一种具有对比预警功能的图像识别方法及识别装置与流程

本申请涉及图像识别领域，具体涉及一种具有对比预警功能的图像识别方法及识别装置。

背景技术：

图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术，是应用深度学习算法的一种实践应用。现阶段图像识别技术一般分为人脸识别与商品识别，人脸识别主要运用在安全检查、身份核验与移动支付中；商品识别主要运用在商品流通过程中，特别是无人货架、智能零售柜等无人零售领域。

在使用者对用户特征图像信息进行识别时，需要用到图像识别方法，然而现有的图像识别方法在识别过程中，大多只对用户脸部特征进行图像识别，不可根据用户脸部特征和全身特征进行全面图像识别，从而降低图像识别的精准度，不法分子易在脸部易容和伪装，导致图像识别出现错误，易给使用者带来不必要的麻烦。

技术实现要素：

本申请实施例提供一种具有对比预警功能的图像识别方法，包括：获取用户的脸部特征信息、身体特征信息和行为特征信息，并录入大数据库；对所述脸部特征信息、身体特征信息和行为特征信息进行整理和关键部分提取，获得脸部关键信息和身体关键信息；对所述脸部关键信息和身体关键信息进行统一精准分类获得脸部图像信息和身体图像信息；比对所述脸部图像信息和所述大数据库中的脸部特征信息，以及所述身体图像信息和所述大数据库中的身体特征信息；如果比对结果合格，将合格的所述脸部图像信息和所述身体图像信息传送至后台控制终端，否则对所述脸部图像信息和所述身体图像信息进行识别错误标识。

根据一些实施例，所述用户脸部特征信息包括虹膜信息、表情信息、脸部信息的至少一种；所述身体特征信息包括指纹信息；所述行为特征信息包括膝关节信息和肘关节信息的至少一种。

根据一些实施例，获取用户的脸部特征信息、身体特征信息和行为特征信息，包括：通过虹膜识别仪采集用户虹膜信息；通过ai智能模块对用户做出的表情进行智能筛选采集获得所述表情信息；通过高清摄像拍摄模块对用户脸部进行拍摄采集获得所述脸部信息；通过指纹识别器采集所述指纹信息；通过穿戴在用户的膝关节和肘关节的动作传感器，采集用户做出指定动作时的所述膝关节信息和肘关节信息；通过行为识别器采集行为特征信息。

根据一些实施例，所述对所述脸部特征信息和身体特征信息进行整理和关键部分提取，获得脸部关键信息和身体关键信息，包括：通过脸部特征提取模块对所述虹膜信息、所述表情信息和所述脸部信息进行整理和关键部分提取，获得所述脸部关键信息；通过全身特征提取模块将所述指纹信息、身体特征信息和行为特征信息进行整理和关键部分提取，获得所述身体关键信息。

根据一些实施例，所述对所述脸部关键信息和身体关键信息进行统一精准分类获得脸部图像信息和身体图像信息，包括：通过svm分类模块、级联lbp方法和boostinglbp方法对所述脸部关键信息和全身关键信息进行分类识别管理；运用adsboost算法进行统一精准分类，获得所述脸部图像信息和所述身体图像信息。

根据一些实施例，如果比对结果合格，将合格的所述脸部图像信息和所述身体图像信息传送至后台控制终端，否则对所述脸部图像信息和所述身体图像信息进行识别错误标识，包括：若一次比对结果合格，则合格的所述脸部图像信息和所述身体图像信息由中央处理器的一次合格警报模块传送至后台控制终端，且所述一次合格警报模块发出“首次比对合格”提示音；若一次比对结果不合格，则将一次不合格的所述脸部图像信息和所述身体图像信息由一次错误警报模块警示处理后再传送至所述中央处理器的二次匹配模块，进行二次匹配；若二次比对结果合格，则二次匹配模块匹配合格的所述脸部图像信息和所述身体图像信息由二次合格警报模块传送至后台控制终端，且所述二次合格警报模块发出”二次对比合格“提示音”；若二次比对识别结果不合格，则将二次不合格的所述脸部图像信息和所述身体图像信息由二次错误警报模块警示处理后，再发出“比对失败”提示音，并由所述二次匹配模块将二次不合格的所述脸部图像信息和所述身体图像信息进行时间戳标记，并录入安全存储日志内。

