一种基于无感人脸识别技术的智慧宿舍管理系统技术方案

本发明专利技术涉及宿舍管理，具体涉及一种基于无感人脸识别技术的智慧宿舍管理系统，包括人脸图像采集模块、转动角度判断模块、图像旋转模块、人脸识别模块和服务器，转动角度判断模块对人脸图像采集模块采集人脸图像中的人脸进行定位，并检测人脸转动角度，图像旋转模块基于转动角度判断模的检测结果将人脸图像转动至正常角度，人脸识别模块经多目标人脸识别训练后，对转动至正常角度的人脸图像进行多目标人脸识别，服务器接收人脸识别模块发送的人脸识别结果，并对出入宿舍人员进行自动化统计分析；本发明专利技术提供的技术方案能够有效克服现有技术所存在的受拍摄角度限制无法准确对人脸进行有效识别、同时对多目标进行人脸识别准确性较低的缺陷。较低的缺陷。较低的缺陷。

【技术实现步骤摘要】
一种基于无感人脸识别技术的智慧宿舍管理系统


[0001]本专利技术涉及宿舍管理，具体涉及一种基于无感人脸识别技术的智慧宿舍管理系统。

技术介绍

[0002]进入二十一世纪以后，我国高等教育取得了突飞猛进的发展，学校数量、在校学生数量均取得空前壮大，学校规模的扩展、开放式的管理模式导致高校管理面临越来越大的挑战。学校安全是衡量一个学校办学条件和办学质量的重要方面，事关学生基本的学习生活权益，而宿舍是学生学习、生活的重要场所，也最容易受外来人员干扰，因此为学生营造一个良好的宿舍学习生活环境是目前高校管理服务的一个重要方面，具有重要的现实意义。
[0003]在宿舍管理方面，主要以学校单方面管理为主，学生配合为辅。在高校扩招以后，大学生生源逐渐多样化，伴随而来的是价值观与需求的多元化，学生在接受学校管理的同时也希望能够参与到管理当中，成为自己学习生活主人的愿望越来越强烈。当前在学校在对宿舍的管理中，大部分还是沿用门卫人工管理，由于人工管理无法时刻保持警惕，导致宿舍安全无法得到有效保障，并且人工管理还存在主观松散的情况，容易给学校管理带来不利影响。
[0004]目前，也有一部分高校通过采用人脸识别等方式，为学生提供智慧化宿舍管理服务。但是，由于摄像头一般安装在高处，对人脸识别时受拍摄角度的限制，容易出现无法准确对人脸进行有效识别的情况，并且同时对多目标进行人脸识别的准确性较低，不能满足使用需求。

