一種可穿戴智能設(shè)備及輔助身份識(shí)別的方法
【專利摘要】本發(fā)明提供了一種可穿戴智能設(shè)備，其包括圖像獲取模塊、人臉名片數(shù)據(jù)庫(kù)、特征值識(shí)別模塊、匹配模塊以及反饋模塊。圖像獲取模塊用于預(yù)先獲取圖像，人臉名片數(shù)據(jù)庫(kù)依據(jù)從預(yù)先獲取圖像中提取的臉部數(shù)字特征值建立，特征值識(shí)別模塊用于將實(shí)時(shí)拍攝的圖像分解為臉部特征值，形成臉部特征值向量，匹配模塊將此臉部特征值向量與人臉名片數(shù)據(jù)庫(kù)中的臉部特征值向量進(jìn)行匹配，以確定匹配度較高的若干人臉名片信息，作為匹配結(jié)果由反饋模塊反饋給使用者。相應(yīng)地，本發(fā)明還提供了一種利用可穿戴智能設(shè)備輔助身份識(shí)別的方法。通過(guò)使用本發(fā)明，使用者能夠快速獲取目標(biāo)人物的身份信息。
【專利說(shuō)明】一種可穿戴智能設(shè)備及輔助身份識(shí)別的方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及可穿戴智能設(shè)備的應(yīng)用，更具體地涉及一種可穿戴智能設(shè)備及輔助身份識(shí)別的方法。
【背景技術(shù)】
[0002]在人際交往中，以往經(jīng)常使用紙質(zhì)名片進(jìn)行個(gè)人信息的交流。隨著信息技術(shù)的發(fā)展，這種紙質(zhì)名片逐漸顯現(xiàn)出其不方便之處，比如不利于存儲(chǔ)入手機(jī)。于是，電子名片和二維碼名片應(yīng)運(yùn)而生。這兩種名片都需要通過(guò)掃描獲得指定的關(guān)于名片圖像模板或關(guān)于名片的文字說(shuō)明信息。比如，二維碼掃描方法是通過(guò)二維碼掃描獲得圖像模板(任何圖片)或文字說(shuō)明信息(諸如文本，視頻，音頻等對(duì)圖片的簡(jiǎn)要說(shuō)明)。利用手機(jī)識(shí)別二維碼技術(shù)，將相關(guān)內(nèi)容編碼到二維碼中，然后通過(guò)手機(jī)攝像頭攝取二維碼圖像，再將攝取到的二維碼圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行二維碼的解碼，從而為使用者提供了一種快速獲取信息，自動(dòng)響應(yīng)相關(guān)操作的良好體驗(yàn)，省去了手機(jī)使用者需要進(jìn)行大量數(shù)據(jù)的錄入以及各級(jí)菜單去定位相關(guān)功能的繁瑣操作。
[0003]現(xiàn)有技術(shù)中諸多方案的目標(biāo)都是方便快速地交換信息。然而，隨著信息技術(shù)的發(fā)展，人們的社交圈逐漸擴(kuò)大，經(jīng)常會(huì)面臨著一個(gè)情景，那就是，在某個(gè)商務(wù)或生活交際場(chǎng)合下，遇到以前有過(guò)一面之緣或少數(shù)幾次見(jiàn)面的熟人，但卻不能立即回憶其姓名或其他信息，比如職業(yè)、工作單位等，此時(shí)就可能會(huì)造成某種尷尬。對(duì)絕大多數(shù)人而言，這種情景顯然是不希望出現(xiàn)的。
[0004]本發(fā)明旨在提供一種可穿戴智能設(shè)備及輔助身份識(shí)別的方法，以期解決上述問(wèn)題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明針對(duì)上述問(wèn)題，提出了一種可穿戴智能設(shè)備及輔助身份識(shí)別的方法。
