本發(fā)明涉及智能門(mén)鎖控制，尤其涉及一種智能門(mén)鎖人臉識(shí)別解鎖方法。

背景技術(shù)：

1、人臉識(shí)別解鎖的智能門(mén)鎖采用攝像頭采集人臉圖像，并將人臉圖像與預(yù)存的人臉圖像進(jìn)行特征對(duì)比，從而對(duì)用戶進(jìn)行身份識(shí)別驗(yàn)證，能夠有效減少用戶開(kāi)門(mén)的時(shí)間，同時(shí)用戶也無(wú)需隨身攜帶鑰匙，提高了開(kāi)門(mén)的便捷性。然而，通過(guò)固定角度的攝像頭采集人臉圖像，視角范圍固定，對(duì)于不同身高的待識(shí)別用戶，無(wú)法采集到完整的人臉圖像，導(dǎo)致誤識(shí)別而無(wú)法成功打開(kāi)門(mén)鎖。

2、申請(qǐng)?zhí)枮?02310247026.5的中國(guó)發(fā)明專利提供了一種智能門(mén)鎖人臉識(shí)別解鎖方法、裝置、介質(zhì)及智能門(mén)鎖，通過(guò)采集不同采集視角的多張預(yù)采圖像，根據(jù)待識(shí)別用戶人臉與圖像采集裝置的采集距離，從預(yù)設(shè)掩膜尺寸中確定掩膜的目標(biāo)尺寸，以目標(biāo)尺寸在預(yù)采圖像放置掩膜，在預(yù)采圖像上移動(dòng)掩膜得到對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)特征信息；根據(jù)像素點(diǎn)特征信息確定各預(yù)采圖像的重疊像素點(diǎn)，根據(jù)重疊像素點(diǎn)預(yù)測(cè)多張預(yù)采圖像的相對(duì)位置關(guān)系；根據(jù)相對(duì)位置關(guān)系對(duì)多張預(yù)采圖像進(jìn)行拼接得到目標(biāo)圖像。

3、但是現(xiàn)有技術(shù)中，使用掩膜的方式選取多角度的人臉特征然后進(jìn)行拼接，僅限定于靜態(tài)的單用戶場(chǎng)景下，對(duì)于存在面部遮擋或多用戶動(dòng)態(tài)的場(chǎng)景時(shí)，將無(wú)法準(zhǔn)確獲取人臉特征，進(jìn)而出現(xiàn)誤判，降低人臉識(shí)別的準(zhǔn)確率。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本申請(qǐng)通過(guò)提供一種智能門(mén)鎖人臉識(shí)別解鎖方法，解決了現(xiàn)有技術(shù)中無(wú)法準(zhǔn)確獲取人臉特征進(jìn)而降低人臉識(shí)別準(zhǔn)確率的問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)了準(zhǔn)確獲取人臉特征提高人臉識(shí)別精準(zhǔn)度的技術(shù)效果。

2、本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N智能門(mén)鎖人臉識(shí)別解鎖方法，包括：

3、s100：基于多張預(yù)采圖像，確定用戶數(shù)量和對(duì)應(yīng)的時(shí)空曲線；基于時(shí)空曲線得到移動(dòng)速值；

4、s200：若移動(dòng)速值大于第一閾值，計(jì)算預(yù)采圖像的模糊程度，進(jìn)行反卷積操作和分層融合，得到初選圖像；

5、若移動(dòng)速值不大于第一閾值，將預(yù)采圖像標(biāo)記為初選圖像；

6、s300：獲取初選圖像的時(shí)頻特征，進(jìn)而確定多個(gè)局域得到干擾值，若干擾值大于第二閾值，基于多模機(jī)制確定凈區(qū)域和污區(qū)域，生成目標(biāo)圖像；若干擾值不大于第二閾值，根據(jù)平態(tài)機(jī)制得到目標(biāo)圖像；

7、s400：通過(guò)頭部關(guān)鍵點(diǎn)估算用戶身高，構(gòu)建身高－距離－梯度參數(shù)三維映射表，基于目標(biāo)圖像調(diào)整梯度計(jì)算區(qū)域識(shí)別人臉特征，并與預(yù)存圖像進(jìn)行比對(duì)；