技术实现思路

[0005](一)解决的技术问题
[0006]针对现有技术所存在的上述缺点，本专利技术提供了一种基于无感人脸识别技术的智慧宿舍管理系统，能够有效克服现有技术所存在的受拍摄角度限制无法准确对人脸进行有效识别、同时对多目标进行人脸识别准确性较低的缺陷。
[0007](二)技术方案
[0008]为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：
[0009]一种基于无感人脸识别技术的智慧宿舍管理系统，包括人脸图像采集模块、转动角度判断模块、图像旋转模块、人脸识别模块和服务器；
[0010]所述转动角度判断模块对人脸图像采集模块采集人脸图像中的人脸进行定位，并检测人脸转动角度，所述图像旋转模块基于转动角度判断模的检测结果将人脸图像转动至正常角度，所述人脸识别模块经多目标人脸识别训练后，对转动至正常角度的人脸图像进行多目标人脸识别，所述服务器接收人脸识别模块发送的人脸识别结果，并对出入宿舍人员进行自动化统计分析。
[0011]优选地，所述图像旋转模块基于转动角度判断模的检测结果将人脸图像转动至正常角度，包括：
[0012]对人脸图像采集模块采集的人脸图像进行预处理，并对预处理后的人脸图像进行颜色空间转换，得到YUV空间的人脸图像；
[0013]从YUV空间的人脸图像中提取肤色区域，得到肤色区域的二值化蒙版，将二值化蒙版中的肤色区域图像转动至正常角度。
[0014]优选地，所述从YUV空间的人脸图像中提取肤色区域，得到肤色区域的二值化蒙版，包括：
[0015]将像素值大于肤色阈值的像素点作为肤色区域的像素点，将像素值不大于肤色阈值的像素点作为背景区域的像素点，得到肤色区域的二值化蒙版。
[0016]优选地，所述将二值化蒙版中的肤色区域图像转动至正常角度，包括：
[0017]扫描二值化蒙版中的像素点，提取二值化蒙版中的轮廓，并基于提取轮廓的外接矩形排除非人脸区域的轮廓；
[0018]基于生成人脸区域轮廓的形态特征，确定眼睛和脖子的位置，并以人脸区域轮廓以对应外接矩形的中心点为中心，每次按照预设角度不断转动；
[0019]当眼睛对应非肤色区域的高度差处于预设范围内，且脖子所在行的高度较低时停止转动。
[0020]优选地，所述转动角度判断模对人脸图像采集模块采集人脸图像中的人脸进行定位，并将人脸转动角度的检测结果发送给服务器，所述服务器判断人脸转动角度大于角度阈值时，启动图像旋转模块。
[0021]优选地，所述人脸识别模块经多目标人脸识别训练，包括：
[0022]随机初始化神经网络参数，使用基于人脸身份的损失函数、基于人脸特征点位置约束的损失函数，以最小化学习目标对深度卷积网络进行训练。
[0023]优选地，所述使用基于人脸身份的损失函数、基于人脸特征点位置约束的损失函数，以最小化学习目标对深度卷积网络进行训练，包括：
[0024]计算基于人脸特征类内距离的损失函数、基于人脸特征类间距离的损失函数，并利用人脸身份的损失函数、人脸特征点位置约束的损失函数对每个训练样本图像进行计算；
[0025]人工设置权重，对基于人脸身份的损失函数、基于人脸特征点位置约束的损失函数、基于人脸特征类内距离的损失函数和基于人脸特征类间距离的损失函数进行加权，得到总损失函数；
[0026]基于总损失函数进行反向传播，实现对神经网络参数的更新，当准确率稳定后，停止网络训练，得到训练好的人脸识别模型。
[0027]优选地，基于所述人脸身份的损失函数进行反向传播，实现对神经网络参数的更新，包括：
[0028]对于第i个训练样本图像的人脸特征为K
i
，通过全连接网络将其映射为N维向量F
i
＝M*K
i
+b，其中M为全连接网络的权重，b为全连接网络对应的偏置；
[0029]基于softmax函数预测F
i
对应的人脸身份I，则人脸身份的损失函数为
其中I
’
为F
i
对应的真实人脸身份；
[0030]计算人脸身份的损失函数L对于全连接网络的权重M、全连接网络对应的偏置b的梯度，并进行反向传播，实现对神经网络参数的调整。
[0031]优选地，所述人脸图像采集模块对人脸自动进行抓拍，并对拍摄范围内的人员进行多人同时自动抓拍，所述服务器接收人脸识别模块发送的人脸识别结果后，基于人脸识别结果进行自动化统计分析，并将相关分析结果发送至移动终端进行可视化查看。
[0032](三)有益效果
[0033]与现有技术相比，本专利技术所提供的一种基于无感人脸识别技术的智慧宿舍管理系统，具有以下有益效果：
[0034]1)先通过转动角度判断模块对人脸图像采集模块采集人脸图像中的人脸进行定位，并检测人脸转动角度，图像旋转模块基于转动角度判断模的检测结果将人脸图像转动至正常角度，以便人脸识别模块对人脸图像进行准确的人脸识别，避免拍摄角度对人脸识别造成影响；
[0035]2)人脸识别模块中的神经网络随机初始化网络参数，用基于人脸身份的损失函数、基于人脸特征点位置约束的损失函数，以最小化学习目标对深度卷积网络进行训练，经过多目标人脸识别训练后的人脸识别模块能够保证同时对多目标进行人脸识别的准确性，从而可以更好地为学生提供智慧化宿舍管理服务。
附图说明
[0036]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于无感人脸识别技术的智慧宿舍管理系统，其特征在于：包括人脸图像采集模块、转动角度判断模块、图像旋转模块、人脸识别模块和服务器；所述转动角度判断模块对人脸图像采集模块采集人脸图像中的人脸进行定位，并检测人脸转动角度，所述图像旋转模块基于转动角度判断模的检测结果将人脸图像转动至正常角度，所述人脸识别模块经多目标人脸识别训练后，对转动至正常角度的人脸图像进行多目标人脸识别，所述服务器接收人脸识别模块发送的人脸识别结果，并对出入宿舍人员进行自动化统计分析。2.根据权利要求1所述的基于无感人脸识别技术的智慧宿舍管理系统，其特征在于：所述图像旋转模块基于转动角度判断模的检测结果将人脸图像转动至正常角度，包括：对人脸图像采集模块采集的人脸图像进行预处理，并对预处理后的人脸图像进行颜色空间转换，得到YUV空间的人脸图像；从YUV空间的人脸图像中提取肤色区域，得到肤色区域的二值化蒙版，将二值化蒙版中的肤色区域图像转动至正常角度。3.根据权利要求2所述的基于无感人脸识别技术的智慧宿舍管理系统，其特征在于：所述从YUV空间的人脸图像中提取肤色区域，得到肤色区域的二值化蒙版，包括：将像素值大于肤色阈值的像素点作为肤色区域的像素点，将像素值不大于肤色阈值的像素点作为背景区域的像素点，得到肤色区域的二值化蒙版。4.根据权利要求3所述的基于无感人脸识别技术的智慧宿舍管理系统，其特征在于：所述将二值化蒙版中的肤色区域图像转动至正常角度，包括：扫描二值化蒙版中的像素点，提取二值化蒙版中的轮廓，并基于提取轮廓的外接矩形排除非人脸区域的轮廓；基于生成人脸区域轮廓的形态特征，确定眼睛和脖子的位置，并以人脸区域轮廓以对应外接矩形的中心点为中心，每次按照预设角度不断转动；当眼睛对应非肤色区域的高度差处于预设范围内，且脖子所在行的高度较低时停止转动。5.根据权利要求2所述的基于无感人脸识别技术的智慧宿舍管理系统，其特征在于：所述转动角度判断模对人脸图像采集模块采集人脸图像中的人脸进行定位，并将人脸转动角度的检测结果发送给服务器，所述服务器判断人脸转动角度大于角度阈值时，启动图像旋转模块。6.根据权利要求1所述的基于无感人脸...

【专利技术属性】
技术研发人员：张云龙，
申请(专利权)人：安徽兰臣信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：