【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及智能機器人，具體為一種智能機器人的人臉識別方法。
技術介紹
1、智能機器人在安防監控、服務機器人、醫療護理、金融身份驗證等領域的廣泛應用，基于人臉識別技術的身份驗證和人機交互需求日益增長。人臉識別技術作為生物特征識別中的重要組成部分，因其便捷性、非接觸性和自然交互等優勢，成為智能機器人實現高效身份識別和個性化服務的重要手段，而現有的人臉識別方法在多變的使用環境中面臨許多挑戰，影響智能機器人在復雜環境中的識別穩定性和可靠性。
2、現有的人臉識別系統通常依賴于rgb圖像，在復雜的光照條件下易受到干擾，導致識別精度下降，此外，智能機器人在人臉識別過程中會遇到不同姿態的目標人臉，對系統在多角度條件下的識別提出更高的要求，而缺乏光照適應性和姿態魯棒性的現有人臉識別技術無法滿足智能機器人在復雜場景中的應用需求；
3、傳統人臉識別系統主要基于靜態圖像特征的提取，易受到照片或視頻等偽裝攻擊的威脅，尤其在安防和金融等對安全性要求較高的場景中，存在安全隱患，且現有技術缺乏有效的活體檢測機制，無法區分真實人臉與偽造人臉，繼而影響系統的可靠性；
4、在實際應用中，特別是特定人群的智能機器人應用中，面臨樣本數據較少的情況，限制人臉識別模型的有效訓練，傳統人臉識別方法在樣本不足的情況下容易過擬合，導致識別性能下降；
5、人臉數據作為用戶的敏感隱私信息，在采集、存儲和傳輸過程中容易受到泄露或非法使用的風險，現有的集中式訓練和數據傳輸方式，使得數據隱私安全無法得到保障，特別是在網絡環境不安全或存在敏
6、因此，本領域技術人員提供一種智能機器人的人臉識別方法，以解決上述提出的問題。
技術實現思路
1、針對現有技術的不足，本專利技術提供一種智能機器人的人臉識別方法，以解決上述
技術介紹
中提出的問題。
2、為實現以上目的，本專利技術通過以下技術方案予以實現：一種智能機器人的人臉識別方法，包括：
3、步驟1、輕量化人臉檢測與特征提取，通過輕量化神經網絡結構進行人臉檢測和特征提取，結合模型壓縮和邊緣計算以減少計算復雜度；
4、步驟2、多模態融合實現光照與姿態適應性，基于提取的人臉特征，利用rgb圖像與紅外圖像的融合、自適應光照增強及3d姿態校正，對不同光照和姿態條件下的人臉進行處理；
5、步驟3、活體檢測與防欺騙攻擊，基于步驟2中的融合特征，通過檢測面部微表情、深度信息和動態特征，確定目標人臉的真實性，避免照片或視頻偽裝；
6、步驟4、少樣本學習與遷移學習，基于步驟1和步驟2中的特征，通過遷移學習調整預訓練模型，且結合少樣本學習模型實現小樣本條件下的人臉識別；
7、步驟5、數據隱私保護與安全，基于步驟1至步驟4的數據處理流程，利用聯邦學習和差分隱私技術保護用戶數據，在數據傳輸和存儲過程中采用加密算法確保安全性；
8、步驟6、自適應系統集成與場景識別，根據步驟1至步驟5的檢測和識別信息，調整系統參數，以適應不同的環境條件，且通過多目標跟蹤和多傳感器融合提升環境適應能力。
9、優選的，所述輕量化人臉檢測與特征提取包括：
10、采用mob?i?l?enetv3神經網絡結構，通過深度可分離卷積減少計算復雜度，其卷積計算公式為：
11、oconv＝dk×dk×m×n×df×df，
12、其中，dk為卷積核尺寸，m為輸入通道數，n為輸出通道數，df為特征圖的寬度和高度；
13、通過剪枝和量化技術對模型進行壓縮，其中，剪枝過程中權重的評分計算公式為：
14、si＝∑j|wi，j|，
15、其中，si表示權重wi，j的重要性評分，wi，j為網絡中第i節點和第j節點間的權重，|wi，j|為權重的絕對值。
16、優選的，所述多模態融合實現光照與姿態適應性包括：
17、rgb與紅外圖像的特征融合，融合公式為：
18、ffused＝α·frgb+(1-α)·fir，
19、其中，ffused為融合后的圖像特征，frgb為rgb圖像特征，fir為紅外圖像特征，α為自適應權重系數；
20、通過姿態估計算法計算人臉旋轉矩陣r和位移向量t，且對圖像進行姿態校正，校正公式為：
21、p′＝r·p+t，
22、其中，p為原始人臉關鍵點坐標，p′為校正后的人臉關鍵點坐標，r為旋轉矩陣，t為平移向量。
23、優選的，所述光照補償采用自適應直方圖均衡化，其灰度級數轉換公式為：
24、
