本發明涉及人臉識別領域，特別涉及一種基于魚眼攝像頭的人臉識別鎖。

背景技術：

人臉識別具有用在門鎖上存在一些不足。例如，門鎖一般裝在門上，其高度在安裝時已經固定，針對不同身高的用戶來說可能造成人臉圖像捕捉困難、識別準確率低、識別速度不夠快的問題，尤其是兒童放學單獨回家時更需要方便快捷地刷臉入戶，針對這種需求，提出一種識別范圍大的人臉識別鎖。

專利人臉識別鎖【CN201520587480.6】提出一種在攝像頭組件上安裝上下轉動調節輪，針對不同用戶的身高將攝像頭旋轉調節到適合的角度。這種方法缺點是需要手動調節，不夠方便。

故需要一種方便靈活的基于魚眼攝像頭的人臉識別鎖。

技術實現要素：

為了解決上述問題，本發明提供一種方便靈活的基于魚眼攝像頭的人臉識別鎖。

本發明中的一種基于魚眼攝像頭的人臉識別鎖，包括人體感應器、人臉控制系統、魚眼攝像頭、電機和門鎖，所述人體感應器連接人臉控制系統，所述人臉控制系統連接魚眼攝像頭，所述人臉控制系統連接電機，所述電機連接門鎖；

所述人臉控制系統包括主控制器、圖像預處理模塊、畸變校正處理模塊和人臉檢測識別模塊，所述主控制器連接圖像預處理模塊，所述圖像預處理模塊連接畸變校正處理模塊，所述畸變校正處理模塊連接人臉檢測識別模塊，所述人臉檢測識別模塊連接主控制器。

上述方案中，所述人體感應器為紅外感應器。

根據上述的一種基于魚眼攝像頭的人臉識別方法，包括以下步驟：

S1：人臉識別鎖休眠狀態；

S2：人體感應器運作，判斷是否有人靠近，如果有人靠近，轉S3，如果無人，轉S1；

S3：主控制器發指令控制魚眼攝像頭采集圖像；

S4：圖像進入圖像預處理模塊進行初步處理；

S5：處理后的圖像進入畸變校正處理模塊進行畸變矯正處理；

S6：處理后的圖像進行人臉檢測和識別；

S7：判斷是否識別成功，如果成功，轉S8，如果不成功，不動作；

S8：主控制器發指令給電機，打開門鎖。

上述方案中，所述S4中采用直方圖均衡化方法進行預處理。

上述方案中，所述S5中采用球面模型等距投影算法進行畸變校正處理。

上述方案中，所述S6中檢測為在背景圖像中找到并標識人臉的位置和大小，識別為提取特征點并與數據庫中存儲的特征模板進行匹配，以判斷是否具有開門權限。

上述方案中，所述S7中識別不成功，發出警報。

本發明的優點和有益效果在于：本發明提供一種方便靈活的基于魚眼攝像頭的人臉識別鎖。將魚眼攝像頭應用于門鎖，可以大范圍拍攝到人臉圖像，解決了用戶身高受限的問題，用戶不需要任何額外操作，因此用戶體驗更好，從而有效解決了用戶過高或者過矮拍不到人臉圖像從而使得人臉識別受限的問題。

附圖說明

為了更清楚地說明本發明實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發明的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動性的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。

圖1為本發明的系統框圖；

圖2為本發明的結構示意圖；

圖3為本發明魚眼攝像頭的角度示意圖；

圖4為本發明的流程圖。

圖中：1、人體感應器 2、人臉控制系統 3、魚眼攝像頭 4、電機 5、門鎖 21、主控制器 22、圖像預處理模塊 23、畸變校正處理模塊 24、人臉檢測識別模塊

具體實施方式

下面結合附圖和實施例，對本發明的具體實施方式作進一步描述。以下實施例僅用于更加清楚地說明本發明的技術方案，而不能以此來限制本發明的保護范圍。

如圖1、圖2、圖3所示，本發明是一種基于魚眼攝像頭的人臉識別鎖，包括人體感應器1、人臉控制系統2、魚眼攝像頭3、電機4和門鎖5，人體感應器1連接人臉控制系統2，人臉控制系統2連接魚眼攝像頭3，人臉控制系統2 連接電機4，電機4連接門鎖5；

