本發(fā)明涉及人機交互領域，尤其涉及一種促進銀行業(yè)務量的交互裝置。

背景技術：

銀行業(yè)務量交互裝置中，ATM機是最常見的交互裝置之一。

ATM又稱自動取款機，是Automatic Teller Machine的縮寫，意思是自動柜員機，因大部分用于取款，又稱自動取款機。它是一種高度精密的機電一體化裝置，利用磁性代碼卡或智能卡實現(xiàn)金融交易的自助服務，代替銀行柜面人員的工作?？商崛‖F(xiàn)金、查詢存款余額、進行賬戶之間資金劃撥、余額查詢等工作；還可以進行現(xiàn)金存款(實時入賬)、支票存款(國內無)、存折補登、中間業(yè)務等工作。持卡人可以使用信用卡或儲蓄卡，根據密碼辦理自動取款、查詢余額、轉賬、現(xiàn)金存款，存折補登，購買基金，更改密碼，繳納手機話費等業(yè)務。

1939年，Luther George Simjian發(fā)明了自動取款機。但公認的自動取款機發(fā)明人是英國的謝潑德·巴倫。謝潑德1925年出生在蘇格蘭的羅斯郡，畢業(yè)于愛丁堡大學。20世紀60年代中期，謝潑德·巴倫是德拉路儀器公司的經理。有一天，他在洗澡時突發(fā)靈感。想到自己常常因為去銀行取不到錢而惱火，于是打算設計一種24小時都能取到錢的機器。他見到英國巴克萊銀行的總經理，讓對方給他90秒時間來聽他介紹這個主意，結果對方在第85秒就給了答復，即只要能把這種機器造出來就馬上買。

1967年6月27日，謝潑德成功了，世界上第一臺自動取款機在倫敦附近的巴克萊銀行分行亮相。最初，顧客從自動提款機中一次只能取10英鎊，因為當時10英鎊已足夠普通家庭維持周末了。如今，ATM機發(fā)展的速度相當快，與銀行機構的比例達到了4：1。美國海軍甚至將ATM機裝到了軍艦上。

由于銀行業(yè)務量交互裝置對安全性能的要求很高，未經過授信人員在使用銀行業(yè)務量交互裝置時很容易造成銀行帳號安全問題，因此需要對銀行業(yè)務量交互裝置的使用引入授信機制，然而，現(xiàn)有技術中并不存在這樣的方案。

技術實現(xiàn)要素：

為了解決上述問題，本發(fā)明提供了一種促進銀行業(yè)務量的交互裝置，改造現(xiàn)有技術中銀行業(yè)務量交互裝置，通過高精度的人臉識別技術和高帶寬的網絡通訊技術在銀行業(yè)務量交互裝置內形成識別速度快、識別精度高的人員識別授信機制，從而保障銀行業(yè)務量交互裝置的使用安全性。

根據本發(fā)明的一方面，提供了一種促進銀行業(yè)務量的交互裝置，所述裝置包括高清攝像頭、銀行訪問終端、圖像授權設備和AVR32芯片，高清攝像頭與圖像授權設備連接，AVR32芯片分別與圖像授權設備和銀行訪問終端連接，用于基于圖像授權設備的輸出確定銀行訪問終端前方的銀行用戶是否有權對銀行訪問終端進行訪問。

