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      一種建立人臉模型的裝置的制作方法

      文檔序號(hào):11134616閱讀:600來(lái)源:國(guó)知局
      一種建立人臉模型的裝置的制造方法

      本發(fā)明涉及一種建模裝置,尤其涉及一種用于VTM或STM等金融終端上的人臉模型建立裝置。



      背景技術(shù):

      自VTM(Virtual Teller Machine虛擬柜員機(jī))和STM(Smart Teller Machine智慧柜員機(jī))等智能金融終端面世后,由于可以大量節(jié)省操作人力和提升客戶體現(xiàn),越來(lái)越趨于取代傳統(tǒng)的ATM。智能終端可以提供開(kāi)戶、銷戶、轉(zhuǎn)賬、對(duì)公等傳統(tǒng)ATM所不能實(shí)現(xiàn)的功能,但是這些功能都必須對(duì)用戶做嚴(yán)苛的身份核實(shí),并不像ATM使用卡片就能視為權(quán)限確認(rèn)手段。智能金融終端對(duì)用戶身份確認(rèn)和授權(quán)確認(rèn)使用指紋、虹膜、人臉、聲紋等多種生物識(shí)別方法。其中人臉識(shí)別是屬于高權(quán)限的授權(quán)識(shí)別,因此對(duì)人臉識(shí)別的技術(shù)要求非常高,而現(xiàn)有技術(shù)中對(duì)人臉識(shí)別都需要獲取用戶多角度視圖,這樣處理速度慢,而且設(shè)備費(fèi)用高昂,驗(yàn)證時(shí)間長(zhǎng)而導(dǎo)致用戶體現(xiàn)不佳。



      技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素:

      為了解決上述技術(shù)問(wèn)題,本發(fā)明目的在于提供一種適用于VTM或STM等金融終端上的,可以快速根據(jù)一張二維圖像就實(shí)現(xiàn)人臉建模的裝置。

      本發(fā)明所述的一種建立人臉模型的裝置,其特征在于,包括:

      二維圖像獲取單元,在檢測(cè)到人臉進(jìn)入攝像范圍時(shí)獲取包括人臉的二維圖像,并將二維圖像傳送至人臉定位單元;

      人臉定位單元,對(duì)二維圖像中的人臉特征定位,根據(jù)人臉特征常規(guī)布局勾勒出二維圖像中人臉?lè)秶?,?duì)人臉?lè)秶ǖ南袼刈x取二維坐標(biāo),將二維坐標(biāo)輸入到二維矢量采集單元;

      二維矢量采集單元,根據(jù)人臉?lè)秶鷥?nèi)像素的二維坐標(biāo),生成像素的二維矢量,將所有二維矢量組成矢量矩陣,將矢量矩陣送到形變單元;

      三維人臉數(shù)據(jù)庫(kù),預(yù)存了常規(guī)人臉三維信息和特征信息;

      形變單元,將矢量矩陣與三維人臉數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的三維信息和特征信息對(duì)比,從三維人臉數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)的信息中篩選出與矢量矩陣特征最為接近的三維信息和特征信息,將篩選出的信息作為形變參數(shù),對(duì)矢量矩陣進(jìn)行三維形變得到形變矩陣;

      形變約束單元,監(jiān)控形變單元對(duì)矢量矩陣進(jìn)行的形變過(guò)程,約束形變矩陣內(nèi)的任一元素不會(huì)出現(xiàn)非法值;

      三維矢量生成單元,將形變矩陣轉(zhuǎn)換為三維矢量組,對(duì)三維矢量組中的每個(gè)三維矢量分配一個(gè)像素點(diǎn)。

      所述的特征信息包括眼部、嘴部、耳部、額部、鼻部的形狀特征。

      所述的三維人臉數(shù)據(jù)庫(kù)預(yù)存了多人種和多膚色的三維信息和特征信息。

      所述的形變單元在篩選信息時(shí),優(yōu)先篩選人臉像素中色標(biāo)與預(yù)存信息中色標(biāo)最接近的三維信息和特征信息。

      所述的形變約束單元將形變矩陣內(nèi)出現(xiàn)的非法值約束在可偏離的最大合法值。

      所述的非法值判定閾值為矢量的各向分量偏離形變參數(shù)對(duì)應(yīng)值的30%。

      本發(fā)明所述的一種建立人臉模型的裝置,其優(yōu)點(diǎn)在于,可以從二維照片中直接分辨出人臉,并將人臉信息由像素信息中只提取出坐標(biāo)和色標(biāo)信息,減少了信息的運(yùn)算量。坐標(biāo)信息相應(yīng)的矢量轉(zhuǎn)為矩陣運(yùn)算更加適合系統(tǒng)平臺(tái)和軟件運(yùn)行的語(yǔ)言環(huán)境。三維形變基于三維人臉數(shù)據(jù)庫(kù)的常規(guī)類型分類,整個(gè)形變的運(yùn)算過(guò)程都被形變約束單元監(jiān)控和約束。保證了后續(xù)依據(jù)形變后的三維矩陣得到的人臉模型,不會(huì)出現(xiàn)偏離正常人臉形狀的異常形狀。

      附圖說(shuō)明

      圖1是本發(fā)明所述建立人臉模型裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。

      具體實(shí)施方式

      根據(jù)圖1所示,本發(fā)明所述的一種建立人臉模型的裝置,包括了二維圖像獲取單元,人臉定位單元,二維矢量采集單元,三維人臉數(shù)據(jù)庫(kù),形變單元,形變約束單元,三維矢量生成單元。本發(fā)明的建立人臉模型裝置設(shè)置在STM或STM等金融終端上,當(dāng)金融終端需要對(duì)人體采集臉部信息時(shí),首先啟動(dòng)建立人臉模型裝置。