[0006]在一個(gè)方面，本發(fā)明提供了一種可穿戴智能設(shè)備，其包括圖像獲取模塊、人臉名片數(shù)據(jù)庫(kù)、特征值識(shí)別模塊、匹配模塊以及反饋模塊。圖像獲取模塊用于預(yù)先獲取圖像，人臉名片數(shù)據(jù)庫(kù)依據(jù)從前述預(yù)先獲取圖像中提取的臉部數(shù)字特征值建立，特征值識(shí)別模塊用于將由圖像獲取模塊實(shí)時(shí)拍攝的圖像分解為臉部特征值，形成對(duì)應(yīng)的臉部特征值向量，匹配模塊將上述臉部特征值向量與人臉名片數(shù)據(jù)庫(kù)中的臉部特征值向量進(jìn)行匹配，以確定匹配度較高的若干人臉名片信息，作為匹配結(jié)果，反饋模塊將匹配結(jié)果反饋給使用者。
[0007]在另一個(gè)方面，本發(fā)明提供了一種利用可穿戴智能設(shè)備輔助身份識(shí)別的方法，其包括以下步驟:(1)對(duì)目標(biāo)人物進(jìn)行實(shí)時(shí)拍照，以獲取實(shí)時(shí)臉部圖像；(2)將實(shí)時(shí)臉部圖像分解為若干臉部特征值，形成對(duì)應(yīng)的臉部特征值向量；(3)將上述臉部特征值向量與人臉名片數(shù)據(jù)庫(kù)中的臉部特征值向量進(jìn)行特征值匹配，確定匹配度最高且匹配度都超過(guò)一個(gè)閾值的前N項(xiàng)的人臉名片信息，作為匹配結(jié)果，其中人臉名片數(shù)據(jù)庫(kù)通過(guò)預(yù)先獲取圖像，提取圖像中的若干臉部特征值而建立；(4)將匹配結(jié)果反饋給使用者。[0008]通過(guò)使用根據(jù)本發(fā)明的可穿戴智能設(shè)備以及利用可穿戴智能設(shè)備輔助身份識(shí)別的方法，能夠輔助使用者快速獲取目標(biāo)人物的身份信息，有助于使用者進(jìn)行社交活動(dòng)。
【專利附圖】

【附圖說(shuō)明】
[0009]下面將參照附圖描述本發(fā)明的具體實(shí)施例，其中:
[0010]圖1是根據(jù)本發(fā)明的可穿戴智能設(shè)備的結(jié)構(gòu)框圖，并且
[0011]圖2是根據(jù)本發(fā)明的利用可穿戴智能設(shè)備輔助身份識(shí)別的方法的流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0012]為了使本發(fā)明的技術(shù)方案及優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，以下結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明的示例性實(shí)施例進(jìn)行進(jìn)一步詳細(xì)的說(shuō)明，顯然，所描述的實(shí)施例僅是本發(fā)明的一部分實(shí)施例，而不是所有實(shí)施例的窮舉。
[0013]如圖1所示，根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的一種可穿戴智能設(shè)備包括圖像獲取模塊101、人臉名片數(shù)據(jù)庫(kù)102、特征值識(shí)別模塊103、匹配模塊104以及反饋模塊105。