更具體地，在所述促進銀行業(yè)務量的交互裝置中，包括：高清攝像頭，設置在銀行訪問終端前端，用于對銀行訪問終端前方的銀行用戶進行圖像采集以輸出高清圖像；銀行訪問終端，用于基于銀行用戶的使用對銀行業(yè)務進行訪問；AVR32芯片，分別與譜圖比較設備和銀行訪問終端連接，用于在接收到人臉識別成功信號時發(fā)出允許用戶訪問信號，還用于在接收到人臉識別失敗信號時發(fā)出禁止用戶訪問信號；臉部圖像分割設備，與高清攝像頭連接，用于接收高清圖像，并從高清圖像處識別并分割出臉部圖像；姿態(tài)調整設備，與臉部圖像分割設備連接，用于接收臉部圖像，并基于臉部圖像獲取臉部圖像中左眼位置、右眼位置、鼻尖位置和嘴部位置，左眼位置與右眼位置形成兩眼連線，鼻尖位置中心和嘴部位置中心形成中軸連線，當兩眼連線和中軸連線構成的T字形狀歪曲時，對臉部圖像進行調整以糾正T字形狀呈現(xiàn)豎直狀態(tài)，并將調整后的臉部圖像作為糾正人臉圖像輸出，當兩眼連線和中軸連線構成的T字形狀為豎直狀態(tài)時，直接將臉部圖像作為糾正人臉圖像輸出；圖像規(guī)范設備，與姿態(tài)調整設備連接，用于接收糾正人臉圖像，對糾正人臉圖像進行圖像規(guī)范處理以獲得規(guī)范人臉圖像，其中，規(guī)范人臉圖像中兩眼連線的中心位置位于規(guī)范人臉圖像水平方向的中間、垂直方向的從上往下的四分之一處；復雜度檢測設備，與圖像規(guī)范設備連接，用于計算規(guī)范人臉圖像的復雜度，基于規(guī)范人臉圖像的復雜度選擇像素矩陣的大小，規(guī)范人臉圖像的復雜度越高，選擇的像素矩陣越大；像素處理設備，分別與復雜度檢測設備和圖像規(guī)范設備連接，用于接收規(guī)范人臉圖像，針對規(guī)范人臉圖像的每一個像素作為對象像素執(zhí)行以下處理：將對象像素作為復雜度檢測設備確定的像素矩陣的中心像素在規(guī)范人臉圖像中獲取對象像素矩陣，對象像素矩陣的大小與復雜度檢測設備確定的像素矩陣的大小相同，將對象像素矩陣內除了對象像素之外的每一個像素作為參考像素與對象像素進行比較，以獲得二值化矩陣，二值化矩陣的大小與對象像素矩陣的大小相同，二值化矩陣由多個參考像素分別對應的多個二值化像素組成，參考像素大于等于對象像素，則參考像素對應的二值化像素的像素值為1，參考像素小于對象像素，則參考像素對應的二值化像素的像素值為0；矩陣轉換設備，與像素處理設備連接，用于將每一個對象像素對應的二值化矩陣轉換成目標十進制數，具體轉換操作為：將每一個對象像素對應的二值化矩陣的所有二值化像素值按其在二值化矩陣中的位置以先左后右再先上后下的順序組成一個二進制數作為目標二進制數，再將目標二進制數轉化成十進制數以作為目標十進制數；譜圖獲取設備，分別與圖像規(guī)范設備和矩陣轉換設備連接，用于將規(guī)范人臉圖像中每一個對象像素的像素值替換成該對象像素對應的目標十進制數以獲得局部二值模式特征譜圖；譜圖比較設備，分別與譜圖獲取設備和IP解包設備連接，用于將譜圖獲取設備獲得的局部二值模式特征譜圖分別與各個基準局部二值模式特征譜圖進行匹配，匹配成功則輸出人臉識別成功信號以及與匹配到的基準局部二值模式特征譜圖對應的授權用戶名稱，匹配失敗則輸出人臉識別失敗信號；IP解包設備，用于與遠程的數據服務器網絡連接，通過網絡接收來自數據服務器處的IP數據包，并對IP數據包解包以獲得6LowPAN數據包；邊緣傳感設備，與IP解包設備連接，用于接收IP解包設備輸出的6LowPAN數據包，獲得呈現(xiàn)為壓縮數據的6LowPAN數據包的頭部，對6LowPAN數據包的頭部解壓以獲得解壓后的6LowPAN數據包中的頭部；6LowPAN解包設備，與邊緣傳感設備連接，用于接收6LowPAN數據包以獲取6LowPAN數據包中的負載，并基于解壓后的6LowPAN數據包中的頭部對6LowPAN數據包中的負載進行解析，以獲得各個基準局部二值模式特征譜圖；其中，IP數據包是對6LowPAN數據包進行打IP包后而獲得的數據包，6LowPAN數據包中的負載包括數據服務器處的各個基準局部二值模式特征譜圖，6LowPAN數據包中的頭部是壓縮數據，解壓后的6LowPAN數據包中的頭部用于對6LowPAN數據包中的負載進行解析；其中，每一個基準局部二值模式特征譜圖為對相應授權用戶基準面部圖像預先進行局部二值模式特征譜圖提取而獲得的圖像。

