[發(fā)明專(zhuān)利]一種基于混合向量投影的人臉識(shí)別方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201410036228.6
• 申請(qǐng)日: 2014-01-24
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN103761513B
• 公開(kāi)（公告）日: 2018-04-06
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 路小波;胡長(zhǎng)暉
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 東南大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G06K9/00
• 分類(lèi)號(hào): G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 江蘇永衡昭輝律師事務(wù)所32250
• 代理人: 王斌

1.一種基于混合向量投影的人臉識(shí)別方法，其特征在于，該方法包括如下步驟：

步驟1：采集彩色人臉圖像，并轉(zhuǎn)換為灰度人臉圖像，具體流程如下：

步驟1.1：采集C個(gè)不同人的彩色人臉圖像，組成含有N張彩色人臉圖像的集合，其中C為總?cè)藬?shù)，也稱(chēng)為總類(lèi)數(shù)，N為彩色人臉圖像總數(shù)，第t個(gè)人的彩色人臉圖像數(shù)為n_t，其中t為人的編號(hào)，t＝1,2,…,C，每幅彩色人臉圖像的大小均為h×w×3，其中h為彩色人臉圖像矩陣的行數(shù)，w為彩色人臉圖像矩陣的列數(shù)；

步驟1.2：將所述步驟1.1中采集的N張彩色人臉圖像分別轉(zhuǎn)化為大小為h×w的灰度人臉圖像其中d為第t個(gè)人的彩色人臉圖像的編號(hào)，d＝1,2,…,n_t；

步驟2：將步驟1中得到的灰度人臉圖像分別轉(zhuǎn)化為向量，然后求取灰度人臉圖像向量的單位向量，具體流程如下：

步驟2.1：將灰度人臉圖像表示為如下的圖像矩陣：

其中j為灰度人臉圖像的圖像矩陣的行編號(hào)，j＝1,2,…,h，i為灰度人臉圖像的圖像矩陣的列編號(hào)，i＝1,2,…,w，x_ji表示灰度人臉圖像的圖像矩陣的第j行第i列的灰度值；

將所述圖像矩陣按列展開(kāi)，轉(zhuǎn)化為大小為hw×1的向量

Ltd=x11...xh1x12...xh2x13...xji...xhw;]]>

步驟2.2：將所述步驟2.1中得到的灰度人臉圖像向量轉(zhuǎn)換為大小為hw×1的單位向量

Vtd=Ltd||Ltd||]]>

其中表示灰度人臉圖像向量的長(zhǎng)度；

步驟3：將所述步驟2中得到的所有灰度人臉圖像的單位向量組成單位向量訓(xùn)練集，然后計(jì)算測(cè)試圖像向量在單位向量訓(xùn)練集中的每個(gè)單位向量及其類(lèi)均值單位向量上的混合投影長(zhǎng)度，具體流程如下：

步驟3.1：將所有灰度人臉圖像的單位向量組成單位向量訓(xùn)練集TRS如下：

TRS=[V11,...,V1n1,V21,...,V2n2,V31,...,Vtd,...,VCnC];]]>

步驟3.2：計(jì)算單位向量訓(xùn)練集TRS中每個(gè)人的所有單位向量的平均值，得到大小為hw×1類(lèi)均值向量如下：

Lt‾=1ntΣd=1ntVtd;]]>

步驟3.3：將步驟3.2中的類(lèi)均值向量轉(zhuǎn)化為大小為hw×1的單位向量如下：

Vt‾=Lt‾||Lt‾||]]>

其中表示類(lèi)均值向量的長(zhǎng)度；

步驟3.4：調(diào)整測(cè)試人臉圖像I的大小為h×w，將其表示為如下的圖像矩陣：

將測(cè)試圖像矩陣I按列展開(kāi)，轉(zhuǎn)化為大小為hw×1的測(cè)試圖像向量Y：

Y=y11...yh1y12...yh2y13...yji...yhw;]]>

步驟3.5：根據(jù)下式計(jì)算測(cè)試圖像向量Y在單位向量訓(xùn)練集TRS中的每個(gè)單位向量及其類(lèi)均值單位向量上的混合投影長(zhǎng)度P_t^d(Y)：

Ptd(Y)=k·(Y,Vtd)+(1-k)·(Y,Vt‾)]]>

其中(Y,V_t^d)表示測(cè)試圖像向量Y和單位向量V_t^d的內(nèi)積，表示測(cè)試圖像向量Y和類(lèi)均值單位向量的內(nèi)積；k為混合投影長(zhǎng)度P_t^d(Y)中內(nèi)積(Y,V_t^d)的權(quán)重，0≤k≤1；

步驟4：根據(jù)所述步驟3中得到的混合投影長(zhǎng)度，按照如下方法對(duì)測(cè)試人臉圖像I進(jìn)行分類(lèi)：

步驟4.1：將測(cè)試圖像向量Y的所有混合投影長(zhǎng)度，組成混合投影長(zhǎng)度集TES：

TES=[P11(Y),...,Ptd(Y),...,PCnC(Y)];]]>

步驟4.2：求取步驟4.1中混合投影長(zhǎng)度集TES中的混合投影長(zhǎng)度P_t^d(Y)最大值找出其對(duì)應(yīng)的灰度人臉圖像，然后根據(jù)該灰度人臉圖像所屬的人的編號(hào)e，判定測(cè)試人臉圖像I是屬于第e個(gè)人的人臉圖像；

其中e為T(mén)ES中的最大混合投影長(zhǎng)度對(duì)應(yīng)的灰度人臉圖像所屬的人的編號(hào)，e∈[1,2,…,C]，g為T(mén)ES中的最大混合投影長(zhǎng)度對(duì)應(yīng)的灰度人臉圖像的第e個(gè)人的圖像編號(hào)，g∈[1,2,…,n_e]。