一种基于深度学习的多角度人脸识别设备

1.本发明属于人脸识别设备领域，尤其涉及一种基于深度学习的多角度人脸识别设备。


背景技术：

2.近年来，随着科学技术的发展，基于传统的识别方式，如指纹、密码等身份认证产品一紧无法满足人们对于更智能、更便捷的身份认证产品需求，生物特征识别技术做新的身份认证技术，不已丢失、不易仿冒、便于携带，逐渐受到人们的青睐。与其他生物特征相比，人脸识别技术不仅具有使用方便、精确度高。二且符合人类通过眼睛辨别的生活习惯，且不需要特定的采集设备，使用成本低等优点，使人脸识别技术应用广泛。
3.目前大多人脸识别系统主要是基于单角度进行识别的，也就是一把从正前方进行识别，要求用户以正面姿势近距离面对镜头才能进行人脸识别，一方面局限了识别角度，另一方面如果用户没有以正面的姿势进行识别，可能会出现识别误差、识别错误的情况。并且当前识别系统处在较暗的环境可能会造成摄像头无法扑捉人脸，需要借助外界光进行人脸采集，无法实现系统的自动补光，影响系统的正常使用。
4.中国专利申请号202111160624.6公开了人脸识别模型的训练方法、人脸识别方法及电子设备，所述训练方法包括获取人脸样本图像以及各个所述人脸样本图像的目标标签；将所述人脸样本图像输入人脸识别模型中的特征提取模块进行特征提取，得到多个特征图；将所述多个特征图输入所述人脸识别模型中的权重确定模块中进行特征处理，分别确定各个所述特征图对应的权重；基于所述多个特征图与所述对应的权重的融合结果，确定所述人脸识别模型的预测标签；根据所述目标标签以及所述预测标签的差异，对所述人脸识别模型的参数进行更新，确定目标人脸识别模型。通过赋予不同特征图不同的权重可以提高人脸识别模型的准确性。上述现有技术中，通过单一角度进行人脸识别，存在较大的使用局限性，且容易引起识别错误，影响识别准确性。


技术实现要素：

5.针对现有技术不足，本发明的目的在于提供了一种基于深度学习的多角度人脸识别设备，通过设置多个人脸识别装置进行多角度拍摄人脸进行识别，克服单一角度识别的局限性，减小识别误差，并且通过设置距离传感器和测量模块对人的面目进行三维空间定位，并通过执行模块控制第一电机和第二电机自动转动人脸识别装置的角度，精确对准不同位方位的人脸，进一步提升了多角度识别的准确性，并且设置自动灯光模式，在黑暗环境下自动补光，增加了使用方便性。
6.本发明提供如下技术方案：
7.一种基于深度学习的多角度人脸识别设备：包括底座，所述底座呈弧形结构，底座上平面开设有第一滑槽，底座上方靠近两端的位置均设有支柱，两个所述支柱的另一端均连接有导轨，所述导轨为弧形结构，导轨的弧度与所述底座的弧度相同；所述导轨上设有多
个套管，所述套管与导轨间隙滑动连接，所述套管的上方外侧壁连接有固定杆，所述固定杆的另一端连接盒体，所述盒体的上方设有人脸识别装置，所述套管的下方外侧壁连接有滑动杆，所述滑动杆的另一端连接有第一滑块，所述第一滑块设在第一滑槽内，所述第一滑块与第一滑槽匹配滑动连接；
8.所述固定杆的上端连接盒体，所述盒体内部设有第一电机，所述第一电机的输出轴驱动连接有小齿轮，所述小齿轮啮合连接有减速齿轮，所述减速齿轮的一侧连接有驱动轴，所述驱动轴延伸至盒体的外侧，且所述驱动轴通过设置的轴承与所述盒体转动连接，所述驱动轴的另一端连接有固定块，所述固定块上转动设有人脸识别装置。
9.优选的，所述固定块靠近底部的位置设有转动杆，固定件通过设置的转动杆连接人脸识别装置靠近底部的位置，所述固定块的顶部连接有第二电机，所述第二电机的输出轴连接有丝杆，所述丝杆上设有固板，所述固板与固定块连接，所述固板的中心位置开设有内螺纹孔，丝杆与内螺纹孔匹配转动连接。