更具體地，在所述促進銀行業(yè)務量的交互裝置中：高清攝像頭還包括閃光燈控制器和閃光燈。

更具體地，在所述促進銀行業(yè)務量的交互裝置中：高清攝像頭還包括亮度傳感器，用于檢測實時環(huán)境亮度。

更具體地，在所述促進銀行業(yè)務量的交互裝置中：閃光燈控制器基于實時環(huán)境亮度控制閃光燈的開閉。

更具體地，在所述促進銀行業(yè)務量的交互裝置中：閃光燈控制器基于實時環(huán)境亮度控制閃光燈的開閉包括：當實時環(huán)境亮度大于預設亮度閾值時，關閉閃光燈。

更具體地，在所述促進銀行業(yè)務量的交互裝置中：閃光燈控制器基于實時環(huán)境亮度控制閃光燈的開閉包括：當實時環(huán)境亮度小于等于預設亮度閾值時，打開閃光燈并根據實時環(huán)境亮度調整閃光燈的閃光亮度，實時環(huán)境亮度越低，閃光燈的閃光亮度越高。

附圖說明

以下將結合附圖對本發(fā)明的實施方案進行描述，其中：

圖1為根據本發(fā)明實施方案示出的促進銀行業(yè)務量的交互裝置的結構方框圖。

附圖標記：1高清攝像頭；2銀行訪問終端；3圖像授權設備；4AVR32芯片

具體實施方式

下面將參照附圖對本發(fā)明的促進銀行業(yè)務量的交互裝置的實施方案進行詳細說明。

銀行業(yè)務交互裝置是當前越來越普及使用的電子產品，其對安全性的要求很高，對使用者的身份需要進行合法性鑒別，因此，需要對銀行業(yè)務交互裝置的使用者進行授信操作。當前并不存在這樣的技術方案。

為了克服上述不足，本發(fā)明搭建了一種促進銀行業(yè)務量的交互裝置，在銀行業(yè)務交互裝置中引入了高效率的人員授信設備，從而解決了上述技術問題，吸引更多顧客，促進銀行業(yè)務量。

圖1為根據本發(fā)明實施方案示出的促進銀行業(yè)務量的交互裝置的結構方框圖，所述裝置包括高清攝像頭、銀行訪問終端、圖像授權設備和AVR32芯片，高清攝像頭與圖像授權設備連接，AVR32芯片分別與圖像授權設備和銀行訪問終端連接，用于基于圖像授權設備的輸出確定銀行訪問終端前方的銀行用戶是否有權對銀行訪問終端進行訪問。

接著，繼續(xù)對本發(fā)明的促進銀行業(yè)務量的交互裝置的具體結構進行進一步的說明。

所述裝置包括：高清攝像頭，設置在銀行訪問終端前端，用于對銀行訪問終端前方的銀行用戶進行圖像采集以輸出高清圖像；銀行訪問終端，用于基于銀行用戶的使用對銀行業(yè)務進行訪問。

所述裝置包括：AVR32芯片，分別與譜圖比較設備和銀行訪問終端連接，用于在接收到人臉識別成功信號時發(fā)出允許用戶訪問信號，還用于在接收到人臉識別失敗信號時發(fā)出禁止用戶訪問信號；臉部圖像分割設備，與高清攝像頭連接，用于接收高清圖像，并從高清圖像處識別并分割出臉部圖像。