[0014]在實(shí)際使用中，例如在某些場(chǎng)景下，具體而言比如商務(wù)宴會(huì)中，使用者遇到一位感覺(jué)比如熟悉的人，但又回憶不起其姓名或身份信息，那么可以啟動(dòng)可穿戴智能設(shè)備，利用圖像獲取模塊101對(duì)該人進(jìn)行實(shí)時(shí)拍照，獲取其臉部圖像。特征值識(shí)別模塊103將這個(gè)臉部圖像分解為若干臉部特征值，并按照既定規(guī)則進(jìn)行先后排序，形成對(duì)應(yīng)的臉部特征值向量。匹配模塊104用于將上述臉部特征值向量與人臉名片數(shù)據(jù)庫(kù)102中已有的臉部特征值向量進(jìn)行特征值匹配，確定匹配度最高且匹配度都超過(guò)一個(gè)閾值的前N項(xiàng)的人臉名片信息，作為匹配結(jié)果發(fā)送給反饋模塊105。反饋模塊105可以為圖像反饋，也可以是聲音反饋。具體地，反饋結(jié)果可以顯示在可穿戴設(shè)備的屏幕上或以聲音的方式反饋給使用者。當(dāng)然反饋方式不限于此，也可以輸出到智能手表或手機(jī)等其他顯示設(shè)備上。
[0015]具體地，在本發(fā)明中，可穿戴智能設(shè)備可以是智能眼鏡，那么反饋模塊105可將反饋信息顯示于智能眼鏡的顯示屏上，也可以是通過(guò)耳機(jī)以聲音的方式提供給使用者。提供多個(gè)人臉名片信息而非最匹配的一個(gè)人臉名片信息的原因在于，使用者可以從提供的多個(gè)信息中確定最準(zhǔn)確的一個(gè)。如果僅提供一個(gè)信息，存在著這個(gè)信息并非準(zhǔn)確對(duì)應(yīng)目標(biāo)人物的可能性，此時(shí)反而可能對(duì)使用者造成誤導(dǎo)。
[0016]人臉名片數(shù)據(jù)庫(kù)102可如下建立:圖像獲取模塊101預(yù)先獲取圖像，尤其是人的臉部圖像，以便形成臉部特征值向量，從而結(jié)合其他信息(比如電話、工作單位等)建立人臉名片。獲取圖像的方式可以是利用可穿戴智能設(shè)備，例如智能眼鏡，對(duì)人物進(jìn)行拍照。當(dāng)然，獲取圖像的方式也不限于此，也可以是利用無(wú)線或有線傳輸?shù)确绞綄?dǎo)入已有圖像，甚至是利用網(wǎng)絡(luò)遠(yuǎn)程地獲取實(shí)時(shí)圖像。然后，可穿戴智能設(shè)備利用現(xiàn)有的臉部識(shí)別技術(shù)，提取臉部圖像中的若干臉部數(shù)字特征值，依據(jù)通訊錄建立人臉名片數(shù)據(jù)庫(kù)102。例如，張三的人臉名片包含其臉部特征值向量及其他常用個(gè)人信息，比如電話、身份等。在本發(fā)明中，臉部特征值向量是該臉部圖像的所有特征值的總和，并且是一串有序的包含所有臉部特征值的數(shù)據(jù)，比如臉部輪廓特征值、嘴部特征值、鼻部特征值、眼部特征值、耳部特征值等，即臉部特征值向量。
[0017]關(guān)于特征值匹配，在本發(fā)明中是依據(jù)信息值進(jìn)行模糊匹配。舉例來(lái)說(shuō)，依據(jù)人臉名片數(shù)據(jù)庫(kù)102中的數(shù)據(jù)格式，確定若干個(gè)特征值。匹配模塊104將由特征值識(shí)別模塊103識(shí)別出的某個(gè)人所對(duì)應(yīng)的特征值向量(包括若干個(gè)有序的特征值排列)按照對(duì)應(yīng)于上述若干個(gè)特征值的原則，與人臉名片數(shù)據(jù)庫(kù)102中已有的特征值向量進(jìn)行匹配。是否匹配的確定取決于匹配度的設(shè)定閾值，比如對(duì)于某個(gè)特征值，按照預(yù)定算法，相似度超過(guò)某個(gè)百分比即可認(rèn)為匹配，比如80%。而對(duì)于某個(gè)特征值向量，則可根據(jù)特征值的匹配數(shù)量和/或匹配百分比來(lái)確定其匹配順序。比如，人臉名片數(shù)據(jù)庫(kù)102中的某條記錄的對(duì)應(yīng)特征值的匹配數(shù)量最多，則認(rèn)為該條記錄的匹配程度最高。