一种基于LBP特征算法的人脸识别签到系统的制作方法

本发明涉及图像处理领域，具体涉及一种基于lbp特征算法的人脸识别签到系统。

背景技术：

人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。

现如今生活中，人脸识别在手机端广泛运用于身份认证。无论是繁忙的火车站，支付宝的快捷支付，人脸识别的身影无处不在。虽然人脸识别已有众多应用,但由于如今的常见的人脸签到系统使用较为繁琐，需站在固定位置进行拍照识别，以及许多小型企业，学校，等普通公司的员工上班或学生上学并未普及人脸签到系统。在大学课堂上学生签到时，常常需要班委进行点名式的签到，费时费力。实验室中签到方式通常为校园卡刷卡签到，效率也不如人脸识别签到高。

技术实现要素：

本发明的目的在于，提供一种基于lbp特征算法的人脸识别签到系统，系统能够智能寻找人脸位置，无需使用者刻意面对摄像头进行识别，能实时追踪未识别的人脸，能实时记录签到时间，签到人信息，便于核查与统计员工上班时间及签到情况。

为解决上述技术问题，本发明的技术方案为一种基于lbp特征算法的人脸识别签到系统，包括图像采集与处理系统、控制系统、二轴运动系统和人机交互系统；其中，

所述图像采集与处理系统，用于采集实时图像，利用haar-cascade检测算法筛选出实时图像中的人脸图像，对人脸图像依次经由灰度处理和lbp特征提取，生成人脸实时坐标，通过svm对人脸实时坐标进行分类，生成分类结果；

所述控制系统，用于接收人脸实时坐标和分类结果，根据分类结果控制二轴运动系统运动，将分类结果实时发送至人机交互系统；

所述二轴运动系统，用于接收并执行控制系统的运动指令，运动指令具体分为：当分类结果表示为存在未被检测的人脸时，控制系统根据pid算法对人脸实时坐标计算二轴运动系统运动轨迹，二轴运动系统按照运动轨迹运动实时追踪人脸；当分类结果表示为无未被检测的人脸时，二轴运动系统运动归位；

所述人机交互系统，用于显示分类结果。

进一步地，本系统还包括检测系统，所述检测系统包括温度检测单元、电能检测单元和串口连接检测单元，用于采集控制系统温度数据，系统电量数据和串口连接数据。

进一步地，所述图像采集与处理系统包括摄像头模块和openmv处理器，所述摄像头模块采集实时图像并发送至openmv处理器，所述openmv处理器利用haar-cascade检测算法筛选出实时图像中的人脸图像，对人脸图像依次经由灰度处理和lbp特征提取，生成人脸实时坐标，通过svm对人脸实时坐标进行分类，生成分类结果。

更进一步地，所述人机交互系统还用于显示控制系统温度数据，系统电量数据和串口连接数据。

更进一步地，所述人机交互系统包括hmi串口屏，用于显示分类结果，控制系统温度数据，系统电量数据和串口连接数据。

进一步地，所述人机交互系统包括pc端，所述pc端用于显示分类结果，手动控制所述控制系统。

更进一步地，所述人机交互系统还包括手机端，所述手机端用于显示分类结果，手机端与pc端通过无线通讯模块通信。

更进一步地，所述手机端与pc端通过蓝牙模块通信。

更进一步地，所述摄像头模块为ov7725摄像头模块。

更进一步地，所述hmi串口屏为oled显示。

与现有技术相比，本发明的有益效果为：

该系统能够智能寻找人脸位置，无需使用者刻意面对摄像头进行识别。构建了一套人机交互系统与ui交互界面设计；控制系统自动控制二轴运动系统运动，能实时追踪未识别的人脸；该系统能实时记录签到时间，签到人信息，显示于hmi串口屏，并通过无线通信模块将签到结果反馈到手机端，便于核查与统计员工上班时间及签到情况。

附图说明

图1是本发明实施例的结构框图；

图2是本发明实施例的软件流程框图；

图3是本发明实施例中hmiui交互界面的签到结果页面图；

图4是本发明实施例中hmiui交互界面的人脸识别页面图；

图5是本发明实施例中hmiui交互界面的系统数据显示页面图。

具体实施方式

为了便于本领域普通技术人员理解和实施本发明，下面结合附图及实施例对本发明作进一步的详细描述，应当理解，此处所描述的实施示例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

实施例：

一种基于lbp特征算法的人脸识别签到系统，如图1所示，包括图像采集与处理系统、控制系统、二轴运动系统，人机交互系统和检测系统；其中，

所述图像采集与处理系统，用于采集实时图像，利用haar-cascade检测算法筛选出实时图像中的人脸图像，对人脸图像依次经由灰度处理和lbp特征提取，生成人脸实时坐标，通过svm对人脸实时坐标进行分类，生成分类结果；