10.优选的，所述固板远离第二电机的一侧对称设有两个连杆，两个所述连杆通过设置的销轴与固板构成转动连接，所述丝杆的另一端连接有限位杆，所述限位杆的两端连接有滑动块；两个所述连杆的另一端连接有转动件，连杆通过转动件与所述人脸识别装置转动连接；两个所述连杆中间位置沿轴向均开设有通槽，所述滑动块设置在通槽内，其滑动块与所述通槽滑动连接。
11.优选的，所述转动件靠近人脸识别装置的一端连接有第二滑块，所述人脸识别装置的侧壁靠近顶部位置开设有第二滑槽，所述第二滑槽与第二滑块匹配滑动连接。
12.优选的，所述人脸识别装置共设有三个，人脸识别装置包括距离传感器、光照传感器，所述距离传感器和光照传感器连接有数据采集卡，所述数据采集卡连接fpga模块，所述fpga模块电性连接有照明灯和摄像头；所述fpga模块设有wifi模块，所述wifi模块通过无线通信的方式连接有wifi转换器，所述wifi转换器通过串口通信的方式连接有上位机，通过wifi转换器将采集的图像视频、红外数据、光照数据转化为数字信号传输至上位机。
13.优选的，所述上位机连接有数字电阻模块，数字电阻电性连接有开关模块，开关模块控制照明灯的开启和关闭；上位机连接有测量模块，所述测量模块通过接收的红外信号，感知人脸在三维空间内的位置，对人脸进行定位，测量模块连接有控制模块，测量模块将人所在的三维空间数据的数字信号传递至控制模块，控制模块将数字信号传递至执行模块，所述执行模块电性连接第一电机和第二电机，通过执行模块发出指令控制第一电机和第二电机的转动角度，改变人脸识别模块的上扬角度和左右角度。
14.优选的，上位机连接有服务器，在服务器内对人脸进行识别，服务器设有注册模块和识别模块，所述注册模块包括人脸检测、人脸对齐、特征提取、分类器训练；所述识别模块包括人脸检测、人脸对齐、特征提取、人脸识别；在进行人脸识别之前需要先进行人脸注册，将人脸的多角度信息上传至服务器进行存储。
15.优选的，该人脸识别设备的识别方法包括：
16.步骤一，被识别的人脸进入人脸识别装置的区域，先通过距离传感器对人脸进行三维空间定位，将定位信息传输至上位机进行处理；
17.步骤二，上位机对人脸的三维空间信息经过测量模块解析之后，将人脸三维空间信息数字指令传输至控制模块和执行模块，执行模块通过控制第一电机和第二电机进行转
动调整好三个人脸识别装置的角度，进行图像或视频的采集；步骤三，将采集的不同角度的图像信息传输至上位机和服务器，通过识别模块对人脸进行关键点检测、人脸对齐、特征提取，之后进行分类器训练对比识别，判断是否离开识别区域，若离开则重新进行图像采集，若未离开，则通过三个角度的图像进行特征融合，输出识别结果。
18.优选的，为了提升多个人脸识别装置在人脸识别过程中的拍摄角度的准确性，在导轨上共设置有三个人脸识别装置，且三个人脸识别装置能够在导轨上通过套管进行滑动调节，以中间位置的人脸识别装置为坐标系的原点，则中间位置的人脸识别装置水平调节角度满足(-π/6—π/6)，右侧位置的人脸识别装置水平调节角度满足(π/3—π/2)，中间位置的人脸识别装置水平调节角度满足(-π/3—-π/2)；所述人脸识别装置在竖直方向上调节角度满足(-π/3—π/3)。通过以上能够对识别的面部在水平面内进行0-180
°
无死角的拍摄，有助于增加拍摄的精确度。第一电机和第二电机均为伺服电机，第一电机在转动时带动小齿轮进行转动，小齿轮啮合带动减速齿轮转动，减速齿轮带动固定块进行缓慢转动，通过固定块的转动带动人脸识别装置进行水平方向的角度调节。