如果匹配數(shù)量相同，還可以考慮匹配特征值的匹配百分比高低。由此，可以從人臉名片數(shù)據(jù)庫(kù)102中查找出相似程度超過(guò)一定閾值的最優(yōu)選的前N個(gè)人臉名片。當(dāng)然，這個(gè)匹配算法不限于此，也可以采取其他方式，比如針對(duì)某個(gè)特征值向量，可以確定人臉名片數(shù)據(jù)庫(kù)102中加權(quán)權(quán)重系數(shù)最高的前N個(gè)人臉名片，發(fā)送給反饋模塊105。這個(gè)加權(quán)權(quán)重系數(shù)可以利用每個(gè)特征值的權(quán)重系數(shù)與相似程度的乘積之和來(lái)表達(dá)。
[0018]如圖2所示，根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的一種利用可穿戴智能設(shè)備輔助身份識(shí)別的方法包括以下步驟。
[0019]在一個(gè)實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中，當(dāng)使用者遇到一位感覺(jué)比如熟悉的人，但又回憶不起其姓名或身份信息，那么可以實(shí)施步驟S201，啟動(dòng)可穿戴智能設(shè)備，利用圖像獲取模塊101對(duì)該人進(jìn)行實(shí)時(shí)拍照，獲取其臉部圖像。然后，在步驟S202，特征值識(shí)別模塊103將這個(gè)實(shí)時(shí)臉部圖像進(jìn)行特征值提取，將該圖像分解為若干臉部特征值，并按照既定規(guī)則進(jìn)行先后排序，形成對(duì)應(yīng)的臉部特征值向量。接著，在步驟S203，匹配模塊104用于將上述臉部特征值向量與人臉名片數(shù)據(jù)庫(kù)102中已有的臉部特征值向量進(jìn)行特征值匹配，確定匹配度最高且匹配度都超過(guò)一個(gè)閾值的前N項(xiàng)的人臉名片信息，作為匹配結(jié)果，發(fā)送給反饋模塊105。最后，在步驟S204，反饋模塊105將匹配結(jié)果以顯示在可穿戴設(shè)備的屏幕上或聲音的方式反饋給使用者。當(dāng)然反饋方式不限于此，也可以輸出到智能手表或手機(jī)等其他顯示設(shè)備上。
[0020]使用根據(jù)本發(fā)明的可穿戴智能設(shè)備以及利用可穿戴智能設(shè)備輔助身份識(shí)別的方法，能夠輔助使用者快速獲取目標(biāo)人物的身份信息。
[0021]以上實(shí)施例僅用以說(shuō)明本發(fā)明的技術(shù)方案，而非對(duì)其進(jìn)行限制。因此，在不背離本發(fā)明的精神及其實(shí)質(zhì)的情況下，本領(lǐng)域技術(shù)人員可作出各種改變、替換和變型。很顯然，但這些改變、替換和變型都應(yīng)涵蓋于本發(fā)明權(quán)利要求的保護(hù)范圍之內(nèi)。
【權(quán)利要求】
1.一種可穿戴智能設(shè)備，其特征在于包括圖像獲取模塊(101)、人臉名片數(shù)據(jù)庫(kù)(102)、特征值識(shí)別模塊(103)、匹配模塊(104)以及反饋模塊(105)，其中 所述圖像獲取模塊(101)用于預(yù)先獲取圖像， 所述人臉名片數(shù)據(jù)庫(kù)(102)依據(jù)從前述預(yù)先獲取圖像中提取的臉部數(shù)字特征值建立， 所述特征值識(shí)別模塊(103)用于將由所述圖像獲取模塊(101)實(shí)時(shí)拍攝的圖像分解為臉部特征值，形成對(duì)應(yīng)的臉部特征值向量， 所述匹配模塊(104)將上述臉部特征值向量與所述人臉名片數(shù)據(jù)庫(kù)(102)中的臉部特征值向量進(jìn)行匹配，以確定匹配度較高的若干人臉名片信息，作為匹配結(jié)果， 所述反饋模塊(105)將所述匹配結(jié)果反饋給使用者。