根据一些实施例，所述表情信息包括“喜”、“怒”、“哀”、“乐”和“恨”，且“喜”的表现形式为笑脸，“怒”的表现形式为脸部严肃，脸部感官紧绷，“哀”的表现形式为皱眉撇嘴，“乐”的表现形式为笑声漏齿，“恨”的表现形式为咬牙切齿，脸部感官紧凑；所述脸部信息包括“痣”、“斑”、“嘴唇厚度”和“脸型”，且“痣”和“斑”为分布在脸部的色素沉淀物，“痣”包括“瘊子”、“痦子”以及“胎记”，“斑”包括活性斑和定性斑，且活性斑常见的有黄褐斑、日晒斑、妊娠斑、黑斑，定性斑常见的有遗传斑、雀斑、老年斑、色素痣；所述膝关节包括踝关节和趾关节，所述肘关节包括指关节和腕关节，所述指定动作包括“爬”、“跳”、“蹦”、“慢走”、“快走”以及“蹲下”。

根据一些实施例，所述大数据库包括安全存储日志，且安全存储日志包括时间戳，且时间戳的时间精确至秒；所述一次合格报警模块通过一次语音提醒模块发出提示音；所述二次合格报警模块通过二次语音提醒模块发出提示音；所述一次语音提醒模块和二次语音提醒模块均为扬声器，且扬声器的四周均内置有喇叭，且喇叭的数量至少为四个。

根据一些实施例，所述后台控制终端包括智能移动设备和计算机，且所述二次错误警报模块通过语音警报模块发出的提示音次数至少为三次，且第一次警示时间为一声，第二次警示时间为两声，第三次警示时间为三声。

本申请实施例还提供一种具有对比预警功能的图像识别装置，包括信息采集模块、特征提取模块、分类模块、云计算对比识别模块，所述信息采集模块获取用户的脸部特征信息、身体特征信息和行为特征信息，并录入大数据库；所述特征提取模块对所述脸部特征信息、身体特征信息和行为特征信息进行整理和关键部分提取，获得脸部关键信息和身体关键信息；所述分类模块对所述脸部关键信息和身体关键信息进行统一精准分类获得脸部图像信息和身体图像信息；所述云计算对比识别模块比对所述脸部图像信息和所述大数据库中的脸部特征信息，以及所述身体图像信息和所述大数据库中的身体特征信息；如果比对结果合格，将合格的所述脸部图像信息和所述身体图像信息传送至后台控制终端，否则对所述脸部图像信息和所述身体图像信息进行识别错误标识。

本申请实施例提供的技术方案，通过对用户的虹膜信息、表情信息、脸部信息、身体特征信息和行为特征信息的采集，再通过特征提取和svm分类，能够增强图像信息首次识别精准度。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例提供的一种具有对比预警功能的图像识别方法的流程示意图。

图2为本申请实施例提供的一种具有对比预警功能的图像识别方法的流程图。

图3为本申请实施例提供的一种具有对比预警功能的图像识别装置的组成示意图。

图4为本申请实施例提供的一种具有对比预警功能的图像识别装置的组成图。

图5为本申请实施例提供的一种脸部特征拍摄模块的组成示意图。

图6为本申请实施例提供的一种全身特征传感模块的组成示意图。

具体实施方式

为了使申请实现的技术手段、创造特征、达成目的和功效易于明白了解，下结合具体图示，进一步阐述本申请。

须知，本说明书附图所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本申请可实施的限定条件，故不具技术上的实质意义，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本申请所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本申请所揭示的技术内容得能涵盖的范围内。

图1为本申请实施例提供的一种具有对比预警功能的图像识别方法的流程示意图。

在s01中，获取用户的脸部特征信息、身体特征信息和行为特征信息，并录入大数据库。

在s02中，对脸部特征信息、身体特征信息和行为特征信息进行整理和关键部分提取，获得脸部关键信息和身体关键信息。

在s03中，对脸部关键信息和身体关键信息进行统一精准分类获得脸部图像信息和身体图像信息。

在s04中，比对脸部图像信息和大数据库中的脸部特征信息，以及身体图像信息和所述大数据库中的身体特征信息。

在s05中，如果比对结果合格，将合格的脸部图像信息和身体图像信息传送至后台控制终端，否则对脸部图像信息和身体图像信息进行识别错误标识。

本实施例提供的技术方案，通过对用户的脸部特征信息、身体特征信息和行为特征信息的采集，再通过特征提取和svm分类，能够增强图像信息首次识别精准度。

图2为本申请实施例提供的一种具有对比预警功能的图像识别方法的流程图，包括如下步骤。

a、预先使用虹膜识别仪对用户虹膜信息进行采集，接着再通过ai智能模块对用户做出的表情进行智能筛选采集，最后再通过高清摄像拍摄模块对用户脸部的其他特征信息进行拍摄采集；

