[發(fā)明專利]基于多分類器融合的人臉識別方法及系統(tǒng)

無效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201210335307.8
• 申請日: 2012-09-11
• 公開（公告）號: CN102831413A
• 公開（公告）日: 2012-12-19
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 秦瀚;朱同輝;姚廣輝;劉崎峰
• 申請（專利權(quán)）人: 上海中原電子技術(shù)工程有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/64
• 代理公司: 上海思微知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 31237
• 代理人: 鄭瑋

1.一種基于多分類器融合的人臉識別方法，其特征在于，包括：

第一分類器從視頻圖像中獲取某一人的人臉圖像，并篩選此人姿態(tài)范圍為[-90，+90]的人臉圖像作為第一篩選結(jié)果；

通過第二分類器從所述第一篩選結(jié)果中獲取姿態(tài)范圍為[-90，-15]的向左旋轉(zhuǎn)人臉圖像；

通過第三分類器從所述第一篩選結(jié)果中獲取姿態(tài)范圍為[-15，+15]的正面人臉圖像；

通過第四分類器從所述第一篩選結(jié)果中獲取姿態(tài)范圍為[+15，+90]的向右旋轉(zhuǎn)人臉圖像；

將所述向左旋轉(zhuǎn)人臉圖像與姿態(tài)模塊數(shù)據(jù)庫中每一個被比較人的左側(cè)姿態(tài)模板進(jìn)行人臉比對以獲取第一比對結(jié)果，將所述正面人臉圖像與姿態(tài)模塊數(shù)據(jù)庫中每一個被比較人的正面姿態(tài)模板進(jìn)行人臉比對以獲取第二比對結(jié)果，將所述向右旋轉(zhuǎn)人臉圖像與姿態(tài)模塊數(shù)據(jù)庫中每一個被比較人的右側(cè)姿態(tài)模板進(jìn)行人臉比對以獲取第三比對結(jié)果，將姿態(tài)模塊數(shù)據(jù)庫中同一被比較人的第一比對結(jié)果、第二比對結(jié)果和第三比對結(jié)果進(jìn)行融合獲取識別結(jié)果；

判斷所述識別結(jié)果是否識別為姿態(tài)模塊數(shù)據(jù)庫中存在的被比較人，若是，則顯示識別到的被比較人的相應(yīng)信息，若否，則將所述向左旋轉(zhuǎn)人臉圖像、正面人臉圖像和向右旋轉(zhuǎn)人臉圖像分別作為左側(cè)姿態(tài)模板、正面姿態(tài)模板和右側(cè)姿態(tài)模板存儲入所述姿態(tài)模塊數(shù)據(jù)庫。

2.如權(quán)利要求1所述的基于多分類器融合的人臉識別方法，其特征在于，將姿態(tài)模塊數(shù)據(jù)庫中同一被比較人的第一比對結(jié)果、第二比對結(jié)果和第三比對結(jié)果進(jìn)行融合獲取識別結(jié)果步驟中，將所述第一比對結(jié)果、第二比對結(jié)果和第三比對結(jié)果中的任意兩個相同的結(jié)果作為所述識別結(jié)果。

3.如權(quán)利要求1所述的基于多分類器融合的人臉識別方法，其特征在于，利用AdaBoost訓(xùn)練算法將所述第一分類器、第二分類器、第三分類器和第四分類器進(jìn)行組合。

4.如權(quán)利要求1所述的基于多分類器融合的人臉識別方法，其特征在于，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將所述向左旋轉(zhuǎn)人臉圖像與姿態(tài)模塊數(shù)據(jù)庫中每一個被比較人的左側(cè)姿態(tài)模板進(jìn)行人臉比對以獲取第一比對結(jié)果。

5.如權(quán)利要求1所述的基于多分類器融合的人臉識別方法，其特征在于，利用支持向量機分類法將所述向左旋轉(zhuǎn)人臉圖像與姿態(tài)模塊數(shù)據(jù)庫中每一個被比較人的左側(cè)姿態(tài)模板進(jìn)行人臉比對以獲取第二比對結(jié)果。

6.如權(quán)利要求1所述的基于多分類器融合的人臉識別方法，其特征在于，利用相關(guān)系數(shù)分類法并將所述向右旋轉(zhuǎn)人臉圖像與姿態(tài)模塊數(shù)據(jù)庫中每一個被比較人的右側(cè)姿態(tài)模板進(jìn)行人臉比對以獲取第三比對結(jié)果。

7.如權(quán)利要求6所述的基于多分類器融合的人臉識別方法，其特征在于，所述相關(guān)系數(shù)分類法的計算公式如下：

γ=|cov(X,Y)cov(X,X)cov(Y,Y)|]]>

X，Y分別代表兩個變量，γ代表兩個變量間線性相關(guān)強弱的程度，γ的取值在0與+1之間，γ的絕對值越大表明相關(guān)性越強，若γ＝0則表明兩個變量間不是線性相關(guān)。