[發明專利]一種人臉特征提取和識別的方法

無效

• 申請號: 201210253630.0
• 申請日: 2012-07-23
• 公開（公告）號: CN102819730A
• 公開（公告）日: 2012-12-12
• 發明（設計）人: 吳軍
• 申請（專利權）人: 常州藍城信息科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/66
• 代理公司: 常州市維益專利事務所 32211
• 代理人: 王凌霄

技術領域

本發明涉及人臉識別的領域，尤其是一種人臉特征提取和識別的方法。

背景技術

計算機人臉識別是指基于已知的人臉樣本庫,利用計算機分析圖像和模式識別技術從靜態或動態場景中,識別或驗證一個或多個人臉。通常識別處理后可得到的基本信息包括人臉的位置、尺度和姿態信息。利用特征提取技術還可進一步抽取出更多的生物特征(如:種族、性別、年齡..)。計算機人臉識別是目前一個非常活躍的研究課題，它可以廣泛應用于保安系統、罪犯識別以及身份證明等重要場合。雖然人類對于人臉的識別能力很強，能夠記住并辨識上千個不同的人臉，可是對于計算機則困難多了，其表現在：人臉表情豐富；人臉隨年齡的增長而變化；發型、胡須、眼鏡等裝飾對人臉造成的影響；人臉所成圖像受光照、成像角度以及成像距離等影響。

計算機人臉識別技術是近20年發展起來的，90年代更成為科研熱點，僅從1990年到1999年之間,EI可檢索到的相關文獻多達數千篇，關于人臉識別的綜述也屢屢可見。自動人臉識別系統包括兩個主要技術環節首先是人臉檢測和定位，然后是對人臉進行特征提取和識別（匹配）。本文著重介紹人臉識別技術的各類方法，通過對比指出各類方法的優缺點及今后的發展方向。

發明內容

本發明要解決的技術問題是：為了克服上述中存在的問題，提供一種人臉特征提取和識別的方法，解決了復雜模式識別和行為控制問題，能夠識別一些復雜的人臉，能夠達到識別準確度高。

本發明解決其技術問題所采用的技術方案是：一種人臉特征提取和識別的方法，包括二維正面人臉圖像的方法，具體識別方法如下：（1）基于特征臉方法：將原始圖像投影到特征空間中，得到一系列降維圖像，取其主元表示人臉；（2）基于神經網絡的方法：利用大量簡單處理單元互聯而構成的系統；（3）基于支持向量機的方法：建立在統計學習理論的VC維理論和結構風險最小原理基礎上的，對特定訓練樣本的學習精度和無誤地識別任意樣本的能力。

基于神經網絡的方法包括BP網絡、自組織網絡、卷積網絡、徑向基函數網絡和模糊神經網絡，BP網絡采用反向傳播學習算法，由于其運算量相對較小，消耗時間短，而被廣泛采用。

本發明的有益效果是，本發明的一種人臉特征提取和識別的方法，采用基于特征臉的方法，能夠有效地降低特征臉部分析的錯誤率；運動基于神經網絡的方法，能夠在應用于人臉檢測和正面人臉識別上取得較好的效果，能夠解決復雜模式識別與行為控制的問題。

附圖說明

下面結合附圖和實施例對本發明進一步說明。

圖1是本發明的一種人臉特征提取和識別的方法中部分特征人臉示意圖；

圖2是本發明的一種人臉特征提取和識別的方法中支持向量機示意圖。

具體實施方式

現在結合附圖對本發明作進一步詳細的說明。這些附圖均為簡化的示意圖，僅以示意方式說明本發明的基本結構，因此其僅顯示與本發明有關的構成。

一種人臉特征提取和識別的方法，包括二維正面人臉圖像的方法，在對人臉圖像進行特征提取和分類之前一般需要做幾何歸一化和灰度歸一化。幾何歸一化是指根據人臉定位結果將圖像中人臉變換到同一位置和同樣大小，灰度歸一化是指對圖像進行光照補償等處理，光照補償能夠一定程度地克服光照變化的影響而提高識別率，具體識別方法如下：

（1）基于特征臉方法：特征臉方法是目前較為成功的正面人臉識別方法，但是只考慮了人臉的整體特征且對光照的變化敏感，所以有學者提出了FLD方法，即Fisher臉。通過在Harvard和Yale人臉庫上做的測試表明Fisherfaces比Eigenfaces有更低的錯誤率且對于光照和表情變化有更好的魯棒性。實驗中部分特征臉見圖1，如前所述，特征臉方法忽略了人臉的局部特征（如：眉毛、眼睛、鼻子、口等）在識別中的作用，因此有學者在特征提取時采用基于多特征（eigenfaces，eigenUpper，eigenTzone，edge?distribution）的方法，取得了較好的效果。另外，對人臉圖像預處理后，進行特征臉分析也會明顯降低錯誤率；

（2）基于神經網絡的方法：神經網絡是受動物神經系統啟發,利用大量簡單處理單元互聯而構成的復雜系統,以解決復雜模式識別與行為控制問題。神經網絡方法已被應用于人臉檢測和正面人臉識別并取得了較好的效果。神經網絡方法主要有BP網絡、自組織網絡、卷積網絡、徑向基函數網絡和模糊神經網絡等。BP網絡采用反向傳播學習算法，由于其運算量相對較小，消耗時間短，而被廣泛采用。