19.人脸识别装置在进行竖直方向角度的调节时，第二电机带动丝杆转动，丝杆在转动的过程中，固板由于和丝杆通过螺纹孔连接，当丝杆顺时针转动时，则连杆端部设置的第二滑块与第二滑槽发生相对滑动，同时丝杆端部的限位杆通过设置的滑动块在通槽内发生滑动，由于固板与固定块固定连接，两个连杆靠近固板一端的夹角变小，则人脸识别装置与固板之间的直线距离变长，通过时通过底部设置的转动杆，人脸识别装置的上部向外倾斜，完成角度向下的调节。若第二电机带动丝杆逆时针转动，则各个部件的方向与上述相反，两个连杆靠近固板一端的夹角变大，则人脸识别装置与固板之间的直线距离变短，人脸识别装置的上部向内倾斜，完成角度向上的调节。为了增加调整过程中角度的可控性和准确性，初始状态固板到人脸识别装置的距离为l1，调整之后的距离为l2，连杆与固板的夹角为θ1，则连杆的长度s满足，s＝η
·
cosθ1(l1/n-l2/n)2；η为关系系数，取值范围为3.22-15.6；l1、l2单位为cm。则人脸识别装置竖直方向的倾斜角度θ2满足，θ2＝arc((l1-l2)/c)，c为转动件到固板之间的直线距离，单位cm。
20.在通过距离传感器对人的面部进行定位时，通过测量模块进行测量的过程中，为了增加测量的准确度，以中间位置的人脸识别装置为原点o，以人脸识别装置与弧形导轨切线的方向为x轴，竖直方向为y轴，与面部垂直的方向为z轴，则在进行面部三维定位时，面部的坐标满足一下关系：
21.x＝((a1sinθ3)
2-(a2cosθ4)2)
1/2
+a3sinθ5；
22.y＝((a1cosθ3)2+(a2sinθ4)2)
1/2
+a3sinθ5；
23.z＝((a1sinθ3)
2-(a2cosθ4)2)
1/2
+a3sinθ5；
24.上述式中，a1为人脸识别装置在导轨上滑动距离在x轴上的正投影，θ3为人脸识别装置与x轴的夹角；d2为面部与人脸识别装置的竖直高度，θ4为人脸识别装置与y轴的夹角；d3为面部与人脸识别装置的垂直距离，θ5为人脸识别装置与z轴的夹角。通过位移传感器监测面部与三个人脸识别装置的距离，将测量数据传输至控制模块，控制模块将其转化为数字信号，将数字信号传输至执行模块，执行模块将数字信号传输至第一电机和第二电机调节人脸识别装置的水平转动角度和倾斜角度θ2。
25.通过设置的光照传感器采集面部识别环境的照度，当照度低于设定的阈值时，开
关模块自动打开照明灯进行补光，当环境照度高于设定的阈值时，开关模块自动关闭照明灯，所述开关模块在上位机设定的照度值和照明灯唤醒的照明计算出照明灯的强弱变化规律，根据照明灯强弱变化规律计算出数字电阻内的电阻值变化，将电阻值的变化规律传输至上位机，上位机依照上传的数字电阻变化规律进行控制，控制数字电阻片内的阻值变化，数字电阻芯片的子电阻在随着照明时长从最大电阻呈线性减小为最小电阻值。随着面部采集区域的亮度环境，通过开关模块进行自行补光，上位机存储开关模块的照明数据，根据开关模块唤醒照明等的数据进行分类训练，得出面部采集区域的亮度变化规律，通过开关模块自动进行控制补光。通过上述设置便于在黑暗环境下进行面部信息的采集，提升信息采集的准确性，更加智能化控制，同时又能节约电能。
26.与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
27.(1)本发明一种基于深度学习的多角度人脸识别设备，通过设置多个人脸识别装置进行多角度拍摄人脸进行识别，克服单一角度识别的局限性，减小识别误差。
28.(2)本发明一种基于深度学习的多角度人脸识别设备，通过限定初始状态固板到人脸识别装置的距离，调整之后的距离为l2，连杆与固板的夹角之间的关系，进一步增加调整过程中角度的可控性和准确性。
29.(3)本发明一种基于深度学习的多角度人脸识别设备，并且通过设置距离传感器和测量模块对人的面目进行三维空间定位，并通过执行模块控制第一电机和第二电机自动转动人脸识别装置的角度，精确对准不同位方位的人脸，进一步提升了多角度识别的准确性。
30.(4)本发明一种基于深度学习的多角度人脸识别设备，通过设置的开关模块进行自动补光，便于在黑暗环境下进行面部信息的采集，提升信息采集的准确性，更加智能化控制，同时又能节约电能。