人臉控制系統2包括主控制器21、圖像預處理模塊22、畸變校正處理模塊 23和人臉檢測識別模塊24，主控制器21連接圖像預處理模塊22，圖像預處理模塊22連接畸變校正處理模塊23，畸變校正處理模塊23連接人臉檢測識別模塊24，人臉檢測識別模塊24連接主控制器21。其中，人體感應器1為紅外感應器。

如圖4所示，一種基于魚眼攝像頭的人臉識別方法，包括以下步驟：

S1：人臉識別鎖休眠狀態；

S2：人體感應器運作，判斷是否有人靠近，如果有人靠近，轉S3，如果無人，轉S1；

S3：主控制器發指令控制魚眼攝像頭采集圖像；

S4：圖像進入圖像預處理模塊進行初步處理；

S5：處理后的圖像進入畸變校正處理模塊進行畸變矯正處理；

S6：處理后的圖像進行人臉檢測和識別；

S7：判斷是否識別成功，如果成功，轉S8，如果不成功，不動作；

S8：主控制器發指令給電機，打開門鎖。

針對常規人臉識別鎖針對不同身高用戶識別的局限性，提出一種人臉識別門鎖，在門鎖中采用短焦距魚眼攝像頭，魚眼攝像頭可以實現接近180度視角的拍攝，采用魚眼圖像畸變校正算法，將魚眼鏡頭提供的變形圖像，校正為符合人們視覺習慣的高清無失真的圖像，并進行下一步的人臉檢測和識別，從而有效解決了用戶過高或者過矮拍不到人臉圖像從而使得人臉識別受限的問題。

該人臉識別鎖工作原理如下：正常情況下，人臉識別鎖處于休眠狀態。當人體感應器檢測到有人靠近時，啟動人臉控制系統工作，魚眼攝像頭開始采集圖像，并將拍攝的圖像傳送到主控制器進行以下處理。

首先S4中進行采集圖像的預處理，采用直方圖均衡噪聲去除、平滑和銳化等處理，消除光照等外部環境造成的干擾、噪聲等，提高采集圖像的質量。

魚眼攝像頭焦距短，監控范圍大，但是拍攝的圖像畸變嚴重。因此需要經過畸變校正處理，S5中可采用球面模型等距投影算法進行畸變校正，通過建立幾何模型，對魚眼圖像上的像素點進行坐標變換，并通過圖像插值技術轉換成校正圖像上像素點的坐標，還原得到精度高的正常圖像。

S6中針對校正后的圖像進行人臉檢測和識別，并根據識別結果進行后續處理。人臉檢測的目的是在背景圖像中找到并標識出人臉的位置和大小。檢測到人臉區域后，提取特征點并于數據庫中存儲的特征模板進行匹配，以判斷是否具有開門權限。

上述S7中當識別不成功的時候，發出警報，通知家人。

將魚眼攝像頭應用于門鎖，可以大范圍拍攝到人臉圖像，解決了用戶身高受限的問題，用戶不需要任何額外操作，因此用戶體驗更好。當門鎖安裝高度為1.1米時，距離門鎖55cm時，理論上可以完整拍攝到身高從50cm到220cm 的用戶人臉。

以上所述僅為本發明的較佳實施例而已，并不用以限制本發明，凡在本發明的精神和原則之內，所作的任何修改、等同替換、改進等，均應包含在本發明的保護范圍之內。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python鱼眼图像识别_一种基于鱼眼摄像头的人脸识别锁以及识别方法与流程的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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