[发明专利]基于人脸识别算法的幼儿园智能签到方法

权利要求书

1.基于人脸识别算法的幼儿园智能签到方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，系统软硬件的搭建，幼儿园家长身份信息的录入和家长人像数据的采集、提取特征、注册建库；步骤2，进出幼儿园校门家长身份的实时识别，包括初始化库容，摄像机实时捕捉信息，对视频帧的人脸进行检测，并提取特征，与库容内的人脸特征进行比对，找出对应的人员；步骤3，幼儿园门口闸机的控制，如果在步骤里面正确从库里面识别出了人员，对应的闸机自动启动，放行家长和孩子进入；步骤4，幼儿园智能签到，数据库记录孩子签到信息，根据班级预录的信息，定期自动形成签到报表；

对家长的人像进行注册建库的具体方法是：

步骤1.1，通过RTSP协议，从网络摄像机内提取一帧图像，利用滑动窗口算法，提取出图像块，并送入基于LBP特征的分类器，判断当前的图像块是否为人脸，并对同一区域检测出的人脸进行融合，最终提取出人脸；

步骤1.2，把提取出的人脸图像块送入人脸特征提取器，进行特征提取，我们的人脸特征提取器是基于VGG神经网络的深度学习网络架构；

步骤1.3，把提取出的人脸特征进行归一化，并用局部敏感哈希LSH对特征进行散列化，用序列化方法存储到硬盘，并建立索引过程如下：

1.3.1，选取满足(d1,d2,p1,p2)-sensitive的LSH hash functions；hash function需要满足以下两个条件：

a)如果d(x,y)≤d1，则h(x)＝h(y)的概率至少为p1；

b)如果d(x,y)≥d2，则h(x)＝h(y)的概率至多为p2；

其中d(x,y)表示x和y之间的距离，d1<d2，h(x)和h(y)分别表示对x和y进行hash变换，满足以上两个条件的hash functions称为(d1,d2,p1,p2)-sensitive；

1.3.2，根据对查找结果的准确率确定hash table的个数L，每个table内的hashfunctions的个数K，以及跟LSH hash function自身有关的参数；

1.3.3，将所有数据经过LSH hash function哈希到相应的桶内，构成了一个或多个hash table。

2.根据权利要求1所述的基于人脸识别算法的幼儿园智能签到方法，其特征在于，所述步骤1具体包括：

首先在校园门口架设网络摄像机和闸机，并在门卫的值班室配置电脑硬件，安装人脸识别软件，电脑通过网络连接闸机，以便控制；然后利用人脸识别软件的注册功能，对家长进行现场拍摄，并注册信息到系统内。

3.根据权利要求1所述的基于人脸识别算法的幼儿园智能签到方法，其特征在于，所述步骤2的具体过程是：

步骤2.1，人脸识别软件通过RTSP协议，实时抓取视频图像，并送入人脸检测算法模块；

步骤2.2，人脸检测算法模块采用滑动窗口算法，提取图像块，对图像块提取LBP特征，送入SVM分类算法中，该步骤中采用径向基核函数进行训练，提取出包含人脸的图像块，并对同区域的人脸图像块进行融合，提取出人脸；

步骤2.3，将检测出的人脸送入深度神经网络，训练时用softmax作为监督方法，提取人脸特征，并归一化，采用LSH算法与库内人脸进行比对，过程如下：

2.3.1将查询数据经过LSH hash function哈希得到相应的桶号；

2.3.2将桶号中对应的数据取出；为了保证查找速度，通常只需要取出前2L个数据即可；

2.3.3计算查询数据与这2L个数据之间的相似度或距离，返回最近邻的数据；

根据设定的阈值，判断出是库内的那个人员，或者根本就不在库内。

4.根据权利要求1所述的基于人脸识别算法的幼儿园智能签到方法，其特征在于，所述步骤3具体过程是：

步骤3.1，将库内识别出来的人员信息发送到人脸识别软件界面前端，并向闸机发送信息；

步骤3.2，闸机收到人脸识别软件发过来的信息，启动闸机；

步骤3.3，对应的家长和孩子通行。

5.根据权利要求1所述的基于人脸识别算法的幼儿园智能签到方法，其特征在于，所述步骤4的具体过程是：

步骤4.1，将库内识别出来的人员记录进入对应的数据库；

步骤4.2，在电脑的软件上显示出识别出来的家长；

步骤4.3，系统后台根据幼儿园各个班级的信息，自动汇总形成签到表。