31.(5)本发明一种基于深度学习的多角度人脸识别设备，通过限定人脸识别装置的水平转动角度和竖直倾斜角度，能够对识别的面部在水平面内进行0-180
°
无死角的拍摄，有助于增加拍摄的精确度。
32.(6)本发明一种基于深度学习的多角度人脸识别设备，通过设置多个人脸识别装置之间通过wifi通信，便于设备的安装和调试，能够是吸纳大范围、多角度的人脸识别系统，能够采集更多的面部图像特征，使被识别者无需注视摄像头，增加了识别范围，提升面部识别的准确性。
附图说明
33.为了更清楚地说明本发明实施方式的技术方案，下面将对实施方式中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
34.图1是本发明的整体示意图。
35.图2是本发明的人脸识别装置结构示意图。
36.图3是本发明的人脸识别装置俯视图。
37.图4是本发明的识别设备系统框图。
38.图5是本发明的在人脸识别装置系统框图。
39.图6是本发明的控制系统框图。
40.图7是本发明的识别模块框图。
41.图8是本发明的人脸识别流程图。
42.图中：1、底座；2、支柱；3、导轨；4、套管；5、固定杆；6、滑动杆；7、第一滑槽；8、第一滑块；9、人脸识别装置；10、盒体；11、第一电机；12、小齿轮；13、减速齿轮；14、驱动轮；15、固定块；16、转动杆；17、第二电机；18、丝杆；19、固板；20、连杆；21、通槽；22、限位杆；23、滑动块；24、转动件；25、第二滑槽；26、第二滑块。
具体实施方式
43.为使本发明实施方式的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施方式中的附图，对本发明实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施方式是本发明一部分实施方式，而不是全部的实施方式。基于本发明中的实施方式，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方式，都属于本发明保护的范围。
44.因此，以下对在附图中提供的本发明的实施方式的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施方式。基于本发明中的实施方式，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方式，都属于本发明保护的范围。
45.实施例一：
46.如图1-3所示，一种基于深度学习的多角度人脸识别设备：包括底座1，所述底座1呈弧形结构，底座1上平面开设有第一滑槽7，底座1上方靠近两端的位置均设有支柱2，两个所述支柱2的另一端均连接有导轨3，所述导轨3为弧形结构，导轨3的弧度与所述底座1的弧度相同；所述导轨3上设有多个套管3，所述套管3与导轨3间隙滑动连接，所述套管3的上方外侧壁连接有固定杆5，所述固定杆5的另一端连接盒体10，所述盒体10的上方设有人脸识别装置9，所述套管3的下方外侧壁连接有滑动杆6，所述滑动杆6的另一端连接有第一滑块8，所述第一滑块8设在第一滑槽7内，所述第一滑块8与第一滑槽7匹配滑动连接；
47.所述固定杆5的上端连接盒体10，所述盒体10内部设有第一电机11，所述第一电机11的输出轴驱动连接有小齿轮12，所述小齿轮12啮合连接有减速齿轮13，所述减速齿轮13的一侧连接有驱动轴14，所述驱动轴14延伸至盒体10的外侧，且所述驱动轴14通过设置的轴承与所述盒体10转动连接，所述驱动轴14的另一端连接有固定块15，所述固定块15上转动设有人脸识别装置9。
