(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210517332.1 (22)申请日 2022.05.12 (71)申请人 重庆医药高等专科 学校 地址 401331 重庆市沙坪坝区大 学城中路 82号 (72)发明人 秦欢欢　 (74)专利代理 机构 重庆天成卓越专利代理事务 所(普通合伙) 50240 专利代理师 路宁 (51)Int.Cl. G06V 40/16(2022.01) G06V 10/20(2022.01) G06V 10/24(2022.01) G06V 10/30(2022.01) G06F 21/60(2013.01)G06F 21/62(2013.01) (54)发明名称 用于智慧校园人脸识别降噪的工作方法 (57)摘要 本发明提出了一种用于智慧校园人脸识别 降噪的工作方法， 包括如下步骤： 通过校园门禁 获取学生的图像信息， 对图像信息进行降噪处 理， 降噪之后的图像信息形成人脸图像集。 通过 调整角度并降噪处理之后能够清晰获取校园人 员人脸正面图像， 从而快速获取人脸相关人员的 匹配信息 。 权利要求书2页 说明书5页 附图2页 CN 114973360 A 2022.08.30 CN 114973360 A 1.一种用于智慧校园人脸识别降噪的工作方法， 其特 征在于， 包括如下步骤： 通过校园门禁获取学生的图像信息， 对图像信息进行降噪处理， 降噪之后的图像信息 形成人脸图像集。 2.根据权利要求1所述的用于智慧校园人脸识别降噪的工作方法， 其特征在于， 还包 括： S1‑1， 通过校园门禁进行校园人员图像 收集， 获取的校园人员图像序列为{w1,w2,..., wn}， 作为目标图像序列进行降噪处 理， 通过索引滤波计算得到降噪之后的输出图像集 合。 3.根据权利要求1所述的用于智慧校园人脸识别降噪的工作方法， 其特征在于， 还包 括： S1‑2， 该索引滤波计算是通过将图像序列中的任一图像进行提取之后， 对提取的图像 进行人脸识别， 如果获取的人脸图像角度不正， 先进行人脸校正， 通过像素变换矩阵W进行 人脸图像获取； hx为人脸图像x轴位置平移值， hy为人脸图像y轴位置平移值， θ是旋转角度， H为人脸图 像缩放阈值。 4.根据权利要求1所述的用于智慧校园人脸识别降噪的工作方法， 其特征在于， 还包 括： S1‑3， 进行像素变换的图像矩阵， 求解人脸图像目标关键区域I， 最小化检测图像中人 脸特征区域和预设的人脸特 征区域的差值距离， I＝min||W(Z) ‑S||2， 其中， W(Z)为根据像 素变换矩阵W获得的实际检测调整的人脸图像 特征区域Z， S为预设的人脸特 征区域； 对于人脸图像出现俯仰偏差时， 进行脸部姿态变换调整， 根据预设人脸特征区域的范 围， 进行正面人脸特征均值校正 其中a为控制人脸特征 水平调整的参数， ε为角度调整噪声， 取值范围在(0,1)， 为旋转角度θ 的人脸特征区 域所包含的像素点的特 征矩阵， K为获得正 面人脸特 征的加权参数。 5.根据权利要求1所述的用于智慧校园人脸识别降噪的工作方法， 其特征在于， 还包 括： S1‑4， 得到正 面人脸特 征之后， 对正 面人脸图像进行去噪处 理， 滤波函数L 为 其中， |β |为该人脸图像的全部像素个数， z为人脸图像像素的索引值， k为正整数， Ak为权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114973360 A 2包含噪声的人脸图像前景梯度索引， 该噪声包括人脸颜色， 旋转后的像素缺失， 面部阴影 等； λ为前景滤波加权均值， Bk为包含噪声的人脸图像背景梯度索引， ε为背景滤波加权均 值， σ 为人脸图像进行降噪过程中控制滤波衰减参数。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114973360 A 3