[發(fā)明專利]一種基于單訓練樣本人臉識別的遠程身份認證方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201210543185.1
• 申請日: 2012-12-16
• 公開（公告）號: CN103020655A
• 公開（公告）日: 2013-04-03
• 發(fā)明（設計）人: 方亮;許野平
• 申請（專利權）人: 山東神思電子技術股份有限公司
• 主分類號: G06K9/66
• 分類號: G06K9/66
• 代理公司: 濟南泉城專利商標事務所 37218
• 代理人: 丁修亭

1.一種基于單訓練樣本人臉識別的遠程身份認證方法，其特征在于，包括以下步驟：

1）輸入人臉子特征訓練樣本素材：準備一組人臉照片，容量為M?=?m[1]+m[2]+…+m[N]，其中，N是訓練樣本中參加拍攝樣本的人的數(shù)量，m[i](1≤i≤N，m[i]≥1)是第i個人在給定的不同拍攝條件下照片的總數(shù)量；

2）構造訓練樣本：M個訓練素材，兩兩配對，產(chǎn)生M×M個人臉照片的訓練樣本；

3）提取每個所述訓練樣本的P個子特征，進而通過每個訓練樣本中兩張照片對應子特征之間的差值獲得每一訓練樣本的P個子特征度量模塊；

4）給定任意的訓練樣本，依據(jù)P個子特征度量模塊計算訓練樣本中兩幅圖像的差值，構造該樣本的P維樣本特征數(shù)據(jù)向量v，若訓練樣本中兩副照片代表同一個人時，v的響應值為r=1，否則r=0；

5）依據(jù)步驟4）中，對于M×M個訓練向量和對應的響應值，通過機器學習的方法，得到機器學習的訓練結果數(shù)據(jù)集；

6）輸入待識的當事人人臉照片，調用遠程的人臉圖片庫，從人臉圖片庫中取出匹配當事人的單張照片，調用P個子特征度量模塊計算出P個拓撲學距離空間意義下的距離，構成待測試向量v’，依據(jù)步驟5中的機器學習算法和訓練結果數(shù)據(jù)集，預測判定v’對應的值r’；當r’=1時，判定當事人的待識別照片與人臉圖片庫中所述單張照片對應同一人；當r’=0時，判定兩幅照片對應不同人。

2.根據(jù)權利要求1所述的基于單訓練樣本人臉識別的遠程身份認證方法，其特征在于，在步驟2）之前還包括對樣本素材尺度標準化的步驟：統(tǒng)一所有照片上人的瞳孔平均坐標，且統(tǒng)一每一照片上的兩瞳孔間距，并把所述照片規(guī)整為同一尺寸。

3.根據(jù)權利要求2所述的基于單訓練樣本人臉識別的遠程身份認證方法，其特征在于，對樣本素材尺寸標準化后還包括對樣本素材灰度化的步驟。

4.根據(jù)權利要求3所述的基于單訓練樣本人臉識別的遠程身份認證方法，其特征在于，還包括對所獲得的灰度化的所述照片進行亮度標準化的步驟。

5.根據(jù)權利要求4所述的基于單訓練樣本人臉識別的遠程身份認證方法，其特征在于，亮度標準化是執(zhí)行人臉檢測，切割出人臉區(qū)域，然后讓面部平均亮度和反差標準化。

6.根據(jù)權利要求5所述的基于單訓練樣本人臉識別的遠程身份認證方法，其特征在于，面部平均亮度的標準為127，反差標準化的標準是亮度均方差為32。

7.根據(jù)權利要求1所述的基于單訓練樣本人臉識別的遠程身份認證方法，其特征在于，所述步驟2）中照片規(guī)整的尺寸為像素值240×320，瞳孔距離64像素。

8.根據(jù)權利要求1所述的基于單訓練樣本人臉識別的遠程身份認證方法，其特征在于，對于RGB彩色照片，轉換為灰度圖像的步驟為，讀取各像素3個通道的亮度值，利用Y?=?((R*299)+(G*587)+(B*114))?/?1000進行灰度化。

9.根據(jù)權利要求1所述的基于單訓練樣本人臉識別的遠程身份認證方法，其特征在于，所述子特征的個數(shù)不少于6個且不大于38個。

10.根據(jù)權利要求1所述的基于單訓練樣本人臉識別的遠程身份認證方法，其特征在于，機器學習的方法選自人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法、支持向量機算法、貝葉斯分類算法、決策樹算法。