48.所述固定块15靠近底部的位置设有转动杆16，固定件通过设置的转动杆16连接人脸识别装置9靠近底部的位置，所述固定块15的顶部连接有第二电机17，所述第二电机17的输出轴连接有丝杆18，所述丝杆18上设有固板19，所述固板19与固定块15连接，所述固板19的中心位置开设有内螺纹孔，丝杆18与内螺纹孔匹配转动连接。
49.所述固板19远离第二电机17的一侧对称设有两个连杆20，两个所述连杆20通过设置的销轴与固板19构成转动连接，所述丝杆18的另一端连接有限位杆22，所述限位杆22的两端连接有滑动块23；两个所述连杆20的另一端连接有转动件24，连杆20通过转动件24与
所述人脸识别装置9转动连接；两个所述连杆20中间位置沿轴向均开设有通槽21，所述滑动块23设置在通槽21内，其滑动块23与所述通槽21滑动连接。
50.所述转动件24靠近人脸识别装置9的一端连接有第二滑块26，所述人脸识别装置9的侧壁靠近顶部位置开设有第二滑槽25，所述第二滑槽25与第二滑块26匹配滑动连接。
51.实施例二：
52.如图4-8所示，在实施例一的基础上，所述人脸识别装置9共设有三个，人脸识别装置9包括距离传感器、光照传感器，所述距离传感器和光照传感器连接有数据采集卡，所述数据采集卡连接fpga模块，所述fpga模块电性连接有照明灯和摄像头；所述fpga模块设有wifi模块，所述wifi模块通过无线通信的方式连接有wifi转换器，所述wifi转换器通过串口通信的方式连接有上位机，通过wifi转换器将采集的图像视频、红外数据、光照数据转化为数字信号传输至上位机。
53.所述上位机连接有数字电阻模块，数字电阻电性连接有开关模块，开关模块控制照明灯的开启和关闭；上位机连接有测量模块，所述测量模块通过接收的红外信号，感知人脸在三维空间内的位置，对人脸进行定位，测量模块连接有控制模块，测量模块将人所在的三维空间数据的数字信号传递至控制模块，控制模块将数字信号传递至执行模块，所述执行模块电性连接第一电机11和第二电机17，通过执行模块发出指令控制第一电机11和第二电机17的转动角度，改变人脸识别模块的上扬角度和左右角度。
54.上位机连接有服务器，在服务器内对人脸进行识别，服务器设有注册模块和识别模块，所述注册模块包括人脸检测、人脸对齐、特征提取、分类器训练；所述识别模块包括人脸检测、人脸对齐、特征提取、人脸识别；在进行人脸识别之前需要先进行人脸注册，将人脸的多角度信息上传至服务器进行存储。
55.实施例三：
56.在实施例一的基础上，为了提升多个人脸识别装置9在人脸识别过程中的拍摄角度的准确性，在导轨3上共设置有三个人脸识别装置9，且三个人脸识别装置9能够在导轨3上通过套管3进行滑动调节，以中间位置的人脸识别装置9为坐标系的原点，则中间位置的人脸识别装置9水平调节角度满足(-π/6—π/6)，右侧位置的人脸识别装置9水平调节角度满足(π/3—π/2)，中间位置的人脸识别装置9水平调节角度满足(-π/3—-π/2)；所述人脸识别装置9在竖直方向上调节角度满足(-π/3—π/3)。通过以上能够对识别的面部在水平面内进行0-180
°
无死角的拍摄，有助于增加拍摄的精确度。第一电机11和第二电机17均为伺服电机，第一电机11在转动时带动小齿轮12进行转动，小齿轮12啮合带动减速齿轮13转动，减速齿轮13带动固定块15进行缓慢转动，通过固定块15的转动带动人脸识别装置9进行水平方向的角度调节。
57.人脸识别装置9在进行竖直方向角度的调节时，第二电机17带动丝杆18转动，丝杆18在转动的过程中，固板19由于和丝杆18通过螺纹孔连接，当丝杆18顺时针转动时，则连杆20端部设置的第二滑块26与第二滑槽25发生相对滑动，同时丝杆18端部的限位杆22通过设置的滑动块23在通槽21内发生滑动，由于固板19与固定块15固定连接，两个连杆20靠近固板19一端的夹角变小，则人脸识别装置9与固板19之间的直线距离变长，通过时通过底部设置的转动杆16，人脸识别装置9的上部向外倾斜，完成角度向下的调节。若第二电机17带动丝杆18逆时针转动，则各个部件的方向与上述相反，两个连杆20靠近固板19一端的夹角变
