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        基于人臉識(shí)別的商業(yè)智能系統(tǒng)分析設(shè)計(jì)

        2020-10-28 09:53:30
        科教導(dǎo)刊·電子版 2020年23期
        關(guān)鍵詞:人臉識(shí)別信息

        趙 偉

        (燕山大學(xué)里仁學(xué)院 河北·秦皇島 066000)

        0 前言

        借助人臉識(shí)別技術(shù)成熟的大背景,該技術(shù)已經(jīng)在多個(gè)領(lǐng)域得到各類的推廣和應(yīng)用,例如人臉識(shí)別門禁、道路監(jiān)控、公司考勤等;該技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)識(shí)別速度快、非接觸、非強(qiáng)制,真正實(shí)現(xiàn)無感識(shí)別。本文設(shè)計(jì)一套基于臉識(shí)別的商業(yè)系統(tǒng),在商業(yè)領(lǐng)域?qū)⒂泻艽蟮膽?yīng)用。

        1 人臉識(shí)別算法分析

        1.1 局部二值模式

        局部二值模式主要作用于特征提取,通過將各個(gè)像素同周圍像素進(jìn)行比較,并將結(jié)果保存為二進(jìn)制數(shù)。

        (1)將檢測(cè)窗口劃分為N*N的小區(qū)域,如圖1所示;

        (2)以該檢測(cè)窗口中間像素值為閾值,將與其相鄰的8個(gè)像素的灰度值進(jìn)行比較,若值大于閾值則為1,否則為0。如圖2所示;

        (3)對(duì)上述已得到的二進(jìn)制數(shù)轉(zhuǎn)為十進(jìn)制,得到中心像素的LBP值,該檢測(cè)窗口的中心像素LBP值為124,并且該值不僅反饋?zhàn)陨硪稽c(diǎn)的情況,還將周邊區(qū)域像素的紋理信息也反饋出來;

        (4)將剩余8個(gè)點(diǎn)重復(fù)使用上述辦法計(jì)算出每一個(gè)小區(qū)域的LBP值,將所有值連接成一,即可得出整個(gè)檢測(cè)窗口的LBP紋理特征向量。

        圖1:像素灰度值圖

        圖2:閾值處理圖

        1.2 主成分分析算法

        主要用來對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維操作。

        (1)樣本集X的組成為M*N矩陣,N個(gè)樣例、M個(gè)特征維度,要將其降維到K個(gè)特征維度,其中K小于N,如式2-1所示;

        (2)樣本集矩陣X的中心化,即求出樣本集X中M個(gè)維度的特征均值,其中特征均值為u(M),如式2-2所示;

        (3)樣本值減去當(dāng)前維度特征的均值,完成中心化的處理,如式2-3所示;

        (4)對(duì)于樣本矩陣的協(xié)方差矩陣進(jìn)行計(jì)算;

        (5)對(duì)樣本集矩陣X的協(xié)方差矩陣C的特征值和特征向量進(jìn)行計(jì)算;

        (6)對(duì)特征值向量按對(duì)應(yīng)特征值大小進(jìn)行排序并按從上到下的順序排列成矩陣,取前K行組成矩陣P;

        (7)對(duì)降維后的新樣本矩陣進(jìn)行計(jì)算。

        2 系統(tǒng)總體模塊設(shè)計(jì)

        該系統(tǒng)分為以下七個(gè)模塊:

        (1)視頻圖像采集模塊:該模塊主要用來利用攝像頭將監(jiān)控區(qū)域的顧客進(jìn)行人臉檢測(cè)并進(jìn)行圖像采集。

        (2)人臉識(shí)別模塊:該模塊利用圖像采集模塊保存的臨時(shí)顧客人臉信息,進(jìn)行圖像處理,并與會(huì)員信息庫的人臉信息進(jìn)行比對(duì)和相似度計(jì)算,用來區(qū)分是否為本店鋪會(huì)員。

        (3)管理員信息管理模塊:本模塊主要用來負(fù)責(zé)管理員信息的登錄注冊(cè)。

        (4)會(huì)員信息管理模塊:會(huì)員信息的注冊(cè)、會(huì)員信息的查詢、修改和刪除功能均有該模塊完成。

        (5)店鋪信息管理模塊:本模塊可以添加店鋪的信息,如管理員用戶名、店鋪名稱、所在位置的信息。

        (6)攝像頭管理模塊:本模塊由管理員對(duì)攝像頭信息進(jìn)行管理。

        (7)顧客行為信息管理模塊:本模塊由系統(tǒng)來對(duì)到店顧客的頻次信息進(jìn)行處理。

        3 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)

        (1)管理員:管理員ID、用戶名、密碼;

        (2)顧客:顧客ID、姓名、手機(jī)號(hào)、出生年月、用戶類型、性別、會(huì)員卡號(hào)、會(huì)員積分、會(huì)員等級(jí)、照片;

        (3)店鋪信息:店鋪ID、管理員用戶名、管理員密碼、店鋪位置、店名、聯(lián)系電話、店長(zhǎng)、申請(qǐng)碼;

        (4)攝像頭:攝像頭ID、所在店鋪;

        (5)顧客行為:攝像頭ID、顧客ID、記錄時(shí)間、圖片位置;

        (6)顧客行為處理:顧客ID、到店次數(shù);

        (7)顧客行為分析:攝像頭ID、顧客ID、記錄時(shí)間;

        (8)顧客全部行為記錄:攝像頭ID、顧客ID、記錄時(shí)間、圖片位置。

        4 結(jié)束語

        本文將人臉識(shí)別技術(shù)與商業(yè)應(yīng)用相結(jié)合,進(jìn)行了系統(tǒng)的分析與設(shè)計(jì),通過該系統(tǒng),可以有效的收據(jù)商業(yè)用戶的信息,通過對(duì)數(shù)據(jù)的進(jìn)一步分析,也可以獲取很多有價(jià)值的信息。

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