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    重庆时时彩害死人潮汕: 带?;ぷ爸玫幕チ卜老低?pdf

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    ?;ぷ爸?互联网 系统
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    摘要
    申请专利号:

    CN201610741272.6

    申请日:

    2016.08.26

    公开号:

    CN106384406A

    公开日:

    2017.02.08

    当前法律状态:

    实审

    有效性:

    审中

    法律详情: 实质审查的生效IPC(主分类):G07C 9/00申请日:20160826|||公开
    IPC分类号: G07C9/00 主分类号: G07C9/00
    申请人: 合肥若涵信智能工程有限公司
    发明人: 钱丽娟; 钱程; 王家旺; 赵彬
    地址: 230088 安徽省合肥市高新区柏堰科技园香樟大道以东鼎元公馆9幢2203室
    优先权:
    专利代理机构: 北京联瑞联丰知识产权代理事务所(普通合伙) 11411 代理人: 郑自群
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201610741272.6

    授权公告号:

    |||

    法律状态公告日:

    2017.03.08|||2017.02.08

    法律状态类型:

    实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明提出了一种带?;ぷ爸玫幕チ卜老低?,包括门禁系统,所述门禁系统通过以太网连接有网络服务器,所述网络服务器设置有存储器,所述门禁系统检测拜访者且记录拜访者信息到存储器中,所述门禁系统设置有?;ぷ爸?,本发明能够保证安防系统不会受到外部破坏,能够简单准确地通过面部或者指纹识别,确定是否开锁,流程简单。

    权利要求书

    1.带?;ぷ爸玫幕チ卜老低?,其特征在于,包括门禁系统,所述门禁系统通过以太
    网连接有网络服务器,所述网络服务器设置有存储器,所述门禁系统检测拜访者且记录拜
    访者信息到存储器中,所述门禁系统设置有?;ぷ爸?。
    2.根据权利要求1所述的带?;ぷ爸玫幕チ卜老低?,其特征在于,所述门禁系统包
    括摄像机以及指纹识别系统,所述存储中预设有用户指纹信息以及照片信息,所述门禁系
    统根据摄像机抓拍的拜访者照片和/或指纹识别系统采集的拜访者指纹,并将其与存储器
    中的预设信息进行对比,确定是否开放门禁或者进行报警处理。
    3.根据权利要求2所述的带?;ぷ爸玫幕チ卜老低?,其特征在于,所述门禁系统抓
    拍拜访者照片,调动摄像头位置并连续抓拍三次,当抓拍三次照片存储器中数据进行匹配,
    任意一张照片与存储器中数据匹配度小于预设阀值,且指纹识别系统采集的拜访者指纹与
    存储器内数据不匹配时,进行报警指示。
    4.根据权利要求3所述的带?;ぷ爸玫幕チ卜老低?,其特征在于,所述抓拍照片并
    与存储器中数据进行匹配,按照如下步骤进行,S1:确定拜访者面部轮廓;S2:确定拜访者面
    部器官分布;S3:确定拜访者肤色以及纹理规则;S4:确定拜访者面部对称性规则;S5:根据
    拜访者动态图序列,确定其运动规则。
    5.根据权利要求4所述的带?;ぷ爸玫幕チ卜老低?,其特征在于,所述步骤S1中确
    定拜访者面部轮廓包括采集头顶轮廓线、左侧脸轮和右侧脸轮,对任意图像进行边缘检测,
    并对细化后的边缘提取曲线特征,然后计算各曲线组合成人脸的评估函数。
    6.根据权利要求4所述的带?;ぷ爸玫幕チ卜老低?,其特征在于,步骤S5中根据拜
    访者动态图序列,包括利用随机函数所组成的集合,体现为与Markov链的每一个状态相关
    联的观测序列的随机过程,设有观察序列Q=Q1Q2…Qn和状态集=S{s1,s2,…sn},一个有n
    个状态的隐马尔可夫模型λ可以表示(π,A,B),其中π为初始状态概率矢量;A={aij}为状态
    转移概率矩阵,其中aij=P{qt+1=Sj|qt=St},1<=i,j<=N;B={bj}Qt)}为观察符号概
    率分布,若B有M个观察值{V1,V2…Vm},则bj(Qt)=P{qt=vk|qt=sj,1<=j<=N,l<=k<=
    M}。
    7.根据权利要求6所述的带?;ぷ爸玫幕チ卜老低?,其特征在于,HMM参数的估计
    可用Baum-welch参数估计算法或Segmental K-means算法;对测试样本的评价,可以用
    Forward-Backward迭代算法估计签名满足模型的概率,或用viterbi最优状态搜索算法计
    算过程经过的最优状态。
    8.根据权利要求7所述的带?;ぷ爸玫幕チ卜老低?,其特征在于,图像抓拍后对图
    像灰度进行均衡处理,定义处理输入图像为A(x,y),输出图像为B(x,y),则点运算可表示
    为:B(x,y)=f[A(x,y)],其中函数f为灰度变换函数。
    9.根据权利要求8所述的带?;ぷ爸玫幕チ卜老低?,其特征在于,将彩色图像转化
    成为灰度图像采用公式:gray=0.39×R+0.50×G+0.11×B(式3)其中,gray为灰度值,R、G、
    B分别为红色、绿色和蓝色分量值。
    10.根据权利要求9所述的带?;ぷ爸玫幕チ卜老低?,其特征在于,步骤S3中确定
    肤色以及纹理规则,包括建立肤色模型来表征人脸颜色,利用感光模型进行复杂背景下人
    脸及器官的检测与分割,利用空间灰度共生矩阵纹理信息作为特征进行低分辨率的人脸检
    测,然后将颜色、形状结合在一起进行人脸检测。