8、其中，所述移動(dòng)速值用于衡量用戶姿態(tài)的變化幅度。

9、進(jìn)一步地，所述方法還包括：s110：識(shí)別用戶數(shù)量，若用戶數(shù)量為1，執(zhí)行s200；若用戶數(shù)量大于1，執(zhí)行s120；

10、s120：基于拆分機(jī)制得到初選用戶，對(duì)初選用戶進(jìn)行面部分割，識(shí)別面部特征點(diǎn)并與預(yù)存圖像進(jìn)行比對(duì)，確定目標(biāo)用戶，并分別基于時(shí)空曲線得到移動(dòng)速值，執(zhí)行s200；

11、其中，所述拆分機(jī)制包括：基于時(shí)空曲線確定與目標(biāo)路徑的偏離度，將偏離度小于預(yù)先設(shè)置的第三閾值對(duì)應(yīng)的用戶標(biāo)記為初選用戶；所述目標(biāo)路徑是指門(mén)鎖正前方的直線路徑；偏離度用于衡量每個(gè)用戶的移動(dòng)路徑與預(yù)設(shè)目標(biāo)路徑之間的差異。

12、進(jìn)一步地，通過(guò)頭部關(guān)鍵點(diǎn)估算用戶身高，構(gòu)建身高－距離－梯度參數(shù)三維映射表，基于目標(biāo)圖像調(diào)整梯度計(jì)算區(qū)域識(shí)別人臉特征，包括：建立頭部姿態(tài)模型，使用三維頭部模型與面部關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行匹配，建立頭部姿態(tài)與關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)之間的映射關(guān)系，根據(jù)用戶的頭部姿態(tài)、頭部關(guān)鍵點(diǎn)的位置與地面的位置關(guān)系，對(duì)用戶的身高進(jìn)行估計(jì)；構(gòu)建身高－距離－梯度參數(shù)三維映射表，以及目標(biāo)圖像的估計(jì)身高，得到對(duì)應(yīng)的梯度參數(shù)；基于梯度參數(shù)確定梯度計(jì)算區(qū)域突出人臉特征。

13、本申請(qǐng)中提供的一個(gè)或多個(gè)技術(shù)方案，至少具有如下技術(shù)效果或優(yōu)點(diǎn)：

14、通過(guò)基于時(shí)域稀疏點(diǎn)和頻域空間紋理，準(zhǔn)確提取圖像中的特征信息，實(shí)現(xiàn)了局域劃分更精準(zhǔn)的效果；設(shè)置多模機(jī)制基于紅外成像和深度差異確定分界曲線，能夠適應(yīng)不同遮擋物、光照條件及面部特征的用戶，實(shí)現(xiàn)了對(duì)面部遮擋的用戶進(jìn)行準(zhǔn)確獲取人臉特征的效果。

技術(shù)特征：

1.一種智能門(mén)鎖人臉識(shí)別解鎖方法，其特征在于，包括：

2.如權(quán)利要求1所述的一種智能門(mén)鎖人臉識(shí)別解鎖方法，其特征在于，所述多模機(jī)制為：基于紅外圖像數(shù)據(jù)和像素點(diǎn)的深度信息差異確定分界曲線，基于分界曲線得到凈區(qū)域和污區(qū)域；

3.如權(quán)利要求1所述的一種智能門(mén)鎖人臉識(shí)別解鎖方法，其特征在于，基于多模機(jī)制得到凈區(qū)域和污區(qū)域，并生成目標(biāo)圖像，包括：

4.如權(quán)利要求1所述的一種智能門(mén)鎖人臉識(shí)別解鎖方法，其特征在于，所述時(shí)頻特征包括時(shí)域稀疏點(diǎn)和頻域空間紋理；所述時(shí)域稀疏點(diǎn)為：提取各所述預(yù)采圖像的像素點(diǎn)特征信息，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)每個(gè)像素點(diǎn)的灰度值變化，基于預(yù)先設(shè)置的灰度變化閾值，將大于灰度變化閾值的像素點(diǎn)標(biāo)記為時(shí)域稀疏點(diǎn)；記錄每個(gè)時(shí)域稀疏點(diǎn)的時(shí)空坐標(biāo)，包括時(shí)間戳和像素點(diǎn)位置；

