[发明专利]一种识别顾客体型的方法

摘要

本发明涉及一种识别顾客体型的方法，该方法通过摄像头拍摄人物，然后传输给识别模块，自动识别人物的轮廓信息，然后根据设立的标杆长度对比识别到的轮廓信息，进一步估算出人物的高度和宽度，将高度和宽度传送给分类器，分类器自动划分顾客的体型尺寸，然后按照划分结果自动给顾客安排餐厅桌位，并将结果传输给打印模块，将桌位信息打印出来。这样的装置不仅美观，而且减少劳动力，节约了顾客的等待时间。

主权项

1.一种识别顾客体型的方法，其特征在于包括如下步骤：步骤一、在顾客一侧设置标杆，使用摄像头拍摄顾客的图像，并提取图像中的轮廓特征；步骤1‑1、将摄像头捕捉到的数字图像进行去噪处理；步骤1‑2、将去噪之后的图像进行灰度化处理；步骤1‑3、提取图像的CENTRIST描述符；1‑3‑1、对图像运用Sobel算子进行平滑处理，消去局部纹理特征，得到Sobel处理图像I；1‑3‑2、根据Sobel图像I像素间的大小关系，构造一个新图像I’，该新图像仍保留源图像的像素大小比较信号，忽略像素的值大小，可得到相邻的像素对有如下关系：sgn(I(p₁)‑I(p₂))＝sgn(I′(p₁)‑I′(p₂))p₁、p₂为相邻像素，当输入为正时，sgn函数输出为1；当输入为负时，sgn函数输出为0；当输入为零时，sgn函数输出为0；1‑3‑3、求图像I’中每一个像素点的CENTRIST编码值，将每个像素与其周围八个相邻像素逐个比较，若中间像素不小于与其相邻的像素，则在与其比较的相邻像素的位置置1，否则置0，接着将比较出的八个结果按同一方向聚集形成一个八位二进制数字，然后把该二进制数字转化为等值的十进制数字，该十进制数字为该像素的CENTRIST编码值；1‑3‑4、设置一个维度为X的CENTRIST值直方图，每个CENTRIST值都对应直方图的一个维度，将此CENTRIST值对应维度的数值加1，以此方法遍历图像的所有像素最终得出一个CENTRIST值直方图，即得到CENTRIST描述符；步骤1‑4、运用SVM分类器判断图像是否为人物；1‑4‑1、将图片分割成m*n个图像小块，每a*a个邻接小块设为一个超块，将分类器分割成与超块个数相同的小单元；1‑4‑2、设检测窗口的大小表示(h,w)，则一个图像块的大小为一个超块的大小为(ah_s,aw_s)，设图像I的CENTRIST值图像为C，检测从图像左上角(t,l)点开始，则判断图像内是否为一个人的公式如下：1‑4‑3、创建一个辅助图像A_i,j，A与图像I大小相同，A_i,j的像素大小为：则判断图像是否包含一个人的公式转化如下:T表示转置，f为图像的特征向量；1‑4‑4、创建的辅助图像A等于一个超块的大小，A(x,y)的像素值可以表示为：根据图像块的大小得出判断结果的简化公式；步骤二、检测图像中人物轮廓的高度与宽度：步骤2‑1、以摄像头拍摄到的图像为平面，建立坐标系，由此可以得到上述步骤的人物轮廓框的坐标，即(x_min,y_min)和(x_max,y_max)，并且能够得到标杆上下两端的坐标，即(p,q_min)和(p,q_max)。步骤2‑2、计算图像中人物高度h为：h＝y_max﹣y_min人物宽度w为：w＝x_max﹣x_min标杆长度q为：q＝q_max﹣q_min步骤2‑3、计算一个像素点表示的标杆长度：ρ为一个像素点对应的标杆长度，L为标杆真实长度；步骤2‑4、计算得到人物的真实高度H为：H＝h*ρ人物的真实宽度W为：W＝w*ρ；步骤三、根据人物轮廓的高度与宽度划分体型进行分类，并将将分类结果作为最终结果输出。