所述控制系统，用于接收人脸实时坐标和分类结果，根据分类结果控制二轴运动系统运动，将分类结果实时发送至人机交互系统；

所述二轴运动系统，用于接收并执行控制系统的运动指令，运动指令具体分为：当分类结果表示为存在未被检测的人脸时，控制系统根据pid算法对人脸实时坐标计算二轴运动系统运动轨迹，二轴运动系统按照运动轨迹运动实时追踪人脸；当分类结果表示为无未被检测的人脸时，二轴运动系统运动归位；

所述人机交互系统，用于显示分类结果。

所述检测系统包括温度检测单元、电能检测单元和串口连接检测单元，用于采集控制系统温度数据，系统电量数据和串口连接数据。

进一步地，所述图像采集与处理系统包括摄像头模块和openmv处理器，所述摄像头模块采集实时图像并发送至openmv处理器，所述openmv处理器利用haar-cascade检测算法筛选出实时图像中的人脸图像，对人脸图像依次经由灰度处理和lbp特征提取，生成人脸实时坐标，通过svm对人脸实时坐标进行分类，生成分类结果。

更进一步地，所述人机交互系统还用于显示控制系统温度数据，系统电量数据和串口连接数据。

更进一步地，所述人机交互系统包括hmi串口屏，用于显示分类结果，控制系统温度数据，系统电量数据和串口连接数据。

进一步地，所述人机交互系统包括pc端，所述pc端用于显示分类结果，手动控制所述控制系统。

更进一步地，所述人机交互系统还包括手机端，所述手机端用于显示分类结果，手机端与pc端通过蓝牙模块通信。

更进一步地，所述摄像头模块为ov7725摄像头模块。

更进一步地，所述hmi串口屏为oled显示。

如图2所示的主控芯片的一个控制周期内的软件工作流程，首先会接收串口屏数据从而判断目前系统所处的工作页面。若为人脸识别页面，系统进入人脸识别状态，首先发送信号至openmv传感器，由openmv完成图像采集，人脸检测，lbp特征提取，svm分类识别。最后将人脸识别结果与人脸实时坐标发送给主控芯片。若为识别结果反馈页面，则系统接收openmv传感器发送的数据，并通过串口将数据发送至hmi串口屏显示，签到结果反馈于串口屏上，串口屏接收到签到数据后反馈特定信号给主控芯片。若为系统数据页面，则系统进入数据采集状态，分别通过传感器采集主控温度，系统电量剩余，串口连接状态，并将数据处理后发送至hmi串口屏，系统数据反馈于串口屏上，串口屏接收到系统数据反馈特定信号给主控芯片。

在人脸识别页面的条件下，当主控芯片接收到openmv传感器的人脸坐标数据时，通过分析数据判断并执行实时追踪或归位这两种运动状态。当返回的数据处理结果无未被检测的人脸时，主控芯片控制舵机运动，使系统归位，等待下一个周期的数据反馈。当返回的数据处理结果存在未被检测的人脸时，通过pid控制舵机运动，使系统靠近人脸坐标，实现系统的人脸实时追踪。最后更新oled数据显示，并将此时的签到结果发送至移动端。

二轴云台归位是通过系统初始化后的原点坐标参考点实现的，当系统启动后，图像采集系统识别到放置于系统之外的十字参考中心，并以此作为坐标原点。当系统执行二轴运动归位时，主控芯片通过pid算法控制舵机运动，趋近于坐标原点，实现二轴运动复位。当系统执行二轴运动追踪人脸时，主控芯片通过图像采集单元采集到人脸的实时坐标，处理数据后确定人脸中心的绝对位置坐标，通过pid算法控制舵机运动，趋近于目标位置，实现人脸的实时追踪。

如图3-5所示的hmi(人机交互界面)具有人脸识别，签到结果显示，系统数据显示三部分功能。其中在人脸识别页面下，hmi能够反馈当前每张识别到的人脸的信息与匹配编号，差异度，并且有开始停止识别按钮，通过使用者按下该按钮进入人脸识别状态。系统数据显示中，使用者能够实时查看系统数据以及串口连接情况。签到结果页面，主控芯片发送数据给hmi从而显示签到人员的结果。

应当理解的是，本说明书未详细阐述的部分均属于现有技术。

应当理解的是，上述针对较佳实施例的描述较为详细，并不能因此而认为是对本发明专利保护范围的限制，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明权利要求所保护的范围情况下，还可以做出替换或变形，均落入本发明的保护范围之内，本发明的请求保护范围应以所附权利要求为准。