(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210851999.5 (22)申请日 2022.07.20 (71)申请人 陕西省君凯电子科技有限公司 地址 710000 陕西省西安市 浐灞生态区欧 亚大道西段6 66号欧亚国际C座12层 (72)发明人 张凯元　张凯斐　 (74)专利代理 机构 重庆三航专利代理事务所 (特殊普通 合伙) 50307 专利代理师 李劝 (51)Int.Cl. G06V 40/16(2022.01) G06V 40/50(2022.01) G06V 20/52(2022.01) G06V 10/74(2022.01) G06V 10/764(2022.01)G06V 10/82(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G07C 9/37(2020.01) (54)发明名称 一种基于数字图像处理技术的人脸识别系 统 (57)摘要 本发明提供了一种基于数字图像处理技术 的人脸识别系统， 包括： 控制区域模块： 通过预设 的属性阈值， 对目标范围进行分割， 确定相应的 控制区域； 人脸数据获取模块： 通过在所述控制 区域内预置的图像传感器收集人脸图像， 并建立 人脸图像样本库； 智能环控模块： 对人脸图像样 本库进行检测， 通过特征训练提取人脸点坐标， 并确定同一人脸图像集合； 对比服务器模块： 对 所述同一人脸图像集合进行最优输出， 利用对比 服务器进行处理， 生成相似度得分， 并传输至预 设的安全识别中心； 安全识别模块： 用于收集所 述相似度得分， 经过预设阈值判断识别结果， 形 成相应的管 理方案。 本发明利用数字图像处理技 术实现高精度人脸识别过程， 有效保障目标范围 的安全性。 权利要求书3页 说明书9页 附图2页 CN 115116119 A 2022.09.27 CN 115116119 A 1.一种基于数字图像处 理技术的人脸识别系统， 其特 征在于， 包括： 控制区域模块： 通过预设的属性阈值， 对控制区域进行分割， 确定相应的目标范围； 其 中， 所述属性阈值代 表控制区域的显示属性的属性阈值； 人脸数据获取模块： 通过在所述目标范围内预置的图像传感器收集人脸图像， 并基于 所述人脸图像建立人脸图像样本库； 智能环控模块： 对所述人脸图像样本库进行检测， 通过特征训练提取待识别人脸图像 的人脸点坐标， 并确定同一人脸图像集 合； 对比服务器模块： 对所述同一人脸图像集合进行最优输出， 利用对比服务器进行处理， 生成相似度得分， 并将所述相似度得分传输 至预设的安全识别中心； 安全识别模块： 用于收集所述相似度 得分， 经过预设阈值判断识别结果， 形成相应的管 理方案。 2.如权利要求1所述的一种基于数字图像处理技术的人脸识别系统， 其特征在于， 所述 控制区域模块， 包括： 区域设置单元： 用于在预置的终端设备中设置集成控制系统， 在控制区域形成集成范 围， 并搭建数据共享平台； 参数获取单元： 用于获取所述集成范围内的环境参数， 并上传至所述数据共享平台， 对 其显示属性进行 标识， 生成参数目录； 其中， 所述显示属性至少包括所述 集成范围内的纹 理属性、 对象属性和细节属性； 控制区域单元： 用于根据 预设的属性阈值对所述参数目录进行自适应， 并通过分割， 确 定相应的目标 范围； 其中， 所述控制区域至少包括交叉控制区域和分离控制区域。 3.如权利要求1所述的一种基于数字图像处理技术的人脸识别系统， 其特征在于， 所述 人脸数据获取模块， 包括： 人脸获取单元： 用于通过所述控制区域内预置的图像传感器， 获取所述控制区域内包 含人脸特 征的实时图像； 其中， 所述图像传感器至少包括人脸识别摄像头、 人脸识别相机、 人脸识别闸机和PDA数据采 集器中的一种或几种； 图像预筛单元： 用于对所述实时图像基于预处理技术进行预筛， 剔除所述实时图像中 含人脸特 征不足的图像， 确定待处 理人脸图像； 其中， 所述预处 理技术至少包括几何校正、 图像滤波， 图像增强和图像边 缘检测方法； 图像样本库单元： 用于将所述待处理人脸图像传输至所述数据共享平台， 并集成为人 脸图像样本库。 4.如权利要求1所述的一种基于数字图像处理技术的人脸识别系统， 其特征在于， 所述 智能环控 模块， 包括： 人脸检测单元： 用于将所述人脸图像样本库输入预设的检测网络， 得到待处理人脸图 像中人脸 候选框的位置； 特征训练单元： 用于针对所述人脸候选框的位置进行卷积神经网络学习， 确定人脸特 征点坐标； 同一人脸单元： 用于基于所述人脸特征点坐标， 应用分类方法对所述待处理人脸图像权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115116119 A 2进行处理， 形成同一人脸图像集 合； 其中， 所述分类方法至少包括 最大似然分类法和最小距离分类法； 所述特征训练单 元， 包括： 第一卷积网络子单元： 用于基于所述人脸候选框的位置， 截取其中人脸候选框 图像单 元， 生成候选 框截图； 第二卷积网络子单元： 用于集成所述候选框截图， 基于所述人脸图像样本库搭建人脸 识别网络， 并对所述人脸识别网络的参数进行调整， 构建人脸识别模型； 特征点提取子单元： 将所述待处理人脸图像输入所述人脸识别模型中， 获取人脸特征 点坐标。 5.如权利要求1所述的一种基于数字图像处理技术的人脸识别系统， 其特征在于， 所述 对比服务器模块， 包括： 特征点获取单元： 用于获取同一人脸的全部待处理人脸图像， 提取标准人脸特征点坐 标； 计算单元： 用于获取待处理人脸图像的像素点， 将所述待处理人脸图像上的每个像素 点投影到预设的参数域中， 获取筛 选后的像素点； 其中 表示筛选后待处理人脸图像的第 行第 列的像素点；   代表第 行 第 列的像素点的像素值， 代表关于人脸图像的预设的参数域， 代表关于人脸图像 的预设的参数域的逆， 代表第 行第 列的像素点转置后的像素值， 代表关于人 脸图像的预设的参数域 的行的理想范围值， 代表关于人脸图像的预设的参数域 的列 的理想范围值； 累加峰值单元： 用于通过预设的采样周期， 对待处理人脸图像的像素点进行累加， 计算 累加峰值； 其中， 代表累加峰值， 代表 第 行的像素点的采样周期， 代表 第 列的像素点的采样周期； 标准人脸特征点坐标单元： 用于将所述累加峰值对应的点进行解析， 并映射到人脸图 像参数空间， 获取 标准人脸特 征点坐标； 常数矩阵单元： 用于将所述标准人脸特征点坐标常数化， 计算标准人脸特征点坐标的 常数矩阵；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115116119 A 3