大，则人脸识别装置9与固板19之间的直线距离变短，人脸识别装置9的上部向内倾斜，完成角度向上的调节。为了增加调整过程中角度的可控性和准确性，初始状态固板19到人脸识别装置9的距离为l1，调整之后的距离为l2，连杆20与固板19的夹角为θ1，则连杆20的长度s满足，s＝η
·
cosθ1(l1/n-l2/n)2；η为关系系数，取值范围为3.22-15.6；l1、l2单位为cm。则人脸识别装置9竖直方向的倾斜角度θ2满足，θ2＝arc((l1-l2)/c)，c为转动件24到固板19之间的直线距离，单位cm。
58.实施例四
59.在实施例一的基础上，在通过距离传感器对人的面部进行定位时，通过测量模块进行测量的过程中，为了增加测量的准确度，以中间位置的人脸识别装置为原点o，以人脸识别装置与弧形导轨切线的方向为x轴，竖直方向为y轴，与面部垂直的方向为z轴，则在进行面部三维定位时，面部的坐标满足一下关系：
60.x＝((a1sinθ3)
2-(a2cosθ4)2)
1/2
+a3sinθ5；
61.y＝((a1cosθ3)2+(a2sinθ4)2)
1/2
+a3sinθ5；
62.z＝((a1sinθ3)
2-(a2cosθ4)2)
1/2
+a3sinθ5；
63.上述式中，a1为人脸识别装置在导轨上滑动距离在x轴上的正投影，θ3为人脸识别装置与x轴的夹角；d2为面部与人脸识别装置的竖直高度，θ4为人脸识别装置与y轴的夹角；d3为面部与人脸识别装置的垂直距离，θ5为人脸识别装置与z轴的夹角。通过位移传感器监测面部与三个人脸识别装置的距离，将测量数据传输至控制模块，控制模块将其转化为数字信号，将数字信号传输至执行模块，执行模块将数字信号传输至第一电机和第二电机调节人脸识别装置的水平转动角度和倾斜角度θ2。
64.通过设置的光照传感器采集面部识别环境的照度，当照度低于设定的阈值时，开关模块自动打开照明灯进行补光，当环境照度高于设定的阈值时，开关模块自动关闭照明灯，所述开关模块在上位机设定的照度值和照明灯唤醒的照明计算出照明灯的强弱变化规律，根据照明灯强弱变化规律计算出数字电阻内的电阻值变化，将电阻值的变化规律传输至上位机，上位机依照上传的数字电阻变化规律进行控制，控制数字电阻片内的阻值变化，数字电阻芯片的子电阻在随着照明时长从最大电阻呈线性减小为最小电阻值。随着面部采集区域的亮度环境，通过开关模块进行自行补光，上位机存储开关模块的照明数据，根据开关模块唤醒照明等的数据进行分类训练，得出面部采集区域的亮度变化规律，通过开关模块自动进行控制补光。通过上述设置便于在黑暗环境下进行面部信息的采集，提升信息采集的准确性，更加智能化控制，同时又能节约电能。
65.实施例五
66.在实施例一的基础上，该人脸识别设备的识别方法包括：
67.步骤一，被识别的人脸进入人脸识别装置9的区域，先通过距离传感器对人脸进行三维空间定位，将定位信息传输至上位机进行处理；
68.步骤二，上位机对人脸的三维空间信息经过测量模块解析之后，将人脸三维空间信息数字指令传输至控制模块和执行模块，执行模块通过控制第一电机11和第二电机17进行转动调整好三个人脸识别装置9的角度，进行图像或视频的采集；
69.步骤三，将采集的不同角度的图像信息传输至上位机和服务器，通过识别模块对人脸进行关键点检测、人脸对齐、特征提取，之后进行分类器训练对比识别，判断是否离开
识别区域，若离开则重新进行图像采集，若未离开，则通过三个角度的图像进行特征融合，输出识别结果。
