[發明專利]一種基于屬性空間的人臉可視化特征表征方法

有效

• 申請號: 201310192441.1
• 申請日: 2013-05-22
• 公開（公告）號: CN103294998A
• 公開（公告）日: 2013-09-11
• 發明（設計）人: 陳雁翔;董緒文;劉盛中;龍潤田
• 申請（專利權）人: 合肥工業大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 安徽合肥華信知識產權代理有限公司 34112
• 代理人: 余成俊

1.一種基于屬性空間的人臉可視化特征表征方法，其特征在于，具體包括以下步驟：

步驟1：預測可用于人臉識別的人臉全局和局部屬性；

步驟2：對步驟1選取的人臉屬性進行數據模擬，對數據預處理，提取底層特征；?

步驟3：通過支持向量機對屬性數據進行評測，獲得屬性和數據的最優化模擬；

步驟4：利用混合高斯模型模擬屬性數據分布，形成屬性空間，計算輸入人臉數據在屬性空間中各種屬性數據分布的后驗概率，后驗概率相對應的人臉屬性視為人臉的可視化特征；對于輸入的人臉特征向量F(I)，根據已獲人臉屬性V_i=1...n，計算出相應的可視化特征為：

V(I)={V1(F(I)),...,Vn(F(I))}]]>；

步驟5：采用Z-Score方法對已被量化的可視化特征進行標準化，標準化公式如下：

Vi′(F(I))=Vi(F(I))-E(V(I))std(V(I))]]>

式中，E(V(I))、std(V(I))為數據的均值、標準差；

標準化完成后，利用特征向量的余弦距離得到輸入數據A、B的相似度：

Sim(A,B)=ΣV_A(I)*V_B(I)(ΣV_A(I)2)(ΣV_B(I)2)]]>

最后用Sim(A,B)進行人臉識別與驗證，完成人臉識別與驗證。

2.根據權利要求1所述的一種基于屬性空間的人臉可視化特征表征方法，其特征在于，所述步驟4中人臉可視化特征按如下步驟獲取：

步驟2.1：利用混合高斯模型模擬屬性數據分布，即屬性空間，同屬性類的子屬性混合高斯度相同，X表示屬性類C的已知數據，混合高斯模型參數由X估計；

步驟2.2：計算輸入人臉數據在各種屬性分布的概率；后驗概率相對應的人臉屬性被看作是人臉的可視化特征，輸入人臉的特征向量F(I)，根據已獲屬性V_i=1…n，可視化特征可以表示為：V(I)={V₁(F(I)),...,V_n(F(I))}。