[發(fā)明專利]基于特征層定序測量統(tǒng)計描述的人臉識別方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201210084392.5
• 申請日: 2012-03-27
• 公開（公告）號: CN102629320A
• 公開（公告）日: 2012-08-08
• 發(fā)明（設計）人: 譚鐵牛;孫哲南;柴振華
• 申請（專利權）人: 中國科學院自動化研究所
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 中科專利商標代理有限責任公司 11021
• 代理人: 宋焰琴

技術領域

本發(fā)明涉及計算機視覺、數(shù)字圖像處理和模式識別等技術領域，特別涉及一種基于特征層定序測量統(tǒng)計描述的人臉識別方法。

背景技術

自從1973京都大學的Takeo?Kanade博士完成的第一篇關于計算機自動進行人臉識別的博士論文開始，人臉識別系統(tǒng)的開發(fā)便受到學術界和工業(yè)界的高度關注。一方面是由于人臉識別在國家安全、交通、公安、司法和社會公益等公共領域有重大的技術需求；另一方面在廣大民用領域，也有諸多應用場合，如電子商務、人臉門禁、人臉考勤等等。

人臉識別技術通過分析不同個體人臉之間的差異對人的身份進行識別和認證，具有直觀、非侵犯性等優(yōu)點，不像指紋識別，使用時需要跟傳感器接觸，此外只有有經(jīng)驗的技術人員來才能根據(jù)指紋圖像直接進行身份認證。同時，可見光人臉圖像的采集設備只需要普通的攝像頭，在當今的社會已經(jīng)非常普遍，因此利用簡單的設備就能完成人臉圖像的采集。然而，人臉圖像會隨著年齡增長，表情變化、化妝、環(huán)境光照變化、面部遮擋(如墨鏡、圍巾)，以及姿態(tài)的變化而發(fā)生一定的改變。因此如何設計一種高區(qū)分性和強魯棒性的人臉特征表示方法變得尤為重要。現(xiàn)有的人臉特征表示方法為了在算法性能上得到保證往往在算法的時效性上得到妥協(xié)。因此如何設計一種比對快速同時又具有強區(qū)分性的人臉特征表示方法是改善現(xiàn)有人臉識別系統(tǒng)性能，推廣大規(guī)模應用的一個重要研究課題。

發(fā)明內容

本發(fā)明的目的是提出一種基于特征層定序測量統(tǒng)計描述的人臉識別方法，即在現(xiàn)有人臉特征描述方法之后采用定序測量統(tǒng)計描述的方法來表示人臉圖像，用于人臉識別。

本發(fā)明提出的基于特征層定序測量統(tǒng)計描述的人臉識別方法包括步驟：人臉圖像歸一化；基于Gabor幅值特征的定序測量編碼；對編碼后的圖像按特征抽取的方向順序進行加權拼接；對拼接后的圖像進行空間直方圖信息統(tǒng)計；對每一個子區(qū)域的直方圖信息用子空間分析的方法進行增強；對每一個增強后的特征分別訓練權重；用加權的區(qū)域增強描述子的余弦距離來度量兩幅人臉圖像的相似性。

本發(fā)明的人臉識別方法將傳統(tǒng)Gabor特征通過定序測量統(tǒng)計描述進一步編碼壓縮獲取更緊湊更具有區(qū)分性的人臉表示，同時通過分塊直方圖統(tǒng)計和局部子空間分析使該描述得到進一步增強，最后在匹配時通過計算所有塊加權的余弦距離來度量兩幅人臉圖像之間的相似性。該方法在人臉編碼時一方面繼承了原始Gabor的強判別能力，能區(qū)分不同個體的人臉圖像；另一方面又汲取了定序測量的魯棒性，抑制了相同個體的不同圖像的局部變化；最后通過直方圖統(tǒng)計描述和子空間分析的方法使總的特征維度得到進一步壓縮，能容忍一定的噪聲干擾。本發(fā)明具有高精度、高魯棒性和匹配速度快的特點。本發(fā)明可用于大范圍人群的一對一的身份認證系統(tǒng)或者一對多的身份識別系統(tǒng)。

附圖說明

圖1為本發(fā)明基于特征層定序測量統(tǒng)計描述的人臉識別方法的流程圖；

圖2為人臉圖像歸一化示意圖，其中圖2a是攝像頭采集到的人臉圖像，圖2b為圖2a的歸一化結果；

圖3為人臉特征提取過程示意圖；

圖4為圖2b的5個尺度8個方向的Gabor濾波幅值響應圖；

圖5為1個尺度4個方向的二極子、三極子定序測量濾波器組；

圖6為4張來自兩個不同個體的人臉圖像在尺度為1方向為1的Gabor幅值響應后采用圖4中第1個定序測量濾波器編碼的結果，其中圖6a是4幅歸一化后的人臉圖像，圖6b是4幅基于Gabor幅值定序測量編碼的結果；

圖7為基于Gabor幅值定序測量編碼方向拼接的示意圖；

圖8為人臉非重疊區(qū)域劃分示意圖；

圖9為利用Fisher準則計算的不同尺度下人臉每個區(qū)域權重示意圖。

具體實施方式

為使本發(fā)明的目的、技術方案和優(yōu)點更加清楚明白，以下結合具體實施例，并參照附圖，對本發(fā)明進一步詳細說明。

現(xiàn)有的人臉識別系統(tǒng)總體分為軟件和硬件兩大模塊：即人臉圖像的獲取裝置和人臉識別算法。人臉識別算法包括人臉歸一化、特征提取和特征相似度度量三個步驟。本發(fā)明提出的方法是對人臉識別軟件模塊的改進。

本發(fā)明的人臉識別方法采用定序測量濾波器編碼人臉圖像在不同尺度不同方向的Gabor幅值響應；其后通過在同一尺度同一定序測量編碼結果按方向順序進行拼接獲取更穩(wěn)定、更緊湊的人臉表示；同時利用空間直方圖統(tǒng)計和子空間分析的方法使人臉圖像的局部特征得到增強和空間結構特征得到保持。