所述裝置包括：姿態(tài)調整設備，與臉部圖像分割設備連接，用于接收臉部圖像，并基于臉部圖像獲取臉部圖像中左眼位置、右眼位置、鼻尖位置和嘴部位置，左眼位置與右眼位置形成兩眼連線，鼻尖位置中心和嘴部位置中心形成中軸連線，當兩眼連線和中軸連線構成的T字形狀歪曲時，對臉部圖像進行調整以糾正T字形狀呈現(xiàn)豎直狀態(tài)，并將調整后的臉部圖像作為糾正人臉圖像輸出，當兩眼連線和中軸連線構成的T字形狀為豎直狀態(tài)時，直接將臉部圖像作為糾正人臉圖像輸出。

所述裝置包括：圖像規(guī)范設備，與姿態(tài)調整設備連接，用于接收糾正人臉圖像，對糾正人臉圖像進行圖像規(guī)范處理以獲得規(guī)范人臉圖像，其中，規(guī)范人臉圖像中兩眼連線的中心位置位于規(guī)范人臉圖像水平方向的中間、垂直方向的從上往下的四分之一處。

所述裝置包括：復雜度檢測設備，與圖像規(guī)范設備連接，用于計算規(guī)范人臉圖像的復雜度，基于規(guī)范人臉圖像的復雜度選擇像素矩陣的大小，規(guī)范人臉圖像的復雜度越高，選擇的像素矩陣越大。

所述裝置包括：像素處理設備，分別與復雜度檢測設備和圖像規(guī)范設備連接，用于接收規(guī)范人臉圖像，針對規(guī)范人臉圖像的每一個像素作為對象像素執(zhí)行以下處理：將對象像素作為復雜度檢測設備確定的像素矩陣的中心像素在規(guī)范人臉圖像中獲取對象像素矩陣，對象像素矩陣的大小與復雜度檢測設備確定的像素矩陣的大小相同，將對象像素矩陣內除了對象像素之外的每一個像素作為參考像素與對象像素進行比較，以獲得二值化矩陣，二值化矩陣的大小與對象像素矩陣的大小相同，二值化矩陣由多個參考像素分別對應的多個二值化像素組成，參考像素大于等于對象像素，則參考像素對應的二值化像素的像素值為1，參考像素小于對象像素，則參考像素對應的二值化像素的像素值為0。

所述裝置包括：矩陣轉換設備，與像素處理設備連接，用于將每一個對象像素對應的二值化矩陣轉換成目標十進制數，具體轉換操作為：將每一個對象像素對應的二值化矩陣的所有二值化像素值按其在二值化矩陣中的位置以先左后右再先上后下的順序組成一個二進制數作為目標二進制數，再將目標二進制數轉化成十進制數以作為目標十進制數。

所述裝置包括：譜圖獲取設備，分別與圖像規(guī)范設備和矩陣轉換設備連接，用于將規(guī)范人臉圖像中每一個對象像素的像素值替換成該對象像素對應的目標十進制數以獲得局部二值模式特征譜圖。

所述裝置包括：譜圖比較設備，分別與譜圖獲取設備和IP解包設備連接，用于將譜圖獲取設備獲得的局部二值模式特征譜圖分別與各個基準局部二值模式特征譜圖進行匹配，匹配成功則輸出人臉識別成功信號以及與匹配到的基準局部二值模式特征譜圖對應的授權用戶名稱，匹配失敗則輸出人臉識別失敗信號。

所述裝置包括：IP解包設備，用于與遠程的數據服務器網絡連接，通過網絡接收來自數據服務器處的IP數據包，并對IP數據包解包以獲得6LowPAN數據包。

所述裝置包括：邊緣傳感設備，與IP解包設備連接，用于接收IP解包設備輸出的6LowPAN數據包，獲得呈現(xiàn)為壓縮數據的6LowPAN數據包的頭部，對6LowPAN數據包的頭部解壓以獲得解壓后的6LowPAN數據包中的頭部。