5.如權(quán)利要求1所述的一種智能門(mén)鎖人臉識(shí)別解鎖方法，其特征在于，所述平態(tài)機(jī)制為：根據(jù)若干個(gè)局域確定重疊像素點(diǎn)和相對(duì)位置關(guān)系，根據(jù)所述相對(duì)位置關(guān)系對(duì)所述多張預(yù)采圖像進(jìn)行拼接，得到目標(biāo)圖像；

6.如權(quán)利要求1所述的一種智能門(mén)鎖人臉識(shí)別解鎖方法，其特征在于，基于時(shí)空曲線得到移動(dòng)速值，包括：

7.如權(quán)利要求1所述的一種智能門(mén)鎖人臉識(shí)別解鎖方法，其特征在于，計(jì)算預(yù)采圖像的模糊程度并估計(jì)模糊核，進(jìn)行反卷積操作和分層融合，得到初選圖像，包括：

8.如權(quán)利要求1所述的一種智能門(mén)鎖人臉識(shí)別解鎖方法，其特征在于，所述方法還包括：s110：識(shí)別用戶數(shù)量，若用戶數(shù)量為1，執(zhí)行s200；若用戶數(shù)量大于1，執(zhí)行s120；

9.如權(quán)利要求8所述的一種智能門(mén)鎖人臉識(shí)別解鎖方法，其特征在于，基于初選用戶對(duì)應(yīng)的預(yù)采圖像，提取面部區(qū)域識(shí)別面部特征點(diǎn)，基于面部特征點(diǎn)的特征向量與預(yù)存圖像的特征向量進(jìn)行比對(duì)得到匹配度進(jìn)而確定目標(biāo)用戶。

10.如權(quán)利要求1所述的一種智能門(mén)鎖人臉識(shí)別解鎖方法，其特征在于，通過(guò)頭部關(guān)鍵點(diǎn)估算用戶身高，構(gòu)建身高－距離－梯度參數(shù)三維映射表，基于目標(biāo)圖像調(diào)整梯度計(jì)算區(qū)域識(shí)別人臉特征，包括：建立頭部姿態(tài)模型，使用三維頭部模型與面部關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行匹配，建立頭部姿態(tài)與關(guān)鍵點(diǎn)坐標(biāo)之間的映射關(guān)系，根據(jù)用戶的頭部姿態(tài)、頭部關(guān)鍵點(diǎn)的位置與地面的位置關(guān)系，對(duì)用戶的身高進(jìn)行估計(jì)；構(gòu)建身高－距離－梯度參數(shù)三維映射表，以及目標(biāo)圖像的估計(jì)身高，得到對(duì)應(yīng)的梯度參數(shù)；基于梯度參數(shù)確定梯度計(jì)算區(qū)域突出人臉特征。

技術(shù)總結(jié)
本申請(qǐng)公開(kāi)了一種智能門(mén)鎖人臉識(shí)別解鎖方法，涉及智能門(mén)鎖控制技術(shù)領(lǐng)域，包括；基于多張預(yù)采圖像，確定用戶數(shù)量和對(duì)應(yīng)的時(shí)空曲線，得到初選圖像；若移動(dòng)速值不大于第一閾值，將預(yù)采圖像標(biāo)記為初選圖像；獲取初選圖像的時(shí)頻特征，確定多個(gè)局域得到干擾值，若干擾值大于第二閾值，基于多模機(jī)制確定凈區(qū)域和污區(qū)域，生成目標(biāo)圖像；若干擾值不大于第二閾值，根據(jù)平態(tài)機(jī)制得到目標(biāo)圖像；估算用戶身高，構(gòu)建身高－距離－梯度參數(shù)三維映射表，基于目標(biāo)圖像調(diào)整梯度計(jì)算區(qū)域識(shí)別人臉特征，并與預(yù)存圖像進(jìn)行比對(duì)；基于時(shí)域稀疏點(diǎn)和頻域空間紋理，準(zhǔn)確提取圖像中的特征信息，設(shè)置多模機(jī)制，實(shí)現(xiàn)了對(duì)面部遮擋的用戶進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別的效果。

技術(shù)研發(fā)人員：白維朝
受保護(hù)的技術(shù)使用者：深圳市經(jīng)緯縱橫科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/5/15