本發(fā)明專利技術(shù)提供一種基于人臉識(shí)別的駕駛員培訓(xùn)計(jì)時(shí)系統(tǒng)及方法，所述方法包括采集學(xué)員的N張人臉圖片信息；分別對(duì)每張人臉圖片信息進(jìn)行部位識(shí)別和比較并建立最優(yōu)特征模板，以及根據(jù)每個(gè)部位的最優(yōu)特征模板組建特征集；將所述特征集與預(yù)先存儲(chǔ)的標(biāo)準(zhǔn)特征集進(jìn)行比較以確認(rèn)學(xué)員身份，并返回確認(rèn)結(jié)果，以及根據(jù)返回結(jié)果開始駕駛培訓(xùn)計(jì)時(shí)。本發(fā)明專利技術(shù)提供的基于人臉識(shí)別的駕駛員培訓(xùn)計(jì)時(shí)系統(tǒng)及方法基于人臉識(shí)別技術(shù)，高效規(guī)范，使用方便。
【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及駕駛員培訓(xùn)
，特別涉及一種基于人臉識(shí)別的駕駛員培訓(xùn)計(jì)時(shí)系統(tǒng)及方法。
技術(shù)介紹
隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)水平的不斷發(fā)展，私家車越來(lái)越普通，考駕照的人也越來(lái)越多，針對(duì)龐大的考駕照人員，如何為培訓(xùn)學(xué)員建立一個(gè)高效的教學(xué)和學(xué)習(xí)環(huán)境，提高培訓(xùn)質(zhì)量，已成為駕駛員培訓(xùn)行業(yè)發(fā)展一個(gè)重要的要求。現(xiàn)有傳統(tǒng)的駕駛員培訓(xùn)過(guò)程中，培訓(xùn)計(jì)時(shí)使用的是智能卡(感應(yīng)卡、IC卡等)或者指紋識(shí)別的作為驗(yàn)證的管理手段。這些方式雖然技術(shù)上很成熟，但是在使用上卻不是很方便：第一，教練需要相應(yīng)的教練卡，學(xué)員也需要相應(yīng)的學(xué)員卡，如果忘了帶卡就無(wú)法使用；第二，無(wú)論插卡還是驗(yàn)證指紋都需要同設(shè)備進(jìn)行直接接觸的，由人工操作配合完成驗(yàn)證，過(guò)程繁瑣；第三，培訓(xùn)計(jì)時(shí)過(guò)程中無(wú)法做有效的監(jiān)控和管理。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)及人工智能技術(shù)的發(fā)展，人臉識(shí)別
也越來(lái)越廣泛，應(yīng)用越來(lái)越深入。因此，如何提供一種更高效、更規(guī)范的駕駛員培訓(xùn)計(jì)時(shí)技術(shù)已顯得尤為重要。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
針對(duì)以上問(wèn)題，本專利技術(shù)專利目的在于設(shè)計(jì)了一種基于人臉識(shí)別的駕駛員培訓(xùn)計(jì)時(shí)系統(tǒng)及方法，基于人臉識(shí)別技術(shù)，高效規(guī)范，使用方便。本專利技術(shù)是通過(guò)以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的：本專利技術(shù)提供一種基于人臉識(shí)別的駕駛員培訓(xùn)計(jì)時(shí)方法，包括：S1、采集學(xué)員的N張人臉圖片信息；S2、分別對(duì)每張人臉圖片信息進(jìn)行部位識(shí)別和比較并建立最優(yōu)特征模板，進(jìn)行部位識(shí)別包括對(duì)雙眼、鼻子、嘴唇、下臉輪廓這四個(gè)部位進(jìn)行識(shí)別，建立最優(yōu)特征模板包括建立每個(gè)部位的顏色特征模板、邊緣輪廓特征模板和紋理特征模板，以及根據(jù)每個(gè)部位的最優(yōu)特征模板組建特征集；S3、將所述特征集與預(yù)先存儲(chǔ)的標(biāo)準(zhǔn)特征集進(jìn)行比較以確認(rèn)學(xué)員身份，并返回確認(rèn)結(jié)果，以及根據(jù)返回結(jié)果開始駕駛培訓(xùn)計(jì)時(shí)。