[發(fā)明專利]人臉識別方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201310753080.3
• 申請日: 2013-12-31
• 公開（公告）號: CN103679159A
• 公開（公告）日: 2014-03-26
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 高偉杰;周玉;王勇進(jìn)
• 申請（專利權(quán)）人: 海信集團(tuán)有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京友聯(lián)知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11343
• 代理人: 尚志峰;汪海屏

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，涉及一種人臉識別方法。

背景技術(shù)

人臉識別技術(shù)是生物特征識別技術(shù)的一種。人臉識別系統(tǒng)首先采集人臉圖像并檢測人臉區(qū)域，然后將檢測到的人臉圖像與預(yù)先存儲(chǔ)的人臉模板圖像進(jìn)行對比，從而對檢測到的人臉圖像進(jìn)行識別。

相關(guān)技術(shù)中的人臉識別技術(shù)一般是采集每個(gè)人的多張注冊圖像，其中每張注冊圖像對應(yīng)于一種面部姿態(tài)，但是在實(shí)際應(yīng)用中的很多情況下只有一張正臉注冊圖像，例如公安系統(tǒng)中只有一張身份證照片（稱為小注冊樣本），在這種情況下，由于沒有足夠的注冊樣本，因此很難對采集到的不同姿態(tài)的人臉圖像做出正確的識別。

此外，相關(guān)技術(shù)中的人臉識別技術(shù)通常是在待識別的人臉圖像上用SIFT（Scale-invariant?feature?transform，尺度不變特征轉(zhuǎn)換）技術(shù)檢測到SIFT特征點(diǎn)，然后根據(jù)SIFT特征點(diǎn)的位置與人臉模板圖像中相應(yīng)的點(diǎn)進(jìn)行匹配，以對待識別的人臉圖像進(jìn)行識別。但是在待識別的人臉圖像的分辨率較低時(shí)，使用SIFT技術(shù)檢測出點(diǎn)的特征點(diǎn)的位置和數(shù)量不穩(wěn)定，并且檢測到的特征點(diǎn)較少，因此識別的正確率較低。

因此，如何在小注冊樣本的情況下實(shí)現(xiàn)對人臉圖像的識別，并且提高人臉識別的正確率成為亟待解決的技術(shù)問題。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明正是基于上述技術(shù)問題至少之一，提供了一種新的人臉識別技術(shù)，可以準(zhǔn)確地對待識別的人臉圖像進(jìn)行識別，解決了由于每個(gè)人的人臉模板較少，導(dǎo)致識別錯(cuò)誤率較高，甚至不進(jìn)行識別的問題。同時(shí)，在待識別的人臉圖像的分辨率較小時(shí)，也能夠準(zhǔn)確地檢測出面部關(guān)鍵點(diǎn)，提高了小分辨率人臉圖像的識別率。

有鑒于此，本發(fā)明提供了一種人臉識別方法，包括：檢測待識別的人臉圖像中的至少一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)；提取所述至少一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)中每個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的特征；根據(jù)所述每個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的特征匹配與所述每個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)相對應(yīng)的每張人臉模板中的目標(biāo)關(guān)鍵點(diǎn)；根據(jù)所述至少一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的特征，以及從所述每張人臉模板中匹配到的至少一個(gè)所述目標(biāo)關(guān)鍵點(diǎn)的特征，對所述待識別的人臉圖像進(jìn)行識別。

在該技術(shù)方案中，由于人臉圖像中的關(guān)鍵點(diǎn)位置是已知的，例如圍繞人臉眼睛的關(guān)鍵點(diǎn)，因此通過對待識別的人臉圖像中的關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行檢測，并根據(jù)每個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的特征在每張人臉模板中匹配相對應(yīng)的目標(biāo)關(guān)鍵點(diǎn)，以通過待識別的人臉圖像中的關(guān)鍵點(diǎn)的特征，以及在每張人臉模板中匹配到的目標(biāo)關(guān)鍵點(diǎn)的特征，對待識別的人臉圖像進(jìn)行識別，使得在小注冊樣本（即每個(gè)人的人臉模板較少）的情況下，也能夠通過人臉圖像中的關(guān)鍵點(diǎn)匹配到相對應(yīng)的目標(biāo)關(guān)鍵點(diǎn)，從而準(zhǔn)確地對待識別的人臉圖像進(jìn)行識別，解決了由于每個(gè)人的人臉模板較少，導(dǎo)致識別錯(cuò)誤率較高，甚至不進(jìn)行識別的問題。同時(shí)，在待識別的人臉圖像的分辨率較小時(shí)，也能夠準(zhǔn)確地檢測出面部關(guān)鍵點(diǎn)，提高了小分辨率人臉圖像的識別率。

在上述技術(shù)方案中，優(yōu)選地，所述根據(jù)所述至少一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的特征，以及從所述每張人臉模板中匹配到的至少一個(gè)所述目標(biāo)關(guān)鍵點(diǎn)的特征，對所述待識別的人臉圖像進(jìn)行識別的步驟具體為：根據(jù)所述至少一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的特征，生成所述待識別的人臉圖像的特征，以及根據(jù)所述至少一個(gè)目標(biāo)關(guān)鍵點(diǎn)的特征，生成所述每張人臉模板的特征；計(jì)算所述待識別的人臉圖像的特征與所述每張人臉模板的特征之間的歐式距離；選擇特征與所述待識別的人臉圖像的特征之間的歐式距離最短的人臉模板作為識別到的人臉圖像。

在該技術(shù)方案中，具體來說，每個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的特征和每個(gè)目標(biāo)關(guān)鍵點(diǎn)的特征都可以通過一個(gè)向量來表示，在待識別的人臉圖像中檢測到多個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)時(shí)，可以將多個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)的特征進(jìn)行串聯(lián)，即將多個(gè)向量串聯(lián)，以得到待識別的人臉圖像的特征（一個(gè)向量），并將從每張人臉模板中匹配到的目標(biāo)關(guān)鍵點(diǎn)的特征進(jìn)行串聯(lián)，以得到每張人臉模板的特征（一個(gè)向量），通過對待識別的人臉圖像的特征與每張人臉模板的特征求歐式距離，以從人臉模板中查找與待識別的人臉圖像相匹配的人臉模板。

在上述技術(shù)方案中，優(yōu)選地，還包括：判斷所述識別到的人臉圖像的特征與所述待識別的人臉圖像的特征之間的歐式距離是否大于或等于預(yù)定數(shù)值，若是，則判定識別失敗，否則，判定識別成功。

在該技術(shù)方案中，通過判斷識別到的人臉圖像的特征與待識別的人臉圖像的特征之間的歐式距離是否大于或等于預(yù)定數(shù)值，可以降低對人臉圖像的誤識別率，提高人臉圖像識別的正確率。具體來說，在人臉模板中不存在于待識別的人臉圖像相匹配的人臉模板，即沒有存儲(chǔ)待識別的人臉圖像的注冊樣本時(shí)，通過計(jì)算并比較歐式距離，也會(huì)得到一個(gè)識別結(jié)果，造成識別錯(cuò)誤，因此可以對歐式距離與預(yù)定數(shù)值進(jìn)行比較，以提高對人臉圖像識別的正確率。