本发明涉及图像处理装置技术领域，且特别涉及一种结合手势判断的面部识别系统。
背景技术：
人们越来越多地以新的和有趣的方式与计算机和其它电子设备交互。一种这样的交互方法涉及产生关于设备的可检测的运动或手势，其可使用照相机或其它这样的元件来检测。虽然图像识别可与现有的照相机一起用于确定各种类型的运动，但是分析全色高分辨率图像所需的处理的量通常非常高。这对于可具有有限的处理能力和/或有限的电池寿命的便携式设备可能特别成问题，使得图像捕获和处理总是不实际的。在很多情况中，设备将进入低功率或“睡眠”模式中，以便节约功率，其中设备的很多部件(包括各种处理器)将在低功率模式中，如果不是完全断电。由于在这样的低功率模式中处理器可阻止设备检测手势，然而，这可阻止使用手势来唤醒设备或以其它方式向设备指示回到活动状态中的能力。
技术实现要素：
本发明的目的在于：本发明提供一种安全系数高，且避免设备由于错误识别导致不必要的唤醒的结合手势判断的面部识别系统。
本发明为了实现上述目的具体采用以下技术方案：
一种结合手势判断的面部识别系统，其特征在于，
包括存储单元：用于对提前对一组用户的手势和面部表情进行储存；
信号感知单元：由传感单元和模拟及数字信号转换单元构成，所述传感单元用于感测并获得外部的模拟信号，并由模拟及数字信号转换单元将模拟信号转换为数字信号；
管理单元：用于完成与其他单元节点之间的协作；
信号处理单元：将信号感应单元提交过来的信号进行处理后，交给管理单元进行处理与存储单元存储好的手势和面部表情进行对比，看是否满足与其一致，一致话即通过；
供电单元：用于系统所需的能量，为其他单元提供能量。
进一步地，所述单元节点采用微型化设计，由于感应节点一般采用的都是供电单元进行供电，因此采用微型化设计，降低其供电，提高其寿命。
进一步地，所述感测单元包括终端屏幕，所述终端屏幕采用光栅阵列技术、透镜技术和指向光源技术中的一种或多种。
进一步地，若无法获取到提前存储到的手势和面部表情，则提醒重新识别，避免不知道并未识别导致人体僵直，导致浪费人为时间。
进一步地，若识别错误3次则对系统进行锁定，进一步的提高其安全性。
进一步地，所述感测单元采用的是基于积分图、级联adaboost的人脸和动作检测方法，其感测过程主要分三步：
(1)对人脸和动作进行haar-like特征计算，运用“积分图”算法快速提取特征；
(2)根据adaboost算法提取最有效的haar-like特征，经过多次迭代确定各个弱分类器的权值；
(3)将训练得到的弱分类器进行级联，组成完整的手势和面部识别。
由于人脸检测是一种十分复杂的模式检测问题，目前仍然面临很多问题比如：人脸可产生弹性形变，而且面部细节变化相当的复杂，如外貌、脸形、肤色等，而且相同的人脸产生不同的表情时面部也会产生较大变化，如嘴巴的开闭等；人脸的遮挡跟光照对图像影响较大，要完全消除遮挡跟光照对图片的影响几乎是不可能的；成像角度的不同会使人脸的差异较大；图像的成像条件不同(如摄像设备的焦距)也会影响图像的质量，这种感应识别方式对这一算法进行了改善。
本发明的有益效果如下：
1.本发明所设计的一种结合手势判断的面部识别系统，通过采用面部和收拾同时作为一组数据同时存储的方式，使得其优于仅仅只是面部识别的安全系数，同时设计的系统简洁，传感单元采用的是微型化设计，使得其能够更加节能，同时使得其寿命更长。
2.本发明若无法获取到提前存储到的手势和面部表情，则提醒重新识别，避免不知道并未识别导致人体僵直，导致浪费人为时间，若识别错误3次则对系统进行锁定，进一步的提高其安全性。
3.由于人脸检测是一种十分复杂的模式检测问题，目前仍然面临很多问题，本发明提供的算法对之前的算法进行了改进，提高了精准性，以及降低了对人体和对设备的高要求性。
附图说明：
图1是本发明的电路控制图；