      人臉模型裝置中的二維圖像獲取單元將進(jìn)入到攝像范圍內(nèi)的人臉畫(huà)面以二維格式存儲(chǔ),二維圖像中包括了各像素的色標(biāo),以備形變單元根據(jù)色標(biāo)從三維人臉數(shù)據(jù)庫(kù)中篩選膚色和人種信息。二維圖像獲取單元將二維圖像送至人臉定位單元后,先將二維圖像放到緩沖區(qū),等整個(gè)建模過(guò)程完成后才清空緩沖區(qū),確保任一過(guò)程出現(xiàn)數(shù)據(jù)錯(cuò)誤時(shí)可以重新調(diào)取原始圖像修復(fù)數(shù)據(jù),尤其在三維形變和約束形變的過(guò)程中,最為容易出現(xiàn)數(shù)據(jù)錯(cuò)誤。

      人臉定位單元接收到二維圖像后對(duì)圖像中的人臉特征定位,例如檢索到一組像素是由橄欖形連續(xù)線加中部圓形深色色標(biāo)像素組成,而且相隔一定距離后同樣檢索到另外一組相近似的像素組,則判斷該兩組像素組成眼部特征。同樣原理,可以根據(jù)像素構(gòu)成形式檢索到鼻部、嘴部、額部和耳部等人臉必然特征。根據(jù)人臉特征的常規(guī)布局,例如通過(guò)眼部與嘴部的常規(guī)布局,將包圍各人臉特征的、符合人臉輪廓的連續(xù)線所涵蓋的范圍判斷為人臉?lè)秶?。勾勒出人臉?lè)秶?,?duì)人臉?lè)秶ǖ南袼刈x取二維坐標(biāo),將二維坐標(biāo)輸入到二維矢量采集單元。在讀取二維坐標(biāo)時(shí),可以依據(jù)系統(tǒng)處理能力,抽樣或全部讀取二維坐標(biāo)。

      二維矢量采集單元,對(duì)每個(gè)二維坐標(biāo)生成對(duì)應(yīng)的二維矢量,同時(shí)將二維矢量組成矢量矩陣。矩陣運(yùn)算根據(jù)適合一般系統(tǒng)的軟硬環(huán)境,對(duì)立體運(yùn)算做預(yù)處理。形變單元將矢量矩陣與三維人臉數(shù)據(jù)庫(kù)中的三維信息和特征信息對(duì)比,從三維人臉數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)的信息中篩選出與矢量矩陣特征最為接近的三維信息和特征信息。其中三維人臉數(shù)據(jù)庫(kù)預(yù)存了大量常規(guī)人臉三維信息和特征信息,尤其包括了多人種和多膚色的三維信息和特征信息。例如歐裔人比亞裔人的鼻部特征要更加突出,色標(biāo)更加低等信息分類。方便形變單元優(yōu)先篩選,減少運(yùn)算時(shí)間,形變單元在篩選信息時(shí)會(huì)優(yōu)先篩選人臉像素中色標(biāo)與預(yù)存信息中色標(biāo)最為接近的三維信息和特征信息。形變單元在篩選完信息后將該信息作為形變參數(shù),已經(jīng)形變參數(shù)對(duì)矢量矩陣進(jìn)行三維形變,得到形變矩陣。

      最后三維矢量生成單元將形變矩陣轉(zhuǎn)換為三維矢量組,對(duì)每個(gè)三維矢量分配一個(gè)像素點(diǎn)。新分配的像素點(diǎn)無(wú)需色標(biāo),所有新分配像素點(diǎn)的集合即為所需建立的人臉模型。得到人臉模型后金融終端可以以此作為個(gè)人標(biāo)識(shí)進(jìn)行后續(xù)驗(yàn)證操作。

      在形變的過(guò)程中,為了避免形變矩陣中出現(xiàn)非法值,形變約束單元會(huì)實(shí)時(shí)監(jiān)控形變中每一個(gè)元素與對(duì)應(yīng)參數(shù)的運(yùn)算結(jié)果。在形變約束單元判斷為合法值后,形變單元才能將運(yùn)算值賦予新的矩陣元素??紤]到不同人種不同年齡和不同性別都有多樣的特征結(jié)構(gòu),形變約束單元只將非法值約束在可偏離的最大合法值上,例如非法值判斷閾值可以設(shè)為矢量的各向分量偏離形變參數(shù)對(duì)應(yīng)值的30%。

      形變約束既允許了到每個(gè)個(gè)體會(huì)出現(xiàn)某些部位突然偏離常規(guī)人臉模型,也在合理范圍內(nèi)限制其偏離情況。使人臉模型更加符合建模對(duì)象的真是三維情況,得到的模型更加具有身份標(biāo)識(shí)的唯一性,對(duì)金融認(rèn)證有顯著的輔助效果。

      對(duì)于本領(lǐng)域的技術(shù)人員來(lái)說(shuō),可根據(jù)以上描述的技術(shù)方案以及構(gòu)思,做出其它各種相應(yīng)的改變以及形變,而所有的這些改變以及形變都應(yīng)該屬于本發(fā)明權(quán)利要求的保護(hù)范圍之內(nèi)。

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