电梯自动按键控制系统、方法和人脸模型训练系统、方法

1.一种电梯自动按键控制系统，其特征在于，其包括：
用于采集图像的图像采集模块；
对所述图像中的人脸进行检测跟踪的人脸检测跟踪模块；
定位人脸特征点的位置的人脸特征定位模块；
根据所述人脸特征点提取人脸特征的人脸特征提取模块；
用于存放各层中对应的各用户的人脸模型的人脸模型数据库；
人脸识别模块，将所述人脸特征提取模块提取的人脸特征与人脸特征数据库中人脸模型进行比对，找到其属于的人脸模型以得到该用户所在楼层，否则不进行处理；和电梯按键控制模块，根据人脸识别模块得到该用户所在楼层，控制电梯定位该楼层。
2.根据权利要求1所述的电梯自动按键控制系统，其特征在于：所述人脸识别模块还用于确定不同楼层各个用户之间是否存在交叠的情况，其包括：
将第一用户模型的所有人脸特征采用所述人脸识别模块判定其是否属于第二用户，若第一用户的人脸特征属于第二用户人脸模型的数目大于第一阈值，且第二用户的人脸特征属于第一用户人脸模型的数目大于第一阈值，认为第一用户和第二用户为同一个用户。
3.根据权利要求2所述的电梯自动按键控制系统，其特征在于：当所述人脸识别模块判定用户属于两个或多个楼层的用户时，所述电梯按键控制模块则不进行任何操作。
4.根据权利要求1所述的电梯自动按键控制系统，其特征在于：所述人脸模型数据库中人脸模型通过训练得到，所述训练过程包括：
获取所按楼层的电梯的按键信息；采集按键人的人脸图像并进行图像分析以获取人脸特征；将人脸特征添加到所述楼层的人脸特征数据库；对所述人脸特征数据库中同一楼层的人脸特征进行聚类，并判定按键人是否属于常用用户，若属于常用用户则为该用户训练一个人脸模型，否则放弃处理。
5.根据权利要求4所述的电梯自动按键控制系统，其特征在于：所述对同一楼层的人脸特征进行聚类包括：
初始化所述层的人脸特征的高斯模型类中心数目为0；
将当前得到的人脸特征添加到该层人脸模型中，找到与当前人脸特征距离最小的已有类中心，如果该距离小于第二阈值则认为当前人脸特征符合该模型，用当前人脸特征更新模型均值和协方差矩阵；否则，认为现有模型中没有与当前人脸特征匹配的类中心，采用当前人脸特征作为新添加类中心，并初始化协方差矩阵为默认值，添加一个新的类中心。
6.根据权利要求5所述的电梯自动按键控制系统，其特征在于：所述判定按键人为常用用户包括：
计算各层中属于每个类中心的人脸特征数目，将该数目作为该类中心的权重；对所述类中心的权重大于第三阈值的人脸特征，认定其为该类中心对应的用户为常用用户。
7.一种电梯自动按键控制方法，其特征在于，其包括：
采集进入电梯的人的人脸图像并获取人脸特征，将人脸特征与各层用户的人脸模型进行比对以找到其属于的人脸模型，根据人脸模型所在的楼层控制电梯定位该楼层，若其不属于任一个已有用户，则不进行处理。
8.根据权利要求7所述的电梯自动按键控制方法，其特征在于：获取所按楼层的电梯的按键信息，采集按键人的人脸图像并进行图像分析以获取人脸特征，将人脸特征添加到所述楼层的人脸特征库，对同一楼层的人脸特征进行聚类，并判定按键人是否属于常用用户，若属于常用用户则为该用户训练一个人脸模型。
9.根据权利要求8所述的电梯自动按键控制方法，其特征在于：对同一楼层的人脸特征进行聚类包括：
初始化所述层的人脸特征的高斯模型类中心数目为0；
将当前得到的人脸特征添加到该层人脸模型中，找到与当前人脸特征距离最小的已有类中心，如果该距离小于第一阈值则认为当前人脸特征符合该模型，用当前人脸特征更新模型均值和协方差矩阵；否则，认为现有模型中没有与当前人脸特征匹配的类中心，采用当前人脸特征作为新添加类中心，并初始化协方差矩阵为默认值，添加一个新的类中心。
10.一种人脸模型训练系统，其特征在于，其包括：
采集人脸图像的图像采集模块；
对所述图像中的人脸进行检测跟踪的人脸检测跟踪模块；
定位人脸特征的位置的人脸特征定位模块；
对所述人脸特征进行提取的人脸特征提取模块；
用于存放所述人脸特征的人脸特征数据库；
对所述人脸特征数据库中同楼层的人脸特征进行聚类的人脸特征聚类模块；和所述人脸模型训练模块在判定按键人为常用用户时，为其训练一个人脸模型。
11.根据权利要求10所述的人脸模型训练系统，其特征在于：所述人脸特征聚类模块对同楼层的人脸特征进行聚类包括：
初始化所述层的人脸特征的高斯模型类中心数目为0；
将当前得到的人脸特征添加到该层人脸模型中，找到与当前人脸特征距离最小的已有类中心，如果该距离小于第一阈值则认为当前人脸特征符合该模型，用当前人脸特征更新模型均值和协方差矩阵；否则，认为现有模型中没有与当前人脸特征匹配的类中心，采用当前人脸特征作为新添加类中心，并初始化协方差矩阵为默认值，添加一个新的类中心。
12.一种人脸模型训练方法，其特征在于，其包括：
获取所按楼层的电梯的按键信息；
采集按键人的人脸图像并进行图像分析以获取人脸特征；将人脸特征添加到所述楼层的人脸特征数据库；
对人脸特征数据库中同一楼层的人脸特征进行聚类，并判定按键人是否属于常用用户，若属于常用用户则为该用户训练一个人脸模型，否则放弃处理。

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