图2是本发明的程序流程图；
具体实施方案
为了本技术领域的人员更好的理解本发明，下面结合以下实施例对本发明作进一步详细描述。
实施例1
如图1到图2所示，一种结合手势判断的面部识别系统，其特征在于，
包括存储单元：用于对提前对一组用户的手势和面部表情进行储存；
信号感知单元：由传感单元和模拟及数字信号转换单元构成，所述传感单元用于感测并获得外部的模拟信号，并由模拟及数字信号转换单元将模拟信号转换为数字信号，所述感知单元包括终端屏幕，所述终端屏幕采用光栅阵列技术；
管理单元：用于完成与其他单元节点之间的协作；
信号处理单元：将信号感应单元提交过来的信号进行处理后，交给管理单元进行处理与存储单元存储好的手势和面部表情进行对比，看是否满足与其一致，一致话即通过；
供电单元：用于系统所需的能量，为其他单元提供能量。
所述感测单元采用的是基于积分图、级联adaboost的人脸和动作检测方法，其感测过程主要分三步：
(1)对人脸和动作进行haar-like特征计算，运用“积分图”算法快速提取特征；
(2)根据adaboost算法提取最有效的haar-like特征，经过多次迭代确定各个弱分类器的权值；
(3)将训练得到的弱分类器进行级联，组成完整的手势和面部识别。
实施例2
如图1到图2所示，为了使本实施例使得使用安全系数更高，本实施例在实施例1的基础上做了进一步的改进，具体为：无法获取到提前存储到的手势和面部表情，则提醒重新识别，避免不知道并未识别导致人体僵直，导致浪费人为时间，若识别错误3次则对系统进行锁定，进一步的提高其安全性。
实施例3
如图1到图2所示，为了使本实施例更加节能，使用寿命更长，本实施例在实施例2的基础上做进一步地改进：所述单元节点采用微型化设计，由于感应节点一般采用的都是供电单元进行供电，因此采用微型化设计，降低其供电，提高其寿命。
以上所述，仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，本发明的专利保护范围以权利要求书为准，凡是运用本发明的说明书内容所作的等同结构变化，同理均应包含在本发明的保护范围内。
1.一种结合手势判断的面部识别系统，其特征在于，
包括存储单元：用于对提前对一组用户的手势和面部表情进行储存；
信号感知单元：由传感单元和模拟及数字信号转换单元构成，所述传感单元用于感测并获得外部的模拟信号，并由模拟及数字信号转换单元将模拟信号转换为数字信号；
管理单元：用于完成与其他单元节点之间的协作；
信号处理单元：将信号感应单元提交过来的信号进行处理后，交给管理单元进行处理与存储单元存储好的手势和面部表情进行对比，看是否满足与其一致，一致话即通过；
供电单元：用于系统所需的能量，为其他单元提供能量。
2.根据权利要求1所述的一种结合手势判断的面部识别系统，其特征在于:所述单元节点采用微型化设计。
3.根据权利要求1所述的一种结合手势判断的面部识别系统，其特征在于：所述感测单元包括终端屏幕，所述终端屏幕采用光栅阵列技术、透镜技术和指向光源技术中的一种或多种。
4.根据权利要求1所述的一种结合手势判断的面部识别系统，其特征在于：若无法获取到提前存储到的手势和面部表情，则提醒重新识别。
5.根据权利要求4所述的一种结合手势判断的面部识别系统，其特征在于：若识别错误3次则对系统进行锁定。
6.根据权利要求1所述的一种结合手势判断的面部识别系统，其特征在于：所述感测单元采用的是基于积分图、级联adaboost的人脸和动作检测方法，其感测过程主要分三步：
(1)对人脸和动作进行haar-like特征计算，运用“积分图”算法快速提取特征；
(2)根据adaboost算法提取最有效的haar-like特征，经过多次迭代确定各个弱分类器的权值；
(3)将训练得到的弱分类器进行级联，组成完整的手势和面部识别。
技术总结