25、其中，f(x，y)為像素點灰度值，min(f)和max(f)為圖像灰度值的最小和最大值，l為灰度級數。
26、優選的，所述活體檢測與防欺騙攻擊包括：
27、通過面部關鍵點檢測微表情和頭部運動特征，其關鍵點運動幅度計算公式為：
28、
29、其中，dt為在時刻t的關鍵點運動幅度，(xt，yt)為關鍵點坐標，xt和yt表示第t時刻的點的x和y坐標，xt+1和yt+1表示第t+1時刻的點的x和y坐標；
30、結合深度圖像和熱成像數據檢測人臉的三維結構和溫度變化，用于活體檢測。
31、優選的，所述動態特征時序分析采用長短期記憶網絡，用于分析連續幀圖像中的時間序列特征，其隱狀態更新公式為：
32、ht＝f(wh·xt+uh·ht-1+bh)，
33、其中，ht為時刻t的隱狀態，wh和uh為權重矩陣，xt為輸入，bh為偏置，ht-1為第t-1時刻的隱藏狀態向量，f為激活函數。
34、優選的，所述少樣本學習通過三元組損失函數優化模型，其損失函數為：
35、l＝max(||f(xa)-f(xp)||2-||f(xa)-f(xn)||2+α，0)，
36、其中，xa為錨點樣本，xp為正樣本，xn為負樣本，α為邊距超參數，l為三元組損失函數的損失值，f(xa)為錨點樣本xa的嵌入向量，f(xp)為正樣本xp的嵌入向量，f(xn)為負樣本xn的嵌入向量。
37、優選的，所述數據隱私保護包括：
38、基于聯邦學習框架在本地更新模型，模型參數θ的更新公式為：
39、
40、其中，θ(t+1)為更新后的參數，η為學習率，為損失函數梯度，θ(t)為第t次迭代時的模型參數；
41、在梯度更新過程中加入差分隱私噪聲，以保護數據隱私。
42、優選的，所述加密傳輸與存儲采用aes加密算法，加密公式為：
43、
44、其中，enc(x)為加密后的數據，x為原始數據，為異或操作，k為密鑰。
45、優選的，所述自適應系統集成與場景識別包括：
46、使用卡爾曼濾波對目標人臉進行多目標跟蹤，其狀態更新公式為：<本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種智能機器人的人臉識別方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種智能機器人的人臉識別方法，其特征在于，所述輕量化人臉檢測與特征提取包括：
3.根據權利要求1所述的一種智能機器人的人臉識別方法，其特征在于，所述多模態融合實現光照與姿態適應性包括：
4.根據權利要求1所述的一種智能機器人的人臉識別方法，其特征在于，所述光照補償采用自適應直方圖均衡化，其灰度級數轉換公式為：
5.根據權利要求1所述的一種智能機器人的人臉識別方法，其特征在于，所述活體檢測與防欺騙攻擊包括：
6.根據權利要求1所述的一種智能機器人的人臉識別方法，其特征在于，所述動態特征時序分析采用長短期記憶網絡，用于分析連續幀圖像中的時間序列特征，其隱狀態更新公式為：
7.根據權利要求1所述的一種智能機器人的人臉識別方法，其特征在于，所述少樣本學習通過三元組損失函數優化模型，其損失函數為：
8.根據權利要求1所述的一種智能機器人的人臉識別方法，其特征在于，所述數據隱私保護包括：
9.根據權利要求1所述的一種智能
10.根據權利要求1所述的一種智能機器人的人臉識別方法，其特征在于，所述自適應系統集成與場景識別包括：
...【技術特征摘要】
1.一種智能機器人的人臉識別方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種智能機器人的人臉識別方法，其特征在于，所述輕量化人臉檢測與特征提取包括：
3.根據權利要求1所述的一種智能機器人的人臉識別方法，其特征在于，所述多模態融合實現光照與姿態適應性包括：
4.根據權利要求1所述的一種智能機器人的人臉識別方法，其特征在于，所述光照補償采用自適應直方圖均衡化，其灰度級數轉換公式為：
5.根據權利要求1所述的一種智能機器人的人臉識別方法，其特征在于，所述活體檢測與防欺騙攻擊包括：
6.根據權利要求1所述的一種智能機器人的人臉識別方...
【專利技術屬性】
技術研發人員：吳榮茂，趙卓，王玉春，
申請(專利權)人：內蒙古航天飛鷹智能機器人技術有限公司，
類型：發明
國別省市：
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