進(jìn)一步，本專利技術(shù)所述方法進(jìn)一步包括：在學(xué)員報(bào)名時(shí)，采集學(xué)員人臉圖片信息并組建和預(yù)先存儲(chǔ)學(xué)員的標(biāo)準(zhǔn)特征集。進(jìn)一步，本專利技術(shù)所述方法進(jìn)一步包括：在學(xué)員駕駛培訓(xùn)過(guò)程中或者培訓(xùn)結(jié)束后，采集學(xué)員人臉圖片信息并組建其特征集，然后與步驟S2生成的特征集進(jìn)行比對(duì)并判斷是否為同一人駕駛。本專利技術(shù)還提供一種基于人臉識(shí)別的駕駛員培訓(xùn)計(jì)時(shí)系統(tǒng)，包括：采集裝置(101)、處理器(102)、通信模塊(103)、服務(wù)器(104)和存儲(chǔ)器(105)，所述處理器(102)通過(guò)通信模塊(103)與所述服務(wù)器(104)連接，所述存儲(chǔ)器(105)連接所述服務(wù)器(104)；其中，所述采集裝置(101)安裝在汽車內(nèi)，用于采集學(xué)員的人臉圖片信息并將所述人臉圖片信息發(fā)送給處理器(102)；所述處理器(102)與所述采集裝置(101)連接，用于對(duì)學(xué)員的人臉圖片信息進(jìn)行部位識(shí)別和比較并建立最優(yōu)特征模板，以及根據(jù)每個(gè)部位的最優(yōu)特征模板組建特征集；所述服務(wù)器(104)用于將所述特征集與預(yù)先存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)器(105)內(nèi)的標(biāo)準(zhǔn)特征集進(jìn)行比較以確認(rèn)學(xué)員身份。進(jìn)一步，本專利技術(shù)所述系統(tǒng)進(jìn)一步包括與所述服務(wù)器(104)連接的監(jiān)控端(106)，用于接收所述服務(wù)器(104)返回的確認(rèn)結(jié)果。進(jìn)一步，本專利技術(shù)所述通信模塊(103)為3G/4G網(wǎng)絡(luò)通信模塊。進(jìn)一步，本專利技術(shù)所述采集裝置(101)安裝在汽車內(nèi)中間偏駕駛員位置。進(jìn)一步，本專利技術(shù)所述對(duì)每張人臉圖片信息進(jìn)行部位識(shí)別包括對(duì)雙眼、鼻子、嘴唇、下臉輪廓這四個(gè)部位進(jìn)行識(shí)別。本專利技術(shù)提供的基于人臉識(shí)別的駕駛員培訓(xùn)計(jì)時(shí)系統(tǒng)及方法與現(xiàn)有技術(shù)相比具有以下優(yōu)點(diǎn)：(1)使用方便：基于人臉識(shí)別技術(shù)使用通用的攝像頭作為識(shí)別信息獲取裝置，是一種完全非接觸的方式，當(dāng)駕駛員坐正駕駛位時(shí)就自動(dòng)完成人臉識(shí)別及驗(yàn)證，無(wú)人工操作，使用方便；(2)直觀性突出：人臉無(wú)疑是肉眼能夠判別的最直觀的信息源，而人臉識(shí)別技術(shù)所使用的依據(jù)正是人的面部圖像，方便人工確認(rèn)、審計(jì)；(3)不易仿冒：人臉識(shí)別技術(shù)要求識(shí)別對(duì)象必須親臨識(shí)別現(xiàn)場(chǎng)，他人難以仿冒，人臉識(shí)別技術(shù)所獨(dú)具的活性判別能力保證了他人無(wú)法以非活性的照片、木偶、蠟像來(lái)欺騙識(shí)別系統(tǒng)，這是指紋等生物特征識(shí)別技術(shù)所很難做到的；(4)識(shí)別精確度高，速度快：與其它生物識(shí)別技術(shù)相比，人臉識(shí)別技術(shù)的識(shí)別精度處于較高的水平，誤識(shí)率、拒認(rèn)率較低；(5)安全：學(xué)習(xí)計(jì)時(shí)過(guò)程中可以進(jìn)行人臉識(shí)別，而完全不影響學(xué)員學(xué)習(xí)和駕駛，保證駕駛安全。