[發明專利]基于擴展八鄰域局部紋理特征的非接觸式人臉識別算法和簽到系統

有效

• 申請號: 201210595692.X
• 申請日: 2012-12-24
• 公開（公告）號: CN103077378A
• 公開（公告）日: 2013-05-01
• 發明（設計）人: 趙恒;王小平;張春暉
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于擴展八鄰域局部紋理特征的非接觸式人臉識別算法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟一，提取人臉圖像的擴展八鄰域局部紋理特征；該步驟包括三個階段：圖像點標記階段、圖像點編碼階段、圖像特征向量提取階段；

(一)圖像點標記階段

以某一個像素點為中心，定義八個方向，按順時針從西北方向開始，分別是西北方向、正北方向、東北方向、正東方向、東南方向、正南方向、西南方向、正西方向，稱所述的八個方向為紋路，根據不同的半徑，定義不同的基于不同像素半徑的擴展八鄰域局部紋理描述子；

首先要對該像素點周圍八條紋路上的像素點進行標記；標記的原則是：如果紋路上某個像素點的灰度值和中間像素點的灰度值滿足下式：

|P_ij-P_o|≤Thd?????(1)

則該像素點標記為黑色，否則標記為白色；式中P_o是中間的像素點的灰度值，P_ij是紋路上的像素點的灰度值；Thd為閾值；

(二)圖像點編碼階段

得到某個像素點周圍的八個方向的紋路標記圖后，對該像素點局部紋理信息進行編碼；對每條紋路方向編碼；對某一條紋路方向編碼時，統計紋路方向上的每個像素點是否標記為黑點，如果全部是黑點，則該條紋路編碼為“1”；否則，編碼為“0”；

(三)圖像特征向量提取階段

使用(一)、(二)的方法遍歷每一個像素點，得到它們的編碼值；然后再對所有的編碼值轉化為十進制數，統計每一種編碼值出現的次數，得到統計直方圖向量；由于編碼值從“0”到“255”變化，所以得到的統計直方圖向量是256維，這就是描述子作用于圖像后提取的特征向量；

步驟二，使用SVM分類器對提取到的局部紋理特征分類，實現人臉的識別。

2.根據權利要求1所述的非接觸式人臉識別算法，其特征在于，針對每一個像素點在提取局部紋理特征時，都計算出一個特定的閾值，稱之為自適應閾值，自適應閾值StdThd可由下式得出：

StdThd=1(2r+1)2-1Σi=m-rm+rΣj=n-rn+r|Pij-Pmn|---(2)]]>

式(2)中P_mn是待提取特征的像素點，r是米字形描述子用到的像素半徑，自適應閾值StdThd實質是提取特征時所覆蓋的像素半徑范圍內所有的像素點與中間點差值絕對值的平均值。

3.根據權利要求1所述的非接觸式人臉識別算法，其特征在于，步驟一中得到的每一種編碼值都稱為一種模式，于是局部紋理特征就有256種模式，統計人臉數據中所有人臉圖像中各種模式出現的平均概率，然后從大到小排列，提取平均概率之和達到90％的所有模式，其余模式合在一起歸為一種模式，然后組成特征向量。

4.采用權利要求1至3任一所述的非接觸式人臉識別算法的簽到系統。