[發明專利]人臉識別方法

有效

• 申請號: 201310256684.7
• 申請日: 2013-06-25
• 公開（公告）號: CN103310200A
• 公開（公告）日: 2013-09-18
• 發明（設計）人: 余學平;鄭寧
• 申請（專利權）人: 鄭州吉瑞特電子科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/54
• 代理公司: 鄭州大通專利商標代理有限公司 41111
• 代理人: 陳勇

1.一種人臉識別方法，首先，采用攝像機進行視頻圖像的采集，并將攝像機輸出的視頻信號送到工作站或高性能計算機中，其特征是：工作站或高性能計算機將接收到的視頻流數據按幀存儲在自身的存儲器中，接著按下列步驟進行人臉識別：

步驟1：從存儲器中按順序取出一幀圖像數據進行圖像預處理，該圖像預處理含有光照補償和中值濾波操作；

步驟2：對圖像預處理后的幀數據進行人臉檢測：首先建立起反應人臉目標形狀變化規律的形狀統計模型和反應人臉目標灰度分布規律的局部灰度模型，局部灰度模型通過訓練得到；然后，利用局部灰度模型進行人臉搜索，利用形狀統計模型對搜索到的形狀進行近似表達，同時對合理性進行判斷，對不合理的形狀進行調整以保證形狀在統計意義上的合理性；如果檢測到有人臉目標，則執行步驟3，如果沒有檢測到人臉目標，則執行步驟1；

步驟3：對檢測到的當前幀圖像數據中存在的人臉圖片進行人臉圖片尺度變換處理和人臉圖片灰度歸一化處理；

步驟4：采用DCT算法和MMSD算法相結合的人臉識別算法，先對預先采集到的人臉數據庫的人臉圖片進行二維DCT變換，然后再對二維DCT變換后的變換系數矩陣應用MMSD算法進行特征提取，獲得最優特征鑒別矩陣W；

最優特征鑒別矩陣W的計算過程為：首先，對預先采集到的人臉數據庫的每個樣本做二維DCT變換，得到的變換系數矩陣為T={x₁,x₂,...,x_i...,x_N}，其中，x_i為每個樣本經過二維DCT變換后得到的變換系數向量，N是人臉數據庫的樣本數；

然后，依據變換系數矩陣T計算類間散度矩陣S_w和類內散度矩陣S_b；

最后，基于MMSD算法獲得人臉數據庫的最優特征鑒別矩陣W；

步驟5：將步驟3中經過尺度變換處理和灰度歸一化處理后的人臉圖片先經過二維DCT變換，然后再投影到步驟4中的最優特征鑒別矩陣W，利用最近鄰分類方法匹配人臉圖片，利用歐式距離進行測度運算，運算公式如下：

dist(Y,Zj)=Σk=1m(yk-zjk)2]]>

其中，Y為人臉圖片經過二維DCT變換后投影到最優特征鑒別矩陣W的向量，Z_j=W^Tx_j，W^T為W的轉置，x_j是變換系數矩陣T的第j列數據，j=1,2,...,N，y_k表示Y的第k個值，z_jk表示Z_j的第k個值，dist(Y,Z_j)為Y和Z_j的歐氏距離，m為Y的列數；

人臉識別的最終結果為：

r^*=min?dist(Y,Z_j)

其中，Z_j為Z的第j個列向量，Z=W^TT，r^*表示Y與Z_j的歐氏距離最小，這時的Z_j的列號對應的類別就是人臉識別的最終結果。

2.根據權利要求1所述的人臉識別方法，其特征是：所述工作站或高性能計算機的控制信號輸出端輸出攝像機控制信號，該攝像機控制信號控制攝像機的工作參數，攝像機的工作參數含有圖像的亮度、圖像的色度、圖像的對比度、鏡頭和對焦。