b、预先使用指纹识别器对用户指纹信息进行采集，接着用户再穿戴动作传感器在膝关节和肘关节，并做出指定动作，最后用户再通过行为识别器进行行为特征信息采集；

c、同时将采集的虹膜信息、表情信息、脸部其他特征信息、指纹信息、动作信息以及行为信息作为原始数据录入原始大数据库内，且错误的图像信息同样录入原始大数据库内，用于参考对比依据

d、接着再通过脸部特征拍摄模块对所采集用户的虹膜信息、表情信息以及特征拍摄信息进行整理，再由脸部采集模块将信息传送至脸部特征提取模块，接着脸部特征提取模块再将采集的特征信息进行关键部分提取；

e、接着再通过全身特征传感模块将所采集用户的指纹信息、指定动作信息以及行为特征信息采集进行整理，再由全身采集模块将信息传送至全身特征提取模块，接着全身特征提取模块再将采集的特征信息进行关键部分提取；

f、然后再通过svm分类模块对所采集的脸部特征信息和全身特征信息进行分类管理，再通过级联lbp方法和boostinglbp方法进行分类识别管理，最后再运用adsboost算法进行统一精准分类；

g、以原始大数据库中的图像信息作为原始数据参考依据，然后再通过云计算对比识别模块对分类完成的图像信息进行比对识别，然后再将识别完成的图像信息传送至中央处理器进行解析处理；

h、若一次比对识别结果合格后，对比识别结果合格时，则中央处理器将合格的图像信息由一次合格警报模块发出警报信息后，再传送至后台控制终端，且一次合格警报模块控制一次语音提醒模块发出“首次比对合格”提示音；

i、若一次比对识别结果不合格后，对比识别结果错误时，则中央处理器将错误的图像信息由一次错误警报模块传送至二次匹配模块，则再由二次匹配模块对错误图像信息进行二次匹配；

j、二次比对识别结果合格后，二次匹配模块匹配合格的图像信息由二次合格警报模块警示处理后，再控制二次语音提醒模块发出”二次对比合格“提示音”；

k、二次比对识别结果不合格后，二次匹配模块匹配错误的图像信息由二次错误警报模块警示处理后，再控制语音警报模块发出“比对失败”提示音，并由二次匹配模块匹配错误的图像信息进行时间戳标记，并录入安全存储日志内。

所述在步骤a中用户做出的表情包括“喜”、“怒”、“哀”、“乐”和“恨”，且“喜”的表现形式为笑脸，“怒”的表现形式为脸部严肃，脸部感官紧绷，“哀”的表现形式为皱眉撇嘴，“乐”的表现形式为笑声漏齿，“恨”的表现形式为咬牙切齿，脸部感官紧凑，可增加用户表情的丰富度，同时也便于ai智能模块对用户表情进行精准识别采集。

所述在步骤a中脸部的其他特征信息包括“痣”、“斑”、“嘴唇厚度”和“脸型”，且“痣”和“斑”为分布在脸部的色素沉淀物，“痣”包括“瘊子”、“痦子”以及“胎记”，“斑”包括活性斑和定性斑，且活性斑常见的有黄褐斑、日晒斑、妊娠斑、黑斑，定性斑常见的有遗传斑、雀斑、老年斑、色素痣，利用脸部其他特征信息作为辅助图像信息，进一步增强用户脸部图像信息的识别精准度，防止用户脸部易容和伪装出现趁乱混入的情况。

所述在步骤b中膝关节包括踝关节和趾关节，且肘关节包括指关节和腕关节，可全面对用户的关节部位信息进行捕捉采集，增强动作传感器的捕捉灵敏度和精准度，且指定动作包括“爬”、“跳”、“蹦”、“慢走”、“快走”以及“蹲下”，通过多种指定动作图像捕捉，提高动作采集模块信息采集的全面性。

所述在步骤c中原始大数据库包括安全存储日志，可对错误图像信息和原始图像信息进行安全存储，且安全存储日志包括时间戳，且时间戳的时间精确至秒，提高图像信息的存储安全性，便于后期使用者调取所需资料，可对过失方进行追踪溯源。

所述在步骤h和步骤i中一次语音提醒模块和二次语音提醒模块均为扬声器，且扬声器的四周均内置有喇叭，且喇叭的数量至少为四个，采用360°立体环绕式分布，增强一次语音提醒模块和二次语音提醒模块的提醒效果。

所述在步骤h中后台控制终端包括智能移动设备和计算机，且在步骤k中语音警报模块的警报声次数至少为三次，且第一次警示时间为一声，第二次警示时间为两声，第三次警示时间为三声，增强语音警报模块的警示效果，防止使用者出现误听或漏听情况。