所述裝置包括：6LowPAN解包設備，與邊緣傳感設備連接，用于接收6LowPAN數據包以獲取6LowPAN數據包中的負載，并基于解壓后的6LowPAN數據包中的頭部對6LowPAN數據包中的負載進行解析，以獲得各個基準局部二值模式特征譜圖。

其中，IP數據包是對6LowPAN數據包進行打IP包后而獲得的數據包，6LowPAN數據包中的負載包括數據服務器處的各個基準局部二值模式特征譜圖，6LowPAN數據包中的頭部是壓縮數據，解壓后的6LowPAN數據包中的頭部用于對6LowPAN數據包中的負載進行解析。

其中，每一個基準局部二值模式特征譜圖為對相應授權用戶基準面部圖像預先進行局部二值模式特征譜圖提取而獲得的圖像。

可選地，在所述控制平臺中：高清攝像頭還包括閃光燈控制器和閃光燈；高清攝像頭還包括亮度傳感器，用于檢測實時環(huán)境亮度；閃光燈控制器基于實時環(huán)境亮度控制閃光燈的開閉；閃光燈控制器基于實時環(huán)境亮度控制閃光燈的開閉包括：當實時環(huán)境亮度大于預設亮度閾值時，關閉閃光燈；以及閃光燈控制器基于實時環(huán)境亮度控制閃光燈的開閉包括：當實時環(huán)境亮度小于等于預設亮度閾值時，打開閃光燈并根據實時環(huán)境亮度調整閃光燈的閃光亮度，實時環(huán)境亮度越低，閃光燈的閃光亮度越高。

另外，從技術上來看，人臉識別系統(tǒng)主要包括四個組成部分，分別為：人臉圖像采集及檢測、人臉圖像預處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識別。

人臉圖像采集：不同的人臉圖像都能通過攝像鏡頭采集下來，比如靜態(tài)圖像、動態(tài)圖像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。當用戶在采集設備的拍攝范圍內時，采集設備會自動搜索并拍攝用戶的人臉圖像。

人臉檢測：人臉檢測在實際中主要用于人臉識別的預處理，即在圖像中準確標定出人臉的位置和大小。人臉圖像中包含的模式特征十分豐富，如直方圖特征、顏色特征、模板特征、結構特征及Haar特征等。人臉檢測就是把這其中有用的信息挑出來，并利用這些特征實現(xiàn)人臉檢測。

主流的人臉檢測方法基于以上特征采用Adaboost學習算法，Adaboost算法是一種用來分類的方法，它把一些比較弱的分類方法合在一起，組合出新的很強的分類方法。

人臉檢測過程中使用Adaboost算法挑選出一些最能代表人臉的矩形特征(弱分類器)，按照加權投票的方式將弱分類器構造為一個強分類器，再將訓練得到的若干強分類器串聯(lián)組成一個級聯(lián)結構的層疊分類器，有效地提高分類器的檢測速度。

采用本發(fā)明的促進銀行業(yè)務量的交互裝置，針對現(xiàn)有技術銀行業(yè)務交互裝置容易被不法分子侵入的技術問題，通過在銀行業(yè)務交互裝置中加入授信機制，允許經過授權的人員使用，拒絕未經過授權的人員使用，從而保障銀行業(yè)務交互裝置的安全運行，避免相關人員的經濟利益受到損失。

可以理解的是，雖然本發(fā)明已以較佳實施例披露如上，然而上述實施例并非用以限定本發(fā)明。對于任何熟悉本領域的技術人員而言，在不脫離本發(fā)明技術方案范圍情況下，都可利用上述揭示的技術內容對本發(fā)明技術方案做出許多可能的變動和修飾，或修改為等同變化的等效實施例。因此，凡是未脫離本發(fā)明技術方案的內容，依據本發(fā)明的技術實質對以上實施例所做的任何簡單修改、等同變化及修飾，均仍屬于本發(fā)明技術方案保護的范圍內。