    说明书

    带?;ぷ爸玫幕チ卜老低?/invention-title>

    技术领域

    本发明属于监控技术领域,特别涉及一种带?;ぷ爸玫幕チ卜老低?。

    背景技术

    目前,安防系统,在进行工作时,大都是每个用户配备IC卡,然后持卡人利用刷卡
    通过进入,但是,利用IC卡刷卡通过的安防系统,一来需要额外配置IC卡刷卡装置,而且比
    较容易被其他人打开,二来,IC卡容易丢失,丢失后被其他人捡到后,同样可以利用该IC卡
    通过安防系统;三来,由于IC卡都有使寿命,在损坏后,IC卡不能使用,将导致用户无法通过
    安防系统;四来,当用户忘记携带IC卡时,用户无法通过安防系统。

    因此,现在亟需一种带?;ぷ爸玫幕チ卜老低?,能够简单准确地通过面部或
    者指纹识别,确定是否开锁,流程简单。

    发明内容

    本发明提出一种带?;ぷ爸玫幕チ卜老低?,解决了现有技术中安防系统需要
    配备IC卡的问题。

    本发明的技术方案是这样实现的:带?;ぷ爸玫幕チ卜老低?,包括门禁系统,
    所述门禁系统通过以太网连接有网络服务器,所述网络服务器设置有存储器,所述门禁系
    统检测拜访者且记录拜访者信息到存储器中,所述门禁系统设置有?;ぷ爸?。

    作为一种优选的实施方式,所述门禁系统包括摄像机以及指纹识别系统,所述存
    储中预设有用户指纹信息以及照片信息,所述门禁系统根据摄像机抓拍的拜访者照片和/
    或指纹识别系统采集的拜访者指纹,并将其与存储器中的预设信息进行对比,确定是否开
    放门禁或者进行报警处理。

    作为一种优选的实施方式,所述门禁系统抓拍拜访者照片,调动摄像头位置并连
    续抓拍三次,当抓拍三次照片存储器中数据进行匹配,任意一张照片与存储器中数据匹配
    度小于预设阀值,且指纹识别系统采集的拜访者指纹与存储器内数据不匹配时,进行报警
    指示。

    作为一种优选的实施方式,所述抓拍照片并与存储器中数据进行匹配,按照如下
    步骤进行,S1:确定拜访者面部轮廓;S2:确定拜访者面部器官分布;S3:确定拜访者肤色以
    及纹理规则;S4:确定拜访者面部对称性规则;S5:根据拜访者动态图序列,确定其运动规
    则。

    作为一种优选的实施方式,所述步骤S1中确定拜访者面部轮廓包括采集头顶轮廓
    线、左侧脸轮和右侧脸轮,对任意图像进行边缘检测,并对细化后的边缘提取曲线特征,然
    后计算各曲线组合成人脸的评估函数。

    作为一种优选的实施方式,步骤S5中根据拜访者动态图序列,包括利用随机函数
    所组成的集合,体现为与Markov链的每一个状态相关联的观测序列的随机过程,设有观察
    序列Q=Q1Q2…Qn和状态集=S{s1,s2,…sn},一个有n个状态的隐马尔可夫模型λ可以表示
    (π,A,B),其中π为初始状态概率矢量;A={aij}为状态转移概率矩阵,其中aij=P{qt+1=
    Sj|qt=St},1<=i,j<=N;B={bj}Qt)}为观察符号概率分布,若B有M个观察值{v1,v2…
    mv},则bj(Qt)=P{qt=vk|qt=sj,1<=j<=N,l<=k<=M}。

    作为一种优选的实施方式,HMM参数的估计可用Baum-welch参数估计算法或
    Segmental K-means算法;对测试样本的评价,可以用Forward-Backward迭代算法估计签名
    满足模型的概率,或用viterbi最优状态搜索算法计算过程经过的最优状态。

    作为一种优选的实施方式,图像抓拍后对图像灰度进行均衡处理,定义处理输入
    图像为A(x,y),输出图像为B(x,y),则点运算可表示为:B(x,y)=f[A(x,y)],其中函数f为
    灰度变换函数。

    作为一种优选的实施方式,将彩色图像转化成为灰度图像采用公式:gray=0.39
    ×R+0.50×G+0.11×B(式3)其中,gray为灰度值,R、G、B分别为红色、绿色和蓝色分量值。

