[發明專利]基于參考特征的人臉識別方法有效
| 申請號： | 201210074224.8 | 申請日： | 2012-03-20 |
| 公開（公告）號： | CN102637251A | 公開（公告）日： | 2012-08-15 |
| 發明（設計）人： | 白翔;沈為;王躍銘 | 申請（專利權）人： | 華中科技大學 |
| 主分類號： | G06K9/00 | 分類號： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 華中科技大學專利中心 42201 | 代理人： | 曹葆青 |
| 地址： | 430074 湖北*** | 國省代碼： | 湖北;42 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 基于 參考 特征 識別 方法 | ||
1.一種基于參考特征的人臉識別方法，其特征在于，該方法包括下述步驟：
(1)獲取人臉圖像的圖像特征：
對待識別的人臉圖像，首先提取人臉圖像的尺度不變特征和局部二值模式特征，然后再用主成份分析方法降維，得到待識別人臉圖像的圖像特征；
(2)獲取人臉圖像的參考特征：
利用得到的圖像特征，計算圖像特征到聚類中心的相似度，得到待識別人臉圖像參考特征；
(3)判決分析
將待識別的人臉圖像的參考特征與訓練數據集中的參考特征用線性判決分類器分析，得到分析結果。
2.根據權利要求1所述的基于參考特征的人臉識別方法，其特征在于，步驟(2)中獲取人臉圖像參考特征的具體過程為：
(2.1)計算待識別人臉的圖像特征到訓練數據集的每一個聚類中心的相似度
待識別人臉圖像，其圖像特征記作Y，記訓練數據集的聚類中心集合為，N表示聚類中心的個數，其取值范圍為150至250，對于Y和C1，欲計算其相似度，首先以Y作為正樣本，以C-{C1}作為負樣本，訓練線性判決分類器yClassifier1，即為
yClassifier1＝LDA(+：Y，-：{C-C1})
以C1作為線性判決分類器yClassifier1輸入，得到判決分數yScore1，即為
yScore1＝yClassifier1(C1)
yScore1衡量了C1到人臉圖像特征Y的相似性；
然后，以C1作為正樣本，以C-{C1}作為負樣本，訓練判決分類器yClassifier2，即為
yClassifier2＝LDA(+：C1，-：{C-C1})
以Y作為線性判決分類器yClassifier2輸入，得到判決分數yScore2，即為
yScore2＝yClassifier(Y)
ySc1re2衡量了人臉圖像特征Y到C1的相似性；
那么，定義人臉圖像特征Y到聚類中心C1的相似度為
S(Y，C1)＝(yScore1+yScore2)/2
最后，對于聚類中心集合C中的每一個聚類中心計算Y到聚類中心的相似度，所得到的相似度矢量S(Y)記作
S(Y)＝[S(Y，C1)，S(Y，C2)，...，S(Y，CN)]
(2.2)對相似度矢量S(Y)進行歸一化，定義歸一化的SN(Y)為待識別的人臉圖像的參考特征，即為
那么SN(Y)就是待識別的人臉圖像Y的參考特征。
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