70.通过上述技术方案得到的装置是一种基于深度学习的多角度人脸识别设备，通过设置多个人脸识别装置进行多角度拍摄人脸进行识别，克服单一角度识别的局限性，减小识别误差。通过限定初始状态固板到人脸识别装置的距离，调整之后的距离为l2，连杆与固板的夹角之间的关系，进一步增加调整过程中角度的可控性和准确性。并且通过设置距离传感器和测量模块对人的面目进行三维空间定位，并通过执行模块控制第一电机和第二电机自动转动人脸识别装置的角度，精确对准不同位方位的人脸，进一步提升了多角度识别的准确性。通过设置的开关模块进行自动补光，便于在黑暗环境下进行面部信息的采集，提升信息采集的准确性，更加智能化控制，同时又能节约电能。通过限定人脸识别装置的水平转动角度和竖直倾斜角度，能够对识别的面部在水平面内进行0-180
°
无死角的拍摄，有助于增加拍摄的精确度。通过设置多个人脸识别装置之间通过wifi通信，便于设备的安装和调试，能够是吸纳大范围、多角度的人脸识别系统，能够采集更多的面部图像特征，使被识别者无需注视摄像头，增加了识别范围，提升面部识别的准确性。
71.本发明中未详细阐述的其它技术方案均为本领域的现有技术，在此不再赘述。
72.以上所述仅为本发明的优选实施方式而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化；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保护范围之内。

技术特征：
1.一种基于深度学习的多角度人脸识别设备：其特征在于，包括底座(1)，所述底座(1)呈弧形结构，底座(1)上平面开设有第一滑槽(7)，底座(1)上方靠近两端的位置均设有支柱(2)，两个所述支柱(2)的另一端均连接有导轨(3)，所述导轨(3)为弧形结构，导轨(3)的弧度与所述底座(1)的弧度相同；所述导轨(3)上设有多个套管(3)，所述套管(3)与导轨(3)间隙滑动连接，所述套管(3)的上方外侧壁连接有固定杆(5)，所述固定杆(5)的另一端连接盒体(10)，所述盒体(10)的上方设有人脸识别装置(9)，所述套管(3)的下方外侧壁连接有滑动杆(6)，所述滑动杆(6)的另一端连接有第一滑块(8)，所述第一滑块(8)设在第一滑槽(7)内，所述第一滑块(8)与第一滑槽(7)匹配滑动连接；所述固定杆(5)的上端连接盒体(10)，所述盒体(10)内部设有第一电机(11)，所述第一电机(11)的输出轴驱动连接有小齿轮(12)，所述小齿轮(12)啮合连接有减速齿轮(13)，所述减速齿轮(13)的一侧连接有驱动轴(14)，所述驱动轴(14)延伸至盒体(10)的外侧，且所述驱动轴(14)通过设置的轴承与所述盒体(10)转动连接，所述驱动轴(14)的另一端连接有固定块(15)，所述固定块(15)上转动设有人脸识别装置(9)。2.根据权利要求1所述一种基于深度学习的多角度人脸识别设备，其特征在于，所述固定块(15)靠近底部的位置设有转动杆(16)，固定件通过设置的转动杆(16)连接人脸识别装置(9)靠近底部的位置，所述固定块(15)的顶部连接有第二电机(17)，所述第二电机(17)的输出轴连接有丝杆(18)，所述丝杆(18)上设有固板(19)，所述固板(19)与固定块(15)连接，所述固板(19)的中心位置开设有内螺纹孔，丝杆(18)与内螺纹孔匹配转动连接。3.根据权利要求2所述一种基于深度学习的多角度人脸识别设备，其特征在于，所述固板(19)远离第二电机(17)的一侧对称设有两个连杆(20)，两个所述连杆(20)通过设置的销轴与固板(19)构成转动连接，所述丝杆(18)的另一端连接有限位杆(22)，所述限位杆(22)的两端连接有滑动块(23)；两个所述连杆(20)的另一端连接有转动件(24)，连杆(20)通过转动件(24)与所述人脸识别装置(9)转动连接；两个所述连杆(20)中间位置沿轴向均开设有通槽(21)，所述滑动块(23)设置在通槽(21)内，其滑动块(23)与所述通槽(21)滑动连接。