[发明专利]基于人脸识别的防盗门锁的识别方法、防盗门锁以及介质

权利要求书

1.一种基于人脸识别的防盗门锁的识别方法，其特征在于，所述方法包括：

接收终端设备获取并发送的人脸图像；

通过人脸识别算法对所述人脸图像进行身份验证并得出验证结果；所述人脸识别算法为将肤色检测和特征部位几何分布模板匹配相结合的算法；

根据验证结果控制电子门锁的开关；

如果身份验证通过则打开电子门锁；

如果未识别则将未识别结果通过向终端设备发送语音和显示文字结合的数据并通过终端设备显示出来。

2.如权利要求1所述的基于人脸识别的防盗门锁的识别方法，其特征在于，所述人脸识别算法为将肤色检测和特征部位几何分布模板匹配相结合的算法的步骤，具体包括：

对所述人脸图像进行处理获取肤色区域和非肤色区域；

根据训练的肤色识别模型对所述肤色区域进行圈定；

检测并获取所述肤色区域的特征部位；所述特征部位包括眼睛、鼻端、眉毛、嘴巴或其他面部特征；

对肤色区域进行马赛克处理的图像；

通过拉普拉斯算子对经过马赛克处理的图像进行水平边缘检测；其中，马赛克图像每一像素点的亮度值是该图像马赛克矩阵内所有像素点亮度值的均值。

3.如权利要求2所述的基于人脸识别的防盗门锁的识别方法，其特征在于，所述人脸识别算法为将肤色检测和特征部位几何分布模板匹配相结合的算法的步骤，还包括：

获取显示的边缘线；

将显示的边缘线的重心点计算出来，利用这些重心点来代替对应的忽略的边缘线；

对显示的边缘线和被代替的忽略的边缘线进行几何分布判决并判决是否符合人脸的特征几何分布；

如果符合人脸的特征几何分布，则对显示的边缘线和被代替的忽略的边缘线进行提取人脸特征。

4.如权利要求3所述的基于人脸识别的防盗门锁的识别方法，其特征在于，所述对显示的边缘线和被代替的忽略的边缘线进行提取人脸特征，具体包括：

基于主成分分析法对人脸特征提取。

5.如权利要求4所述的基于人脸识别的防盗门锁的识别方法，其特征在于，所述基于主成分分析法对人脸特征提取，具体包括：

对输入图像进行预处理；

接收数据库存储的训练样本并进行训练，形成特征脸；

获取训练图像和测试图像在特征子空间中的投影；

使用距离函数进行评估，判定测试图像是否在特征空间存在。

6.如权利要求5所述的基于人脸识别的防盗门锁的识别方法，其特征在于，接收数据库存储的训练样本并进行训练，形成特征脸具体包括：

读入人脸图像训练库；

根据人脸图像训练库计算出平均脸；

获取各张人脸与平均人脸的差值；

计算协方差矩阵以及协方差矩阵的特征值及其特征向量；

对特征值从大到小排列；

根据预设能量大小，求出选择的特征值个数；

计算特征脸形成的子坐标系；

获取待测人脸图像；

将人脸映射到坐标系中；

根据距离分类器识别人脸。

7.如权利要求5所述的基于人脸识别的防盗门锁的识别方法，其特征在于，所述训练过程包括：

将每张大小为l_w×l_h的二维人脸图像的灰度值转化成一个n维的向量，转化原则是元素从左到右首位相接，其中n＝l_w×l_h；

计算类内离散度矩阵与类间离散度矩阵的公式计算S_w和S_B,S_w和S_B对应的m个最大特征值为Ri(i＝1，2……，m)，Ui(i＝1，2……，m)是满足S_BUi＝riS_wUi(i＝1，2……，m。