[發明專利]一種姿態魯棒的人臉識別方法

有效

• 申請號: 200910244272.5
• 申請日: 2009-12-30
• 公開（公告）號: CN101763503A
• 公開（公告）日: 2010-06-30
• 發明（設計）人: 李安南;山世光;陳熙霖
• 申請（專利權）人: 中國科學院計算技術研究所
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46
• 代理公司: 北京泛華偉業知識產權代理有限公司 11280
• 代理人: 王勇

1.一種姿態魯棒的人臉識別方法，包括：

步驟10)、檢測輸入人臉圖像的人臉區域、定位其面部關鍵特征點并且將所述人臉區域進行歸一化處理；

步驟20)、估計所述輸入人臉的姿態，獲取所述輸入人臉的姿態類別；

步驟30)、提取所述歸一化處理后的人臉區域的特征；

步驟40)、根據所述姿態類別選擇對應的耦合訓練集合，對于所述姿態類別，用所述耦合訓練集合中人臉特征的線性組合來表征輸入人臉圖像的特征，基于所述耦合訓練集合和所述輸入人臉圖像的特征，根據嶺回歸模型來獲取所述線性組合系數；

步驟50)、將所述線性組合系數輸入分類器，獲取人臉識別的結果。

2.權利要求1的方法，其中，基于所述耦合訓練集合和所述輸入人臉的特征，根據嶺回歸模型來獲取所述線性組合系數進一步包括如下應用所述嶺回歸模型來獲取所述線性組合系統：

其中，λ為正則化常數，I為單位對角矩陣，X和Y是耦合訓練集合中不同姿態類別的所述人臉區域的特征，T為轉秩運算符，x_input和y_input分別是對應姿態類別的輸入人臉圖像的特征向量。

3.權利要求1的方法，其中，步驟10)進一步包括：

步驟110)、檢測原始輸入圖像中的人臉的位置，提取出粗略的人臉區域；

步驟120)、定位面部關鍵特征點；

步驟130)、將人臉區域歸一化為位置、尺度和平面角度一致的矩形圖像區域。?

4.權利要求3的方法，其中所述面部關鍵特征點包括：兩眼的眼睛中心、鼻尖點、嘴角點和眼角點。

5.權利要求4的方法，其中，所述歸一化是基于歸一化兩眼間距、歸一化嘴眼間距或基于三角剖分的圖像變形的規則。

6.權利要求1的方法，其中，步驟20)還包括：通過獲取輸入人臉的姿態角度來確定姿態類別，其中使用三維人臉模型擬合輸入人臉的圖像，獲取輸入人臉的姿態角度值。

7.權利要求1的方法，其中，步驟20)進一步包括：

步驟210)、將人臉姿態劃分成多個不同類別，賦予訓練集合中的人臉圖像相應的類別標簽；

步驟220)、提取人臉圖像的關鍵特征點，根據所述關鍵特征點和所述類別標簽通過線性判別分析訓練得到一組線性投影基向量；

步驟230)、對于輸入人臉圖像的特征向量，使用所述投影基向量投影到低維的線性子空間中，在所述子空間中用最近鄰分類器判斷姿態類別的屬性。

8.權利要求1的方法，其中，步驟30)中，所述人臉區域的特征包括人臉局部特征、人臉全局特征或二者的分組或組合，所述人臉局部特征是指在所述面部關鍵特征點為中心的局部圖像區域上提取的特征；其中所述?特征是紋理特征、變換特征、直方圖特征或上述特征的組合。

9.權利要求1的方法，其中，步驟50)中，所述分類器是單一的分類器，或者是多個分類器的組合。

10.權利要求1的方法，其中，步驟50)還包括：通過投票法、最大規則法、最小規則法或線性組合法來實現分類器的融合，將多個分類器的輸出結果進行融合來獲取最終的識別結果。?