[发明专利]一种可用于机器人进行人脸识别的装置

说明书

技术领域

本发明涉及一种装置，具体是一种可用于机器人进行人脸识别的装置。

背景技术

随着社会生产力的发展和多媒体处理技术的进步，人们对机器人功能的要求越来越高，期望机器人能识别到人脸。机器人在实际应用中，机器人通过人脸识别估算出有人的存在，可启动人机互动程序，并主动与人进行沟通，增加机器人的亲和力。

人脸识别特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术，是对生物体(一般特指人)本身的生物特征来区分生物体个体。机器人实现人脸识别功能将赋予机器人“眼睛”的功能，提高机器人的智能程度，实现更好的人机交互功能。

在人脸图像处理过程中，图像常常被不同程度的强度随机信号所污染，而这些噪声对于人脸识别有较大的影响，这就要求在人脸识别时，对输入图像进行噪声消除处理，尽可能减小噪声的影响。一些常见的噪声有椒盐噪声、脉冲噪声、高斯噪声等。中值滤波是最常用的滤波方法之一，是抑制噪声的非线性处理方法，人脸图像预处理中通常使用二维中值滤波方法。

摄像头可获取多幅图像以提高准确度和可靠性，可以采集多幅图像求可信度平均值与阈值比较。也就是说，当可信度平均值小于阈值时，可以选择继续采集人脸图像。相对于欧式距离，利用马氏距离作为人脸图像间的距离识别效果较好，但由于本作品主要用于判断待测人脸是否为数据库中人脸，可信度的计算方法极为关键，而目前最好的可信度的计算方程是基于欧式距离的。

发明内容

本发明的目的在于提供一种可用于机器人进行人脸识别的装置，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种可用于机器人进行人脸识别的装置，包括CPU、CMOS Sensor、DDR、FLASH以及串口，其特征在于，通过CPU控制CMOS Sensor采集图像数据作为人脸识别的输入，DDR和FLASH作为图像以及人脸检测、人脸识别运算中间数据缓冲器，最后识别结果发送到CPU；所述识别结果通过串口发送到CPU。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明通过CPU控制CMOS Sensor采集图像数据作为人脸识别的输入，DDR和FLASH作为图像以及人脸检测、人脸识别运算中间数据缓冲器，最后识别结果发送到CPU，非常准确。

附图说明

图1为可用于机器人进行人脸识别的装置的电路原理框图；

图2为可用于机器人进行人脸识别的装置的识别流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1～2，本发明实施例中，一种可用于机器人进行人脸识别的装置，包括CPU、CMOS Sensor、DDR、FLASH以及串口，通过CPU控制CMOS Sensor采集图像数据作为人脸识别的输入，DDR和FLASH作为图像以及人脸检测、人脸识别运算中间数据缓冲器，最后识别结果发送到CPU；所述识别结果通过串口发送到CPU。

机器人语音识别软件总共有2大模块，他们分别是：人脸图像采集模块、人脸图像预处理模块、人脸检测模块、人脸识别训练模块、人脸识别模块。通过采集定在机器人身上的sensor的照片数据，检测照片是否有人脸，有人脸的话将识别是否是系统识别库的人物，实现了机器人的部分视觉功能。其框架图如图2所示。

当系统初始化之后，软件开始采集图像，接着图像预处理模块将彩色图像转换为灰度图像，进行人脸图像噪声消减和直方图均衡化处理。人脸检测模块搜索经过预处理后的图像，寻找人脸区域，检测到人脸分类器返回为1，否则返回为0。人脸识别训练模块对于检测到的人脸图片，由训练者判断是否加入训练集。当训练集图片足够后，点击训练按钮，即利用基于特征脸的主成分分析方法处理训练得到的人脸图片，生成对应的XML文件。人脸识别模块获取人脸区域图像后，提取人脸特征，读取前面人脸识别训练得到的XML文件，使用PCA方法将图像特征与已经存在的人脸数据库比对，人脸图像与数据库中的已知人脸进行比对，如果人脸图像存在并且可信度超过阈值，则将识别结果发送给机器人主助力器。