(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 202210306806.8 (22)申请日 2022.03.25 (71)申请人 河南工学院 地址 453000 河南省新乡市红旗区平 原路 699号 (72)发明人 解瑞云　海本斋　牛伟明　张颖　 庞笑笑　 (74)专利代理 机构 北京五洲洋和知识产权代理 事务所(普通 合伙) 11387 专利代理师 刘素霞　刘春成 (51)Int.Cl. H04N 5/232(2006.01) H04N 5/235(2006.01) G06V 10/141(2022.01) G06V 10/764(2022.01)G06V 40/16(2022.01) F16M 11/12(2006.01) F16M 11/18(2006.01) (54)发明名称 一种基于深度学习的多角度人脸识别设备 (57)摘要 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 。 权利要求书2页 说明书8页 附图5页 CN 114710620 A 2022.07.05 CN 114710620 A 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)权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114710620 A 2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。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114710620 A 3