[發明專利]一種基于自建圖像庫的近紅外人臉識別方法

無效

• 申請號: 201310078180.0
• 申請日: 2013-03-12
• 公開（公告）號: CN103116749A
• 公開（公告）日: 2013-05-22
• 發明（設計）人: 彭文東;蘇劍波;朱學曦;陳葉飛
• 申請（專利權）人: 上海洪劍智能科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/60
• 代理公司: 上海信好專利代理事務所(普通合伙) 31249
• 代理人: 徐雯瓊

1.一種基于自建圖像庫的近紅外人臉識別方法，其特征在于，該方法包含以下步驟：

步驟1、近紅外人臉識別系統啟動，圖像采集卡初始化，載入近紅外人臉自建圖像庫中的人臉模板信息；

步驟2、近紅外人臉識別系統載入人臉檢測器、定位器、選擇的特征，以及比對分類器；

步驟3、近紅外攝像頭采集圖片；

采集圖片時，采用主動近紅外光源進行補光；

圖像采集采用模擬信號；

步驟4、人臉檢測器檢測采集到的圖像中是否包含人臉，若有，則完成臉部特征點定位，進行步驟5，否則跳轉至步驟3；

步驟5、訓練得到的定位器檢測人臉圖像中的眼睛位置，若找到雙眼，則完成眼部特征點定位，否則跳轉至步驟3；

步驟6、人臉標準歸一化；

包括形狀歸一化和圖像歸一化；

形狀歸一化是指根據檢測的人臉特征點位置，對原始圖像進行旋轉、裁剪和縮放，使得人臉識別系統不受本采集者位置、遠近以及平面內姿態的影響；

圖像歸一化采用數字圖像處理的方法，能消除圖像的干擾，并增強人臉的特征；

根據找到的雙眼位置，對圖像進行標準化預處理，包括旋轉、裁剪、縮放，以及圖像增強作為預處理；

步驟7、特征提取與特征選擇；

獲取標準化人臉中包含的特征，并用特征選擇方法進一步提取關鍵信息；

提取標準化人臉圖像的特征，并用改進的特征提取方法選擇其中最具分辨能力的特征；

步驟8、特征比對；

將提取的人臉特征與模板中的特征進行比對，衡量它們之間的相似度，將待識別樣本的特征與全部模板特征比對之后，將全部比對結果綜合，得到最終的識別結果，判斷樣本是否在人臉庫中，若是，判斷是哪個人，并輸出結果，跳轉至步驟3，若否，將樣本添加到人臉庫中，跳轉到步驟3。

2.如權利要求1所述的基于自建圖像庫的近紅外人臉識別方法，其特征在于，所述的定位器為眼睛定位器，所述的近紅外攝像頭添加近紅外頻段的濾光片，所述的主動近紅外光源為一組近紅外LED。

3.如權利要求1所述的基于自建圖像庫的近紅外人臉識別方法，其特征在于，在所述的步驟3、步驟4、和步驟5執行的過程中，使用改進的兩級AdaBoost方法在圖像中定位眼睛，即先用AdaBoost方法找出圖像中的人臉位置，再用AdaBoost方法在人臉子區域中定位眼睛。

4.如權利要求1所述的基于自建圖像庫的近紅外人臉識別方法，其特征在于，所述的步驟7中，

采用LBP算子作為特征算子，并對其實施滾動讀取數據、統一模式轉換和統計LBP直方圖三步措施；

為了消除提取特征過程中產生的干擾、冗余信息和維數過大的問題，使用改進AdaBoost方法和PCA、LDA方法挑選最具分辨能力的特征。

5.如權利要求1所述的基于自建圖像庫的近紅外人臉識別方法，其特征在于，所述的步驟8中，衡量特征相似度的方法包含：余弦距離、歐氏距離，以及cascade級聯結構判斷。