[發明專利]遮擋人臉認證方法及系統

有效

• 申請號: 201210303885.3
• 申請日: 2012-08-24
• 公開（公告）號: CN102855496A
• 公開（公告）日: 2013-01-02
• 發明（設計）人: 徐汀榮
• 申請（專利權）人: 蘇州大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 常亮

1.一種遮擋人臉認證方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

S1、采集人臉視頻圖像；

S2、對所采集的人臉視頻圖像進行預處理，所述預處理包括：光照預處理、噪聲濾波處理以及幾何歸一化和尺度歸一化處理；

S3、對遮擋人臉進行檢測計算，根據視頻序列的運動信息，利用三幀差法對人臉圖像的位置進行估計，然后通過Adaboost算法進行進一步人臉位置的確認；

S4、對遮擋人臉進行識別計算，將人臉樣本分為若干分塊，采用結合監督1-NN近鄰法的SVM二分算法對人臉分塊進行遮擋判別，若分塊被遮擋，則直接舍棄，若分塊未被遮擋，則提取相應的LBP紋理特征向量進行加權識別，然后用基于正交投影方法的分類器用來減少特征匹配次數。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟S3中的Adaboost算法進行進一步人臉位置的確認具體為：

S31、獲取正負樣本的特征，并用積分圖的特征表示法進行計算；

S32、通過學習算法，為每個特征設計一個正確率高于50%的弱分類器；

S33、調整樣本權值，多次循環提取錯誤率最低的弱分類器，構成強分類器；

S34、串聯多個強分類器，構成級聯分類器，進行人臉檢測。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟S33中強分類器的算法具體為：

S331、給定的訓練樣本集：(x₁,y₁)，(x₂,y₂)，…，(x_m,y_m)，其中x_i∈X，y_i∈{-1,+1}；

S332、對樣本權值進行初始化，對于非人臉樣本：D_t(i)=1/2m，其中m為非人臉樣本數目，對于人臉樣本：D_t(i)=1/2n，其中n為人臉樣本數目；

S333、經過T輪迭代后，可得T個弱分類器，循環t=1，2…，T；

在當前樣本權重分布D_t下，針對每個單個矩形特征訓練一個弱分類器，并從中選取錯誤率最小的弱分類器h_t；

對于選定的弱分類器h_t，計算其加權錯誤率：

求解弱分類器h_t的加權參數為

為下次循環更新樣本權重，

Dt+1(i)=Dt(i)Zt×e-αt,ht(xi)=yieαt,ht(xi)≠yi=Dt(i)e(-αtyiht(xi))Zt,]]>其中，Z_t是歸一化因子，Zt=ΣiDt(i)e(-αtyiht(xi));]]>

S334、計算得最終強分類器為：其中Th為手動設定滿足正樣本錯誤率的閾值，進一步定義H(x)置信度為：conf=|Σt=1Tatht(x)-Th|.]]>