附圖說(shuō)明以下參照附圖對(duì)本專利技術(shù)實(shí)施例作進(jìn)一步說(shuō)明，其中：圖1是本專利技術(shù)一種基于人臉識(shí)別的駕駛員培訓(xùn)計(jì)時(shí)方法的流程圖；圖2是本專利技術(shù)一種基于人臉識(shí)別的駕駛員培訓(xùn)計(jì)時(shí)系統(tǒng)的模塊圖；圖3是本專利技術(shù)一種基于人臉識(shí)別的駕駛員培訓(xùn)計(jì)時(shí)方法的組建特征集示意圖。具體實(shí)施方式下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施例對(duì)本專利技術(shù)作進(jìn)一步的詳細(xì)說(shuō)明。本專利技術(shù)提供了一種基于人臉識(shí)別的駕駛員培訓(xùn)計(jì)時(shí)方法，請(qǐng)參閱圖1，包括：S1、采集學(xué)員的N張人臉圖片信息；具體的，通過(guò)安裝在汽車內(nèi)中間偏駕駛員位置的前端采集設(shè)備采集學(xué)員的人臉圖片信息，一共采集N張，N≥1，以便使用多張圖片信息進(jìn)行比較和建立最優(yōu)特征模板。S2、分別對(duì)每張人臉圖片信息進(jìn)行部位識(shí)別和比較并建立最優(yōu)特征模板，以及根據(jù)每個(gè)部位的最優(yōu)特征模板組建特征集；請(qǐng)參閱圖3，具體的包括：分別對(duì)每張人臉圖片進(jìn)行部位識(shí)別，包括雙眼、鼻子、嘴唇、下臉輪廓(上半臉因?yàn)橛蓄^發(fā)等影響，因此不使用)四個(gè)部位；對(duì)學(xué)員的N張圖片中的四個(gè)部位分別進(jìn)行比較，找出每個(gè)部位的最優(yōu)建立特征模板，評(píng)定標(biāo)準(zhǔn)包括正面臉、無(wú)遮擋、清晰、光照均勻，其中雙眼不能閉合，要平行；嘴巴閉合，要正常表情等；把此學(xué)員的N張人臉圖片中最優(yōu)的四個(gè)部位分別獲取特征模板，四個(gè)部位特征模板包含顏色特征模板、邊緣輪廓特征模板、紋理特征模板，并根據(jù)各部位的最優(yōu)特征模板組合成一個(gè)特征集。顏色特征模板：利用HSV(H是色彩，S是深淺，V是明暗)顏色空間建立顏色直方圖，建直方圖時(shí)，只用色調(diào)分量，這樣處理不會(huì)明顯降低顏色特征模型的準(zhǔn)確性，還能大大降低計(jì)算量，提高效率。邊緣輪廓特征模板：當(dāng)部位顏色和背景顏色相近時(shí)，僅利用單一的顏色特征效果很差，因此結(jié)合邊緣輪廓特征能大大提高后續(xù)比對(duì)的魯棒性。利用Canny算子做邊緣檢測(cè)和提取。紋理特征模板：紋理是描述目標(biāo)的一種重要特征，當(dāng)人臉部位和背景顏色相近或者人臉部位邊緣被遮擋時(shí)，它們的紋理屬性一般不同。本算子是在常用的局部二值模式(LBP)紋理描述算子基礎(chǔ)上作進(jìn)一步的改進(jìn)。LBP利用每個(gè)像素及其半徑為R的環(huán)形鄰域上的P個(gè)像素點(diǎn)的相互關(guān)系來(lái)描述圖像的紋理。例如LBP算子在一個(gè)P＝8,R＝2大小為3X3的像素相鄰區(qū)域，將產(chǎn)生2的8次方也就是256種可能的紋理編碼，存在運(yùn)算量大和過(guò)度匹配的問(wèn)題。本專利技術(shù)利用積分圖快速計(jì)算指定像素區(qū)域水平、垂直及對(duì)角線四個(gè)方向的灰度級(jí)分布來(lái)描述圖像的紋理特征，同樣的3X3區(qū)域共產(chǎn)生2的4次方也就是16種可能的紋理編碼，將指定目標(biāo)區(qū)域按此方法進(jìn)行量化，形成積分紋理直方圖。此算子比LBP在精度上沒(méi)有明顯的下降，但具有更快的計(jì)算速度。S3、將所述特征集與預(yù)先存儲(chǔ)的標(biāo)準(zhǔn)特征集進(jìn)行比較以確認(rèn)學(xué)員身份，并返回確認(rèn)結(jié)果，以及根據(jù)返回結(jié)果開始駕駛培訓(xùn)計(jì)時(shí)。具體的，把步驟S2組合生成的特征集通過(guò)3G/4G網(wǎng)絡(luò)，傳輸?shù)胶笈_(tái)服務(wù)器，后臺(tái)服務(wù)器把此特征集與學(xué)員報(bào)名時(shí)首次注冊(cè)建模時(shí)生成的標(biāo)準(zhǔn)特征集進(jìn)行比對(duì)確認(rèn)其身份，并返回比對(duì)結(jié)果，前端采集設(shè)備根據(jù)返回結(jié)果開始駕駛培訓(xùn)計(jì)時(shí)。兩個(gè)特征集比對(duì)總得分為0至100分之間的小數(shù)。其中四個(gè)部位加權(quán)值不一樣，其公式如下：總得分＝eye本文檔來(lái)自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
