基于三維人臉局部特征匹配的超市預(yù)付費支付方法
【專利摘要】本發(fā)明公開一種基于三維人臉局部特征匹配的超市預(yù)付費支付方法，其特征在于，S01，建立預(yù)付費人臉識別庫；S02，三維激光掃描儀采集人臉圖像；S03，將步驟S02獲取的人臉圖像進行灰度化處理；S04，運用特征檢測器從圖像中選擇關(guān)鍵的局部區(qū)域；S05,從步驟S04檢測出的局部區(qū)域提取出具有一定不變性特征；S06，運用合適的距離度量和匹配算法對圖像中提取出的局部特征進行匹配；S07，當步驟S06點對點的匹配率超過匹配閾值時，進入超市預(yù)付費支付系統(tǒng)，否則，支付失敗。本發(fā)明脫離購物卡本身實現(xiàn)三維人臉識別預(yù)付費支付，三維人臉識別相應(yīng)速度快，安全性能高，計算簡單，運行效率高，能夠推廣應(yīng)用到智能支付領(lǐng)域。
【專利說明】基于三維人臉局部特征匹配的超市預(yù)付費支付方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬智能支付領(lǐng)域，尤其涉及一種基于三維人臉局部特征匹配的超市預(yù)付費支付方法。

【背景技術(shù)】
[0002]目前，超市發(fā)行購物卡，通過刷購物卡實現(xiàn)預(yù)付費，需要終端磁性刷卡終端和購物卡配合使用，購物卡丟失后，對顧客產(chǎn)生經(jīng)濟損失，現(xiàn)有技術(shù)，三維人臉識別一般基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或者數(shù)學(xué)先驗概率進行圖像提取，計算復(fù)雜，運算時間長，在只能支付領(lǐng)域不能夠推廣應(yīng)用。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0003]為了解決現(xiàn)有技術(shù)問題，本發(fā)明提供了一種基于三維人臉局部特征匹配的超市預(yù)付費支付方法，脫離購物卡本身實現(xiàn)三維人臉識別預(yù)付費支付，三維人臉識別相應(yīng)速度快，安全性能高，計算簡單，效率高。
[0004]本發(fā)明采用的技術(shù)方案為:一種基于三維人臉局部特征匹配的超市預(yù)付費支付方法，包括以下步驟，
S01，建立預(yù)付費人臉識別庫:通過三維激光掃描儀得到的人臉標準樣本圖像數(shù)據(jù)，將所述樣本圖像數(shù)據(jù)存入到數(shù)據(jù)庫中，建立人臉識別庫；
圖像數(shù)據(jù)是點云數(shù)據(jù)，掃描數(shù)據(jù)是以點云數(shù)據(jù)形式存儲，存儲黑白人臉圖像，每個點的信息包括三維空間位置、相對坐標系位置和灰度信息。
[0005]S02，三維激光掃描儀采集人臉圖像；
S03，將步驟S02獲取的人臉圖像進行灰度化處理；
S04，運用特征檢測器從圖像中選擇關(guān)鍵的局部區(qū)域；
步驟S04所述特征檢測器包括角點檢測器、斑點檢測器、區(qū)域檢測器。
[0006]角點檢測器基于邊緣鏈接和分割檢測圖像邊緣；斑點檢測器基于高斯差分檢測臉部眼睛、鼻子、嘴巴特征；區(qū)域檢測器通過自適應(yīng)閾值分割算法檢測出圖像中的連通區(qū)域。
[0007]S05,從步驟S04檢測出的局部區(qū)域提取出具有一定不變性特征，實現(xiàn)局部特征檢測；
步驟S05具體包括以下步驟:
(501)對支撐區(qū)域進行歸一化處理；
(502)基于B樣條函數(shù)進行圖像去噪、圖像縮放和邊緣檢測；
(503)將尺度空間作為多尺度表示，實現(xiàn)多尺度不變局部特征檢測；
(504)搜索3X3X3三維極值檢測出興趣點的位置。
[0008]S06，運用合適的距離度量和匹配算法對圖像中提取出的局部特征進行匹配:基于全局幾何變換信息實現(xiàn)點對點的匹配；
步驟S06具體包括以下步驟: (601)基于RANSAC圖像匹配算法實現(xiàn)點對點匹配；
(602)利用局部特征進行粗匹配；
(603)利用RANSAC算法計算出實時采集的人臉圖像與步驟SOl所述人臉識別庫中圖像的全局幾何變換矩陣；
(604)計算圖像之間的匹配點。
[0009]S07,當步驟S06點對點的匹配率超過匹配閾值時，進入超市預(yù)付費支付系統(tǒng)，否貝U，支付失敗。
[0010]與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明有益效果包括:
本發(fā)明脫離購物卡本身實現(xiàn)三維人臉識別預(yù)付費支付，三維人臉識別相應(yīng)速度快，安全性能高，計算簡單，運行效率高，能夠推廣應(yīng)用到智能支付領(lǐng)域。

【具體實施方式】
[0011]下面結(jié)合具體實施例對本發(fā)明作更進一步的說明。
[0012]一種基于三維人臉局部特征匹配的超市預(yù)付費支付方法，包括以下步驟，
S01，建立預(yù)付費人臉識別庫:通過三維激光掃描儀得到的人臉標準樣本圖像數(shù)據(jù)，將所述樣本圖像數(shù)據(jù)存入到數(shù)據(jù)庫中，建立人臉識別庫；
圖像數(shù)據(jù)是點云數(shù)據(jù)，掃描數(shù)據(jù)是以點云數(shù)據(jù)形式存儲，存儲黑白人臉圖像，每個點的信息包括三維空間位置、相對坐標系位置和灰度信息。
