[发明专利]一种基于人脸识别的智能化安防认证系统

权利要求书

1.一种基于人脸识别的智能化安防认证系统，其特征在于：包括图像采集模块、图像预处理模块、特征提取模块、特征定位模块、人脸存储数据库、管理服务器和显示模块；

图像采集模块分别与人脸存储数据库和图像预处理模块连接，图像预处理模块通过特征提取模块与特征定位模块连接，特征定位模块与人脸存储数据库连接，管理服务器分别与特征定位模块、人脸存储数据库和显示模块连接；

图像采集模块用于采集人脸的图像信息，并将采集的人脸图像信息分别发送至图像预处理模块和人脸存储数据库；

图像预处理模块用于接收图像采集模块发送的人脸图像，将接收的人脸图像进行灰度转换，转换成灰度图像，并将转换后的灰度图像进行去噪声处理，经去噪处理后的图像发送至特征提取模块；

特征提取模块用于接收图像预处理模块发送的去噪后的图像信息，并将去噪处理后的人脸图像分别在XY平面、XZ平面和YZ平面进行投影，得到XY平面、XZ平面和YZ平面的投影图像，对投影后的图像分别进行划分，划分各平面内的若干子图像，对各子图像中的特征进行提取，并将提取的子图像的特征发送至特征提取模块；

特征点位模块用于接收特征提取模块发送的各平面内各子图像的特征，对接收的特征子图像进行整理、分析，得到XY平面特征子图像集合B_XY(b_XY1,b_XY2,....,b_XYi,....,b_XYm)、XZ平面特征子图像集合B_XZ(b_XZ1,b_XZ2,....,b_XZi,....,b_XZm)和YZ平面特征子图像集合B_YZ(b_YZ1,b_YZ2,....,b_YZi,....,b_YZm)，b_XYi表示为XY平面内第i个子图像对应的特征，b_XZi表示XZ平面内第i个子图像对应的特征，b_YZi表示为YZ平面内第i个子图像对应的特征，特征点位模块将各平面子图像对应的特征分别发送至管理服务器和人脸存储数据库，特征点位模块通过对各子图像中特征进行编号，实现对各平面内的子图像对应的特征进行点位；

人脸存储数据库用于存储图像采集模块发送的人脸图像，存储小区内各人员的人脸图像以及人脸图像在各平面子图像上的特征信息；

管理服务器接收特征点位模块发送的各平面子图像对应的特征，并将接收的各平面子图像对应的特征分别与人脸存储数据库中存储的各人员人脸对应的特征进行逐一对比，并筛选待检测人员各平面子图像的特征与人脸存储数据库中存储的各人员的特征对比的匹配度系数，提取与各人员的匹配度系中最大的匹配度系数，管理服务器将提取的最大的匹配度系数与设定的匹配度系数阈值进行对比，若小于设定的匹配度阈值，则管理服务器发送人员身份异常信息、最大的匹配度系数以及最大匹配度系数对应的人脸图像至显示模块，若大于设定的匹配度阈值，则管理服务器发送人员身份正常信息至显示模块；

显示模块用于接收管理服务器发送的人员身份识别情况，以及人员身份异常情况下的最大匹配度系数和最大匹配度系数对应的人员图像并进行显示。

2.根据权利要求1所述的一种基于人脸识别的智能化安防认证系统，其特征在于：所述图像预处理模块去噪处理，包括以下步骤：

S1、对人脸图像进行划分，划分成若干子图像，划分的若干子图像构成子图像集合Q(q1,q2,...,qi,...,qm)，qi表示为第i个子图像；

S2、提取各子图像中H次z向量，统计z向量的平均分量，计算公式为η表示为位于当前子图像内的点的一组坐标，H表示为提取当前子图像的次数，z_it表示为第i个子图像在z平面的分量；

S3、统计z向量的偏移量τ_i；

S4、计算各子图像中对应的噪声方差；

S5、计算整个人脸图像的噪声方差并对人脸进行噪声除去。

3.根据权利要求2所述的一种基于人脸识别的智能化安防认证系统，其特征在于：所述图像偏移量的计算公式