[发明专利]一种基于IR和RGB双摄活体判别方法

说明书

本发明公开了一种基于IR和RGB双摄活体判别方法，一种基于IR和RGB双摄活体判别方法，包括转动机构和底座，所述底座上方安装有服务器，所述服务器上方设置有挡板，所述挡板一侧设置有散热口，所述挡板另一侧设置有转动臂，所述转动臂末端设置有转动舵机，所述转动舵机末端设置有转动轴，所述转动轴末端固定有所述转动机构，所述转动机构末端固定有采集固定板，所述采集固定板末端设置有双目摄像头和IR传感器，所述双目摄像头和IR传感器信号线连接在所述服务器上，本发明通过设置QT上位机可以十分便捷的使用控制按键实现自动化，更大的提高了识别的速度和精度，并且利用二值化和视频去噪处理的方法实现了精准识别。

技术领域

本发明涉及一种信息识别设备，具体为一种基于IR和RGB双摄活体判别方法。

背景技术

目标识别是指一个特殊目标（或一种类型的目标）从其它目标（或其它类型的目标）中被区分出来的过程。它既包括两个非常相似目标的识别，也包括一种类型的目标同其他类型目标的识别，活体识别作为一种生物识别技术,近几年由于人工智能的突飞猛进地发展,广泛地应用了各个领域。

现很需要一种基于IR和RGB双摄活体判别方法，实现自动化程度，无需人手动控制，我们需要一套高精度、识别率高的系统，目前的识别判定方法不能实现活体自动判定，并且无法对视频的下一帧进行预处理完成精准的检测和测试判定。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于IR和RGB双摄活体判别方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于IR和RGB双摄活体判别方法，包括转动机构和底座，所述底座上方安装有服务器，所述服务器上方设置有挡板，所述挡板一侧设置有散热口，所述挡板另一侧设置有转动臂，所述转动臂末端设置有转动舵机，所述转动舵机末端设置有转动轴，所述转动轴末端固定有所述转动机构，所述转动机构末端固定有采集固定板，所述采集固定板末端设置有双目摄像头和IR传感器，所述双目摄像头和IR传感器信号线连接在所述服务器上。

优选的， 所述转动机构包括转动架、传动轴、滑体和固定架，所述转动架内侧固定有所述传动轴，所述传动轴内侧固定有滑体，所述滑体内侧设置有所述固定架，方便进行转动调节。

优选的，包括以下步骤：

步骤1，所述服务器进行神经网络的训练，并且导出权重文件；

步骤2，所述服务器控制所述转动机构和舵机，带动所述双目摄像头和所述IR传感器转动；

步骤3，采集信号并且视频信号预处理，通过所述双目摄像头信号的传输给所述服务器，服务器调动opencv模块，进行yolo算法识别；

步骤4，通过YOLO算法的识别，并且反馈置信度和分类；

步骤5，采集到分类将信号传输给所述IR传感器，进行IR检测。

步骤6，IR采集到的信号传输给所述服务器进行活体决策，保证了识别的效果和准确度。

优选的，针对信号预处理进行活体判定的方法包括：

步骤301，建立卡尔曼滤波器，利用卡尔曼下一帧预测当前帧；

步骤302，利用小波分解去噪进行噪声的去除；

步骤303，调用opencv的sobel算子进行二值化处理，目的是未来进行噪声处理方便准确检测。

优选的，针对YOLO算法进行活体判定的方法包括：

步骤401，采用YOLOv3算法进行检测；

步骤402，经过DARKNET53层神经网络；

步骤403，经过全链接层预测输出结果，最后给出置信度和分类结果，利用神经网络更加精准。

优选的，所述服务器创建QT上位机界面，且QT上位机界面控制所述转动机构和所述转动舵机转动，方便进行控制。