[0013]S02，三維激光掃描儀采集人臉圖像；
S03，將步驟S02獲取的人臉圖像進行灰度化處理；
S04，運用特征檢測器從圖像中選擇關(guān)鍵的局部區(qū)域；
步驟S04所述特征檢測器包括角點檢測器、斑點檢測器、區(qū)域檢測器。
[0014]角點檢測器基于邊緣鏈接和分割檢測圖像邊緣；斑點檢測器基于高斯差分檢測臉部眼睛、鼻子、嘴巴特征；區(qū)域檢測器通過自適應(yīng)閾值分割算法檢測出圖像中的連通區(qū)域。
[0015]S05,從步驟S04檢測出的局部區(qū)域提取出具有一定不變性特征，實現(xiàn)局部特征檢測；
步驟S05具體包括以下步驟:
(501)對支撐區(qū)域進行歸一化處理；
(502)基于B樣條函數(shù)進行圖像去噪、圖像縮放和邊緣檢測；
(503)將尺度空間作為多尺度表示，實現(xiàn)多尺度不變局部特征檢測；
(504)搜索3X3X3三維極值檢測出興趣點的位置。
[0016]S06，運用合適的距離度量和匹配算法對圖像中提取出的局部特征進行匹配:基于全局幾何變換信息實現(xiàn)點對點的匹配；
步驟S06具體包括以下步驟:
(601)基于RANSAC圖像匹配算法實現(xiàn)點對點匹配；
(602)利用局部特征進行粗匹配；
(603)利用RANSAC算法計算出實時采集的人臉圖像與步驟SOl所述人臉識別庫中圖像的全局幾何變換矩陣；
(604)計算圖像之間的匹配點。
[0017]S07,當步驟S06點對點的匹配率超過匹配閾值時，進入超市預(yù)付費支付系統(tǒng)，否貝U，支付失敗。
[0018]以上僅是本發(fā)明的優(yōu)選實施方式，應(yīng)當指出:對于本【技術(shù)領(lǐng)域】的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明原理的前提下，還可以做出若干改進和潤飾，這些改進和潤飾也應(yīng)視為本發(fā)明的保護范圍。
【權(quán)利要求】
1.基于三維人臉局部特征匹配的超市預(yù)付費支付方法，其特征在于，包括以下步驟， S01，建立預(yù)付費人臉識別庫:通過三維激光掃描儀得到的人臉標準樣本圖像數(shù)據(jù)，將所述樣本圖像數(shù)據(jù)存入到數(shù)據(jù)庫中，建立人臉識別庫； S02，三維激光掃描儀采集人臉圖像； S03，將步驟S02獲取的人臉圖像進行灰度化處理； S04，運用特征檢測器從圖像中選擇關(guān)鍵的局部區(qū)域； S05,從步驟S04檢測出的局部區(qū)域提取出具有一定不變性特征，實現(xiàn)局部特征檢測；S06，運用合適的距離度量和匹配算法對圖像中提取出的局部特征進行匹配:基于全局幾何變換信息實現(xiàn)點對點的匹配； S07,當步驟S06點對點的匹配率超過匹配閾值時，進入超市預(yù)付費支付系統(tǒng)，否則，支付失敗。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于三維人臉局部特征匹配的超市預(yù)付費支付方法，其特征在于，步驟SOI所述圖像數(shù)據(jù)是點云數(shù)據(jù)，掃描數(shù)據(jù)是以點云數(shù)據(jù)形式存儲，存儲黑白人臉圖像，每個點的信息包括三維空間位置、相對坐標系位置和灰度信息。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于三維人臉局部特征匹配的超市預(yù)付費支付方法，其特征在于，步驟S04所述特征檢測器包括角點檢測器、斑點檢測器、區(qū)域檢測器。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于三維人臉局部特征匹配的超市預(yù)付費支付方法，其特征在于，所述角點檢測器基于邊緣鏈接和分割檢測圖像邊緣；斑點檢測器基于高斯差分檢測臉部眼睛、鼻子、嘴巴特征；區(qū)域檢測器通過自適應(yīng)閾值分割算法檢測出圖像中的連通區(qū)域。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于三維人臉局部特征匹配的超市預(yù)付費支付方法，其特征在于，步驟S05具體包括以下步驟: (501)對支撐區(qū)域進行歸一化處理； (502)基于B樣條函數(shù)進行圖像去噪、圖像縮放和邊緣檢測； (503)將尺度空間作為多尺度表示，實現(xiàn)多尺度不變局部特征檢測； (504)搜索3X3X3三維極值檢測出興趣點的位置。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于三維人臉局部特征匹配的超市預(yù)付費支付方法，其特征在于，步驟S06具體包括以下步驟: (601)基于RANSAC圖像匹配算法實現(xiàn)點對點匹配； (602)利用局部特征進行粗匹配； (603)利用RANSAC算法計算出實時采集的人臉圖像與步驟S01所述人臉識別庫中圖像的全局幾何變換矩陣； (604)計算圖像之間的匹配點。
【文檔編號】G06Q20/40GK104408417SQ201410684312
【公開日】2015年3月11日 申請日期:2014年11月25日 優(yōu)先權(quán)日:2014年11月25日
【發(fā)明者】張會林, 孫利華 申請人:蘇州福豐科技有限公司