一種基于人臉識(shí)別的駕駛員培訓(xùn)計(jì)時(shí)方法，其特征在于，包括：S1、采集學(xué)員的N張人臉圖片信息；S2、分別對(duì)每張人臉圖片信息進(jìn)行部位識(shí)別和比較并建立最優(yōu)特征模板，以及根據(jù)每個(gè)部位的最優(yōu)特征模板組建特征集；S3、將所述特征集與預(yù)先存儲(chǔ)的標(biāo)準(zhǔn)特征集進(jìn)行比較以確認(rèn)學(xué)員身份，并返回確認(rèn)結(jié)果，以及根據(jù)返回結(jié)果開始駕駛培訓(xùn)計(jì)時(shí)。
【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于人臉識(shí)別的駕駛員培訓(xùn)計(jì)時(shí)方法，其特征在于，包括：S1、采集學(xué)員的N張人臉圖片信息；S2、分別對(duì)每張人臉圖片信息進(jìn)行部位識(shí)別和比較并建立最優(yōu)特征模板，以及根據(jù)每個(gè)部位的最優(yōu)特征模板組建特征集；S3、將所述特征集與預(yù)先存儲(chǔ)的標(biāo)準(zhǔn)特征集進(jìn)行比較以確認(rèn)學(xué)員身份，并返回確認(rèn)結(jié)果，以及根據(jù)返回結(jié)果開始駕駛培訓(xùn)計(jì)時(shí)。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于人臉識(shí)別的駕駛員培訓(xùn)計(jì)時(shí)方法，其特征在于，所述分別對(duì)每張人臉圖片信息進(jìn)行部位識(shí)別包括對(duì)雙眼、鼻子、嘴唇、下臉輪廓這四個(gè)部位進(jìn)行識(shí)別。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于人臉識(shí)別的駕駛員培訓(xùn)計(jì)時(shí)方法，其特征在于，所述建立最優(yōu)特征模板進(jìn)一步包括：建立每個(gè)部位的顏色特征模板、邊緣輪廓特征模板和紋理特征模板。4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于人臉識(shí)別的駕駛員培訓(xùn)計(jì)時(shí)方法，其特征在于，所述方法進(jìn)一步包括：在學(xué)員報(bào)名時(shí)，采集學(xué)員人臉圖片信息并組建和預(yù)先存儲(chǔ)學(xué)員的標(biāo)準(zhǔn)特征集。5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于人臉識(shí)別的駕駛員培訓(xùn)計(jì)時(shí)方法，其特征在于，所述方法進(jìn)一步包括：在學(xué)員駕駛培訓(xùn)過(guò)程中或者培訓(xùn)結(jié)束后，采集學(xué)員人臉圖片信息并組建其特征集，然后與步驟S2生成的特征集進(jìn)行比對(duì)并判斷是否為同一人駕駛。6.一種基于人臉識(shí)別的駕駛員培訓(xùn)計(jì)時(shí)系統(tǒng)，其特征在于，包括：采集裝置(101)、處理器(102)、通信...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：曾戈枝，龍繼銳，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：深圳市能信安科技股份有限公司，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：廣東;44
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