[发明专利]智能餐厅就餐方法及系统

说明书

本发明公开了一种智能餐厅就餐方法及系统，方法包括：获取人脸图像，基于人脸图像得到人脸的局部纹理特征；以及，基于人脸图像定位虹膜并得到虹膜的局部纹理特征；将人脸的局部纹理特征和虹膜的局部纹理特征形成组合特征矩阵，并对组合特征矩阵进行特征提取得到融合特征矩阵；基于融合特征矩阵识别就餐人员；在就餐人员提交订餐请求时，记录就餐人员信息，在就餐人员未提交订餐请求时，对就餐人员不予统计。基于本发明提出的就餐方法和系统，无需人为统计就餐人员名单，且在订餐而未就餐时不记录就餐人员信息，在就餐但并未订餐的时提醒提交订餐请求，不会发生人员统计错误的情况，解决了现有就餐统计容易出现统计错误的技术问题。

技术领域

本发明属于智能餐厅技术领域，具体地说，是涉及一种智能餐厅就餐方法及系统。

背景技术

在配备有伙食补贴餐厅的公司或企事业单位，员工就餐流程通常为：手动或通过计算机统计就餐人数，形成就餐统计表，统计表中的人员前去餐厅就餐，最后针对具体就餐人员名单发放伙食补贴；但这种统计方式存在如下问题：统计就餐人员费时费力，且若订餐人员未去就餐或为订餐人员前去就餐，均导致统计不准确的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种智能餐厅就餐方法及系统，解决现有就餐统计容易出现统计错误的技术问题。

为解决上述技术问题，本发明采用以下技术方案予以实现：

提出一种智能餐厅就餐方法，包括：获取人脸图像，基于所述人脸图像得到人脸的局部纹理特征；以及，基于所述人脸图像定位虹膜并得到虹膜的局部纹理特征；将人脸的局部纹理特征和虹膜的局部纹理特征形成组合特征矩阵，并对所述组合特征矩阵进行特征提取得到融合特征矩阵；基于所述融合特征矩阵识别就餐人员；在所述就餐人员提交订餐请求时，记录所述就餐人员信息。

进一步的，基于所述人脸图像得到人脸的局部纹理特征，具体为：对所述人脸图像使用CS-LBP算子得到人脸的局部纹理特征。

进一步的，基于人脸图像定位虹膜并得到虹膜的局部纹理特征，具体为：对所述人脸图像进行虹膜定位后做以下处理：确定虹膜与通孔的边界、虹膜与巩膜的边界，以及虹膜与上下眼皮的边界；对处理后的虹膜图像使用CS-LBP算子得到虹膜的局部纹理特征。

进一步的，对所述组合特征矩阵进行特征提取得到融合特征矩阵，具体为：利用2DFLD算法对所述组合特征矩阵进行特征提取得到融合特征矩阵。

进一步的，所述方法还包括：在所述就餐人员未提交订餐请求时，发出未订餐提示。

进一步的，在获取人脸图像之前，所述方法还包括：获取提交订餐请求的就餐人员的信息并存储。

提出一种智能餐厅就餐系统，包括：人脸数据采集模块，用于获取前来就餐人员的人脸图像；人脸识别模块，用于基于所述人脸图像得到人脸的局部纹理特征；虹膜识别模块，用于基于所述人脸图像定位虹膜并得到虹膜的局部纹理特征；人脸和虹膜特征融合识别模块，用于将人脸的局部纹理特征和虹膜的局部纹理特征形成组合特征矩阵，并对所述组合特征矩阵进行特征提取得到融合特征矩阵；就餐人员识别模块，用于基于所述融合特征矩阵识别就餐人员；就餐人员统计模块，用于在所述就餐人员提交订餐请求时，记录所述就餐人员信息。

进一步的，所述系统还包括：数据库，存储有就餐人员的脸部标准融合特征矩阵。

进一步的，所述系统还包括：订餐模块 ，用于就餐人员提交订餐请求。

进一步的，所述系统还包括：提示模块，用于在所述就餐人员未提交订餐请求时，发出未订餐提示。