式识别、计算机视觉等多种技术，核心技术是人脸识别算法。目前人脸识别的算法有4种：基于人脸特征点的识别算法、基于整幅人脸图像的识别算法、基于模板的识别算法、利用神经网络进行识别的算法。

作为脸部特征分析的第一步，人脸检测所进行的工作是将人脸从图像背景中检测出来，由于受图像背景、亮度变化以及人的头部姿势等因素影响使人脸检测成为一项复杂研究内容。检测定位：检测是判别一幅图像中是否存在人脸，定位则是给出人脸在图像中的位置。定位后得到的脸部图像信息是测量空间的模式，要进行识别工作，首先要将测量空间中的数据映射到特征空间中。采用主分量分析方法，原理是将一高维向量，通过一个特殊的特征向量矩阵，投影到一个低维的向量空间中，表征为一个低维向量，并且仅仅损失一些次要信息。通过对经过检测和定位过的人脸图像进行特征提取操作可以达到降低图像维数，从而可以减小识别计算量，提高识别精度的作用。人脸识别系统采用基于特征脸的主成分分析法(PCA)，根据一组人脸训练样本构造主元子空间，检测时，将测试图像投影到主元空间上，得到一组投影系数，再和各已知的人脸图像模式比较，从而得到检测结果。

发明内容

为了解决脸部识别准确度仍需进一步上升的技术问题，本发明提供了一种基于脸部识别的登机口检验平台，基于预设时刻范围自动启动对登机口处的乘客身份验证，尤为重要的是，引入了各种不同类型的图像处理机制协同操作，以提高身份验证前的图像的清晰度；基于图像中各个斑点区域的分布情况，选择对应的均值滤波窗口，并在以图像的像素点为中心的均值滤波窗口内，距离所述图像的像素点越近，权重系数越大，实现对图像的自适应滤波处理。

根据本发明的一方面，提供了一种基于脸部识别的登机口检验平台，所述平台包括：