本实施例提供的技术方案，通过对用户的虹膜信息、表情信息、脸部信息、身体特征信息和行为特征信息的采集，再通过特征提取和svm分类，能够增强图像信息首次识别精准度，接着通过svm分类、云计算对比识别、中央处理器、一次合格提醒和一次错误警报的配合，可对识别的图像信息进行一次识别对比，从而增强图像信息首次识别精准度，通过二次错误警报、二次合格警报、语音警报和二次语音提醒的配合，可对一次识别后的图像信息进行二次识别对比，从而进一步增强图像信息首次识别精准度。

图3为本申请实施例提供的一种具有对比预警功能的图像识别装置的组成示意图，包括信息采集模块10、大数据库20、特征提取模块30、分类模块40和云计算对比识别模块50。

信息采集模块10获取用户的脸部特征信息、身体特征信息和行为特征信息，并录入大数据库20。特征提取模块30对脸部特征信息、身体特征信息和行为特征信息进行整理和关键部分提取，获得脸部关键信息和身体关键信息。分类模块40对脸部关键信息和身体关键信息进行统一精准分类获得脸部图像信息和身体图像信息。云计算对比识别模块50比对脸部图像信息和大数据库中的脸部特征信息，以及身体图像信息和大数据库中的身体特征信息。如果比对结果合格，将合格的脸部图像信息和所述身体图像信息传送至后台控制终端，否则对脸部图像信息和身体图像信息进行识别错误标识。

信息采集模块10包括脸部特征拍摄模块、脸部采集模块、全身特征传感模块、全身采集模块。脸部特征拍摄模块用于对用户的虹膜信息、表情信息以及脸部信息进行采集和整理。脸部采集模块将整理后的信息传送至脸部特征提取模块。全身特征传感模块对用户的指纹信息、指定动作信息以及行为特征信息进行采集和整理，再由全身采集模块将信息传送至全身特征提取模块。

脸部特征拍摄模块对用户的虹膜信息、表情信息以及脸部信息进行采集和整理，如图5所示。

脸部特征拍摄模块包括虹膜识别仪、ai智能模块、高清摄像拍摄模块。通过虹膜识别仪采集用户虹膜信息。通过ai智能模块对用户做出的表情进行智能筛选采集获得表情信息。通过脸部特征拍摄模块对用户脸部进行拍摄采集获得脸部信息。

全身特征传感模块对用户的指纹信息、指定动作信息以及行为特征信息进行采集和整理，如图6所示。

全身特征传感模块包括指纹识别器、行为识别器和动作传感器。通过指纹识别器采集指纹信息。通过穿戴在用户的膝关节和肘关节的动作传感器，采集用户做出指定动作时的膝关节信息和肘关节信息。通过行为识别器采集行为特征信息。

特征提取模块30包括脸部特征提取模块和全身特征提取模块。脸部特征提取模块将脸部采集模块传送的特征信息进行关键部分提取。全身特征提取模块将全身采集模块传送的特征信息进行关键部分提取。

云计算对比识别模块50包括对比识别模块、中央处理器、一次合格警报模块、一次错误警报模块、一次语音提醒模块、二次匹配模块、二次错误警报模块、二次合格警报模块、后台控制终端、语音警报模块、二次语音提醒模块，如图4所示。

对比识别模块以原始大数据库中的图像信息作为原始数据参考依据，然后再通过云计算，对比识别模块对分类完成的图像信息进行比对识别，然后再将识别完成的图像信息传送至中央处理器进行解析处理。

若一次比对识别结果合格后，对比识别结果合格时，则中央处理器将合格的图像信息由一次合格警报模块发出警报信息后，再传送至后台控制终端，且一次合格警报模块控制一次语音提醒模块发出“首次比对合格”提示音。若一次比对识别结果不合格后，对比识别结果错误时，则中央处理器将错误的图像信息由一次错误警报模块传送至二次匹配模块，则再由二次匹配模块对错误图像信息进行二次匹配。

二次比对识别结果合格后，二次匹配模块匹配合格的图像信息由二次合格警报模块警示处理后，再控制二次语音提醒模块发出”二次对比合格“提示音”。二次比对识别结果不合格后，二次匹配模块匹配错误的图像信息由二次错误警报模块警示处理后，再控制语音警报模块发出“比对失败”提示音，并由二次匹配模块匹配错误的图像信息进行时间戳标记，并录入安全存储日志内。

以上对申请的具体实施例进行了描述。需要理解的是，申请并不局限于上述特定实施方式，其中未尽详细描述的设备和结构应该理解为用本领域中的普通方式予以实施；本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变形或修改做出若干简单推演、变形或替换，这并不影响申请的实质内容。