    作为一种优选的实施方式,步骤S3中确定肤色以及纹理规则,包括建立肤色模型
    来表征人脸颜色,利用感光模型进行复杂背景下人脸及器官的检测与分割,利用空间灰度
    共生矩阵纹理信息作为特征进行低分辨率的人脸检测,然后将颜色、形状结合在一起进行
    人脸检测。

    采用了上述技术方案后,本发明的有益效果是:本发明通过在服务器内预设用户
    的指纹信息和照片信息,然后利用门禁系统采集拜访者的照片和指纹,利用算法将采集的
    照片与预设的信息进行比对,当比对结合符合一定条件时,打开门禁系统,不需要人工操
    作;当拜访者不满足匹配条件时,系统不会打开门禁,且在一定时间后进行报警指示,整个
    安防系统不需要人工操作,流程简单。

    附图说明

    为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现
    有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本
    发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可
    以根据这些附图获得其他的附图。

    图1为本发明的方框示意图;

    图2为本发明的识别方法流程示意图。

    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?;?br />本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作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?;さ姆段?。

    如图1-2所示,本带?;ぷ爸玫幕チ卜老低?,包括门禁系统,所述门禁系统通
    过以太网连接有网络服务器,所述网络服务器设置有存储器,所述门禁系统检测拜访者且
    记录拜访者信息到存储器中,所述门禁系统设置有?;ぷ爸?。?;ぷ爸貌捎猛该鞯恼挚腔?br />者网罩,以不能遮挡门禁系统采集拜访者照片和指纹信息为宜。

    所述门禁系统包括摄像机以及指纹识别系统,所述存储中预设有用户指纹信息以
    及照片信息,所述门禁系统根据摄像机抓拍的拜访者照片和/或指纹识别系统采集的拜访
    者指纹,并将其与存储器中的预设信息进行对比,确定是否开放门禁或者进行报警处理。

    所述门禁系统抓拍拜访者照片,调动摄像头位置并连续抓拍三次,当抓拍三次照
    片存储器中数据进行匹配,任意一张照片与存储器中数据匹配度小于预设阀值,且指纹识
    别系统采集的拜访者指纹与存储器内数据不匹配时,进行报警指示。

    所述抓拍照片并与存储器中数据进行匹配,按照如下步骤进行,S1:确定拜访者面
    部轮廓;S2:确定拜访者面部器官分布;S3:确定拜访者肤色以及纹理规则;S4:确定拜访者
    面部对称性规则;S5:根据拜访者动态图序列,确定其运动规则。

    所述步骤S1中确定拜访者面部轮廓包括采集头顶轮廓线、左侧脸轮和右侧脸轮,
    对任意图像进行边缘检测,并对细化后的边缘提取曲线特征,然后计算各曲线组合成人脸
    的评估函数。

    步骤S5中根据拜访者动态图序列,包括利用随机函数所组成的集合,体现为与
    Markov链的每一个状态相关联的观测序列的随机过程,设有观察序列Q=Q1Q2…Qn和状态
    集=S{s1,s2,…sn},一个有n个状态的隐马尔可夫模型λ可以表示(π,A,B),其中π为初始状
    态概率矢量;A={aij}为状态转移概率矩阵,其中aij=P{qt+1=Sj|qt=St},1<=i,j<=
    N;B={bj}Qt)}为观察符号概率分布,若B有M个观察值{v1,v2…mv},则bj(Qt)=P{qt=vk|
    qt=sj,1<=j<=N,l<=k<=M}。

    HMM参数的估计可用Baum-welch参数估计算法或Segmental K-means算法;对测试
    样本的评价,可以用Forward-Backward迭代算法估计签名满足模型的概率,或用viterbi最
    优状态搜索算法计算过程经过的最优状态。

    图像抓拍后对图像灰度进行均衡处理,定义处理输入图像为A(x,y),输出图像为B
    (x,y),则点运算可表示为:B(x,y)=f[A(x,y)],其中函数f为灰度变换函数。

    将彩色图像转化成为灰度图像采用公式:gray=0.39×R+0.50×G+0.11×B(式3)
    其中,gray为灰度值,R、G、B分别为红色、绿色和蓝色分量值。

    步骤S3中确定肤色以及纹理规则,包括建立肤色模型来表征人脸颜色,利用感光
    模型进行复杂背景下人脸及器官的检测与分割,利用空间灰度共生矩阵纹理信息作为特征
    进行低分辨率的人脸检测,然后将颜色、形状结合在一起进行人脸检测。

    该带?;ぷ爸玫幕チ卜老低车墓ぷ髟硎牵罕痉⒚魍ü诜衿髂谠ど栌没?br />的指纹信息和照片信息,然后利用门禁系统采集拜访者的照片和指纹,利用算法将采集的
    照片与预设的信息进行比对,当比对结合符合一定条件时,打开门禁系统,不需要人工操
    作;当拜访者不满足匹配条件时,系统不会打开门禁,且在一定时间后进行报警指示,整个
    安防系统不需要人工操作,流程简单。

    以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精
    神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的?;し段е?。

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