2.如權(quán)利要求1所述的可穿戴智能設(shè)備，其特征在于，所述預(yù)先獲取圖像是人的臉部圖像。
3.如權(quán)利要求2所述的可穿戴智能設(shè)備，其特征在于，所述預(yù)先獲取圖像是利用可穿戴智能設(shè)備拍攝，或者通過(guò)無(wú)線或有線傳輸方式導(dǎo)入已有圖像，或者是利用網(wǎng)絡(luò)遠(yuǎn)程地獲取實(shí)時(shí)圖像。
4.如權(quán)利要求1至3任一所述的可穿戴智能設(shè)備，其特征在于，所述匹配模塊(104)根據(jù)特征值的匹配數(shù)量 和/或匹配百分比來(lái)獲得匹配度較高的若干人臉名片信息。
5.如權(quán)利要求4所述的可穿戴智能設(shè)備，其特征在于，所述可穿戴智能設(shè)備為智能眼鏡。
6.如權(quán)利要求5所述的可穿戴智能設(shè)備，其特征在于，所述反饋模塊(105)將所述匹配結(jié)果顯示于所述智能眼鏡的顯示屏上或者以聲音的方式反饋。
7.一種利用可穿戴智能設(shè)備輔助身份識(shí)別的方法，其特征在于包括以下步驟: (1)對(duì)目標(biāo)人物進(jìn)行實(shí)時(shí)拍照，以獲取實(shí)時(shí)臉部圖像； (2)將所述實(shí)時(shí)臉部圖像分解為若干臉部特征值，形成對(duì)應(yīng)的臉部特征值向量； (3)將上述臉部特征值向量與人臉名片數(shù)據(jù)庫(kù)中的臉部特征值向量進(jìn)行特征值匹配，確定匹配度最高且匹配度都超過(guò)一個(gè)閾值的前N項(xiàng)的人臉名片信息，作為匹配結(jié)果，其中所述人臉名片數(shù)據(jù)庫(kù)通過(guò)預(yù)先獲取圖像，提取圖像中的若干臉部特征值而建立； (4)將所述匹配結(jié)果反饋給使用者。
8.如權(quán)利要求7所述的利用可穿戴智能設(shè)備輔助身份識(shí)別的方法，其特征在于，所述預(yù)先獲取的圖像是人的臉部圖像。
9.如權(quán)利要求8所述的利用可穿戴智能設(shè)備輔助身份識(shí)別的方法，其特征在于，所述預(yù)先獲取的圖像是利用可穿戴智能設(shè)備拍攝，或者通過(guò)無(wú)線或有線傳輸方式導(dǎo)入已有圖像，或者是利用網(wǎng)絡(luò)遠(yuǎn)程地獲取實(shí)時(shí)圖像。
10.如權(quán)利要求7至9任一所述的利用可穿戴智能設(shè)備輔助身份識(shí)別的方法，其特征在于，所述特征值匹配是根據(jù)特征值的匹配數(shù)量和/或匹配百分比來(lái)獲得匹配度較高的若干人臉名片信息。
11.如權(quán)利要求10所述的利用可穿戴智能設(shè)備輔助身份識(shí)別的方法，其特征在于，所述可穿戴智能設(shè)備為智能眼鏡。
12.如權(quán)利要求11所述的利用可穿戴智能設(shè)備輔助身份識(shí)別的方法，其特征在于，所述匹配結(jié)果顯示于所述智能眼鏡的顯示屏上或者以聲音的方式反饋。
【文檔編號(hào)】G06K9/64GK104021398SQ201410267621
【公開(kāi)日】2014年9月3日 申請(qǐng)日期:2014年6月16日 優(yōu)先權(quán)日:2014年6月16日
【發(fā)明者】屠程遠(yuǎn), 顧巖, 張瑋 申請(qǐng)人:北京云視智通科技有限公司