[发明专利]一种实验室门禁验证系统与验证方法

权利要求书

1.一种实验室门禁验证系统，其特征在于，包括：

人脸轮廓识别模块，识别人脸轮廓数据，确认人脸轮廓数据辨识度LB；

人脸五官辨识模块，识别人脸的五官位置、形状数据，确认人脸五官数据辨识度RB；

人脸肤色辨识模块，识别人脸的肤色信息，确认人脸肤色数据辨识度FB；

辨识度综合处理模块，根据人脸轮廓数据辨识度LB、人脸五官数据辨识度RB、人脸肤色数据辨识度FB获得实验室门禁验证辨识度TB；

若实验室门禁验证辨识度TB≥阈值T，则门禁解除禁止；若实验室门禁验证辨识度TB＜阈值T，则门禁保持禁止。

2.根据权利要求1所述的一种实验室门禁验证系统，其特征在于，所述人脸轮廓识别模块，识别人脸轮廓数据，确认人脸轮廓数据辨识度LB，包括以下步骤：

(1.1)获取所述实验室门禁验证系统中存储的所有的可被辨识人的人脸轮廓的n个特征点，计算人脸轮廓的每个特征点的波动水平；

其中，为中间参数，Hbd_i,j为实验室门禁验证系统中存储的第i个人的人脸轮廓的第j个特征点，σ_j为人脸轮廓的第j个特征点的波动水平，m为所述实验室门禁验证系统中存储的人脸总量，i＝1、2、3...m,j＝1、2、3…n；

(1.2)计算人脸轮廓的每个特征点的调整系数；

H_j为人脸轮廓的j个特征点的调整系数；

(1.3)获取需要被识别的人的人脸轮廓的n个特征点；

(1.4)计算需要被识别的人的人脸轮廓的每个特征点与实验室门禁验证系统中存储的所有的可被辨识人的人脸轮廓的差距；

为需要被识别的人的人脸轮廓的第j个特征点与实验室门禁验证系统中存储的第i个人的第j个特征点的人脸轮廓的差距；

(1.5)计算人脸轮廓数据辨识度LB：

LB＝max(LB_i,LB₂,LB₃,…,LB_i…LB_j)

其中，LB_i为中间参数；

通过人脸轮廓数据辨识度LB的大小评估被辨识人的人脸轮廓曲线符合度，LB越小说明被辨识人的吻合度越低。

3.根据权利要求1所述的一种实验室门禁验证系统，其特征在于，所述人脸五官辨识模块识别人脸的五官位置、形状数据，确认人脸五官数据辨识度RB，包括以下步骤：

首先获取人脸的五官的位置：

(2.1)将人脸图像利用2D高斯滤波模板和原始的图像进行卷积处理，用来消除人脸图像的噪音；

(2.2)对所述人脸图像进行灰度处理，并将灰度化后的图像的每个位置计算沿着水平向左和水平向下两个方向的像素值的增长率；

(2.3)计算每个位置的综合增长率；

其中，f(x,y)为所述人脸图像坐标为(x,y)的位置的综合增长率，H_z为人脸图像坐标为(x,y)的位置沿着水平向左方向的像素值的增长率，H_x为人脸图像坐标为(x,y)的位置沿着水平向下方向的像素值的增长率；

(2.4)计算每个位置的增长方向；

其中，θ(x,y)人脸图像坐标为(x,y)的位置沿着水平向左和增长方向之间的夹角；

(2.5)遍历整个人脸图像，比较灰度后的人脸图像的每个位置的像素点的值是否大于所述位置的增长方向上的前后两个位置的像素点的值，若大于前后两个位置的像素点的值，则将所述位置的像素点的值不做改变，否则将所述位置的像素点的值赋值为0；

(2.6)将经过(2.5)处理后的图像中像素点的值大于预设值T1的点作为五官的位置点，从而获得所述五官的坐标位置；

然后将获取的五官的坐标位置与预设的标准五官的坐标位置之间的欧氏距离的倒数，作为人脸五官数据辨识度RB。