[发明专利]一种基于EmguCV的智能服务机器人人脸识别方法

说明书

本发明公开了一种基于EmguCV的智能服务机器人人脸识别方法，属于人脸识别系统技术领域，整套智能服务机器人人脸识别系统的设计是在服务型机器人的基本运动系统中增加云端处理、语音交互、视觉模块，来实现人脸检测与识别，并对人物做出相对应的服务类型，在EmguCv基础上对图像进行灰度转换、降噪和图像的均衡化处理；同时运用Haar特征对图像进行人脸检测处理，最后给出基于EmguCV的智能服务机器人人脸识别系统的应用，并在调试中不断提高识别率，实现直接通过设备调用进行人脸检测，并添加语音互动系统，提高人机交互能力，能够在多个环境下应用，使人脸识别技术应用在更广阔的领域。

技术领域

本发明涉及一种人脸识别系统，特别是涉及一种基于EmguCV的智能服务机器人人脸识别方法，属于人脸识别系统技术领域。

背景技术

人脸识别技术是一种通过对人体脸部的特征信息进行对比识别的技术，即通过摄像设备采集视频流或人脸图像，自动检测和跟踪，进而对检测图像进行后台处理与比对识别的一系列相关技术。

现有技术中人脸识别技术，一般是先在系统中预设好待识别人脸样本，在人脸识别时通过检测到的人脸数据与系统中预存的数据进行比对，确定识别到的人脸数据，这种方式由于需要从系统预设中识别的人脸样本中进行识别，处理速度慢，且对于未在系统中预设的数据人为地一步一步地进行预设进行存储，处理时间长，同时人脸识别在实际工作中会受到光照、脸部表情和姿势等因素影响，因此出现较大的失误率，为此设计一种基于EmguCV的智能服务机器人人脸识别方法来优化上述问题。

发明内容

本发明的主要目的是为了提供一种基于EmguCV的智能服务机器人人脸识别方法，减少人脸在识别过程受到光照以及姿势等因素的影响，识别率更高，在系统中未有预设的人脸样本时能快速地对人脸样本进行保存，处理效率高。

本发明的目的可以通过采用如下技术方案达到：

一种基于EmguCV的智能服务机器人人脸识别方法，包括如下步骤：

步骤1：摄像头检测进入检测环境下的人脸并发送至人脸采集系统；

步骤2：人脸图像采集系统获取人脸图像；

步骤3：对获取的人脸图像通过采用图形去噪、灰度变换和均衡化处理得到人脸图像信息，然后通过Haar分类器判断是否为Haar分类器包含的XML文件；

步骤4：若为Haar分类器包含的XML文件则将针对该人脸图像信息对应的人物的信息与服务相关类型；

步骤5：若不为Haar分类器包含的XML文件则使用Image类Save方法将人脸图像信息保存为图片格式；然后使用System.IO命名空间下的FileStream类的OpenWrite方法，创建图片格式的人脸图像信息与编号对应的IO数据流；

步骤6：通过XmlWriter的WriteStartDocument、WriteStartElement、WriteElementString、WriteEndElement以及WriteEndDocument生成XML文件。

优选的，其中步骤3中通过Haar分类器判断是否为Haar分类器包含的XML文件还包括如下步骤：

步骤31：通过阀值法和边缘法进行分割；

步骤32：通过几何特征、纹理和颜色进行特征提取；

步骤33：通过样板匹配法和特征匹配法进行识别。

优选的，步骤图形去噪采用低通滤波，灰度变换指通过灰度变换将原直方图两端的灰度值分别拉向最小值0和最大值255，使图像占有的灰度等级充满0-255的整个区域，均衡化处理指采用常用的亮度值进行调整灰度变换之后的图像信息。