4.根据权利要求3所述一种基于深度学习的多角度人脸识别设备，其特征在于，所述转动件(24)靠近人脸识别装置(9)的一端连接有第二滑块(26)，所述人脸识别装置(9)的侧壁靠近顶部位置开设有第二滑槽(25)，所述第二滑槽(25)与第二滑块(26)匹配滑动连接。5.根据权利要求1-4任一项所述一种基于深度学习的多角度人脸识别设备，其特征在于，所述人脸识别装置(9)共设有三个，人脸识别装置(9)包括距离传感器、光照传感器，所述距离传感器和光照传感器连接有数据采集卡，所述数据采集卡连接fpga模块，所述fpga模块电性连接有照明灯和摄像头；所述fpga模块设有wifi模块，所述wifi模块通过无线通信的方式连接有wifi转换器，所述wifi转换器通过串口通信的方式连接有上位机，通过wifi转换器将采集的图像视频、红外数据、光照数据转化为数字信号传输至上位机。6.根据权利要求5所述一种基于深度学习的多角度人脸识别设备，其特征在于，所述上位机连接有数字电阻模块，数字电阻电性连接有开关模块，开关模块控制照明灯的开启和关闭；上位机连接有测量模块，所述测量模块通过接收的红外信号，感知人脸在三维空间内的位置，对人脸进行定位，测量模块连接有控制模块，测量模块将人所在的三维空间数据的数字信号传递至控制模块，控制模块将数字信号传递至执行模块，所述执行模块电性连接第一电机(11)和第二电机(17)，通过执行模块发出指令控制第一电机(11)和第二电机(17)
的转动角度，改变人脸识别模块的上扬角度和左右角度。7.根据权利要求5所述一种基于深度学习的多角度人脸识别设备，其特征在于，上位机连接有服务器，在服务器内对人脸进行识别，服务器设有注册模块和识别模块，所述注册模块包括人脸检测、人脸对齐、特征提取、分类器训练；所述识别模块包括人脸检测、人脸对齐、特征提取、人脸识别；在进行人脸识别之前需要先进行人脸注册，将人脸的多角度信息上传至服务器进行存储。8.根据权利要求7所述一种基于深度学习的多角度人脸识别设备，其特征在于，该人脸识别设备的识别方法包括：步骤一，被识别的人脸进入人脸识别装置(9)的区域，先通过距离传感器对人脸进行三维空间定位，将定位信息传输至上位机进行处理；步骤二，上位机对人脸的三维空间信息经过测量模块解析之后，将人脸三维空间信息数字指令传输至控制模块和执行模块，执行模块通过控制第一电机(11)和第二电机(17)进行转动调整好三个人脸识别装置(9)的角度，进行图像或视频的采集；步骤三，将采集的不同角度的图像信息传输至上位机和服务器，通过识别模块对人脸进行关键点检测、人脸对齐、特征提取，之后进行分类器训练对比识别，判断是否离开识别区域，若离开则重新进行图像采集，若未离开，则通过三个角度的图像进行特征融合，输出识别结果。

技术总结
本发明公开了一种基于深度学习的多角度人脸识别设备：包括底座，所述底座呈弧形结构，底座上平面开设有第一滑槽，底座上方靠近两端的位置均设有支柱，两个所述支柱的另一端均连接有导轨，导轨的弧度与所述底座的弧度相同；所述导轨上设有多个套管，所述套管与导轨间隙滑动连接，所述套管的上方外侧壁连接有固定杆，所述固定杆的另一端连接盒体，所述盒体的上方设有人脸识别装置，所述套管的下方外侧壁连接有滑动杆，所述滑动杆的另一端连接有第一滑块，所述第一滑块设在第一滑槽内，所述第一滑块与第一滑槽匹配滑动连接；通过设置多个人脸识别装置进行多角度拍摄人脸进行识别，克服单一角度识别的局限性，减小识别误差。减小识别误差。减小识别误差。


技术研发人员：解瑞云 海本斋 牛伟明 张颖 庞笑笑
受保护的技术使用者：河南工学院
技术研发日：2022.03.25
技术公布日：2022/7/4