[发明专利]一种夜晚用于数据分析的人脸图像采集系统

说明书

本发明涉及一种人脸图像采集系统，属于人工智能领域；现有技术中采集人脸图像信息往往使用一个相机或是显示屏上的摄像头，或是影响图像的精准度或是不能反映实际环境；本发明提供了一种图像采集系统，所述系统包括多个相机，以及用于固定多个相机的支架；所述支架包括横向支架和纵向支架，以及设置在支架上的多个基座；所述基座用于安装多个相机；该系统中自然光完全可以从支架后透射进来，这使得本申请中相机采集的图像数据更加逼近室外环境，使得在驾驶领域人脸图像识别以及人眼视场识别提供了真实的训练数据。该系统还包括有红外光源，用于满足夜晚等光线不充足状态下对图像数据采集的需要。

技术领域

本发明涉及人工智能神经网络用图像数据采集领域。具体地说，是涉及的人脸图像数据的采集领域。

背景技术

随着人工智能的发展，人脸识别技术越来越发挥出重要的作用。随着图像分辨率的提升，人脸识别的应用领域也越来越广。通过获取人脸图像，通过深度学习神经网络，输出各应用领域所需的各种信息。例如通过面部表情的识别，可以判断此时人的精神状态；另外，通过面部表情以及人眼视线的实时追踪识别，可以进行人机交互。此时的人机交互并不需要其他辅助工具例如鼠标，或者借助人的手势触摸去完成。这一应用可以解放双手去完成其他工作，例如对车辆的驾驶等。但实现上述应用情景，需要一个重要前提，即是要求人工神经网络的输出必须准确。而要求人工神经网络学习的输出准确，则需要前期高精度数据的输入，使计算机在神经网络学习阶段对实际情况的判断更准确。

然而目前现有技术中对于图像采集却有诸多亟待解决的问题。例如，1）无法做到高效采集人脸图像：因为需要采集人脸某时刻各个角度的多幅照片，采用相机拍摄时需要相机做二维的往返运动，浪费大量时间。此外，在拍摄时需要做到被试者保持静止，而往往被试者在相机做二维往返运动时，无法长时间保持静止，因此很多采集的图像存在误差。2）现有技术使用的是显示器以及显示器上的相机，让被试者观看屏幕上的某一点，然后照相记录人脸图像。因为采用的是屏幕，屏幕将会把背景光挡住。此时拍摄的图像并不能真实反映实际的环境。因为实际环境，例如驾驶时，自然光会透过车前挡玻璃，照射到人脸。而采用屏幕上的相机屏蔽掉这部分光线，没有还原真实场景，这样会造成机器学习后的输出误差，影响使用效果。3）不易采集人脸侧面图像（或大角度图像），如果采集侧面图像需要人转头将近90度，首先体验感不好，其次人眼注视点需要在人的侧面较远地方，会导致承载注视点的装置长度非常大。4）对于夜间等光线不好情况下数据的采集，因入射到人脸的光强较少，这影响了人脸图像的清晰度，如不加考虑的随意增加光源，则增加光源虽然增大了光强，但因光源并不均匀，对夜晚的环境模拟并不真实，无助于夜间的神经网络训练。

发明内容

鉴于现有技术中存在的问题，本发明采用以下技术方案：

一种用于神经网络的图像采集系统，其特征在于：所述系统包括多个相机，以及用于固定多个相机的支架，以及红外光源；所述支架包括横向支架和纵向支架，以及设置在支架上的多个基座；所述基座用于安装多个相机；所述红外光源用于在光照不充足时为相机提供照明。

优选地，所述机相的拍摄角度选择是特定的，每一所述相机都是以特定的角度对准人脸，以保证同一时刻拍摄得到不同角度的人脸图像。

优选地，当排成阵列的所述相机在同一时刻拍摄人脸时，至少横向或纵向排列的两个相机在对准人脸的方向的夹角，即该两个相机的光轴方向间夹角为大于等于90度设置。

优选地，所述横向支架和所述纵向支架的截面都是矩形，在每个横向支架和纵向支架的延伸方向上，在横向支架和纵向支架的四个面上，都设置有条形凹槽或是条形凸起，用作所述基座的导轨。

优选地，所述横向支架的端部具备有与所述纵向支架的凹槽相适应凸起，使得两者可以结合在一起，并且可以根据需要调整两者之间的位置关系。

优选地，所述横向支架和所述纵向支架还可具备有与所述支架延伸方向相互平行的螺纹杆，所述螺纹杆具有外螺纹，其与所述基座的内螺纹相匹配。