[發(fā)明專(zhuān)利]基于法醫(yī)素描的人臉識(shí)別方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201410166300.7
• 申請(qǐng)日: 2014-04-24
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN103902991A
• 公開(kāi)（公告）日: 2014-07-02
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 高新波;彭春蕾;王楠楠;李潔;張聲傳;張銘津;任文君;胡彥婷
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 西安電子科技大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G06K9/00
• 分類(lèi)號(hào): G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 陜西電子工業(yè)專(zhuān)利中心 61205
• 代理人: 王品華;朱紅星

1.一種基于法醫(yī)素描的人臉識(shí)別方法，包括如下步驟：

(1)將訓(xùn)練畫(huà)像數(shù)據(jù)庫(kù)中的畫(huà)像-照片對(duì)集劃分為訓(xùn)練畫(huà)像樣本集和訓(xùn)練照片樣本集，將法醫(yī)素描數(shù)據(jù)庫(kù)中的法醫(yī)素描-嫌疑犯照片對(duì)集劃分為法醫(yī)素描測(cè)試樣本集和嫌疑犯照片測(cè)試樣本集，且法醫(yī)素描測(cè)試樣本集與嫌疑犯照片測(cè)試樣本集中的樣本個(gè)數(shù)相同，均表示為N；

(2)選取法醫(yī)素描測(cè)試樣本集中的第i張法醫(yī)素描測(cè)試樣本S_i，利用人臉畫(huà)像-照片生成方法，生成對(duì)應(yīng)的偽照片Sp_i，得到N張偽照片組成法醫(yī)素描測(cè)試偽照片集，用D_s表示；選取嫌疑犯照片測(cè)試樣本集中的第i張嫌疑犯照片測(cè)試樣本P_i，利用人臉畫(huà)像-照片生成方法，在生成過(guò)程中將訓(xùn)練畫(huà)像樣本集替換為訓(xùn)練照片樣本集，生成對(duì)應(yīng)的偽照片Pp_i，得到N張偽照片組成嫌疑犯照片測(cè)試偽照片集，用D_p表示；

(3)選取法醫(yī)素描測(cè)試偽照片集D_s中的第i張偽照片Sp_i，利用人臉識(shí)別方法，逐個(gè)與嫌疑犯照片測(cè)試偽照片集D_p中的偽照片進(jìn)行人臉比對(duì)，若比對(duì)到的偽照片為Pp_i，表示識(shí)別正確；

(4)重復(fù)步驟(3)，直至處理完法醫(yī)素描測(cè)試偽照片集D_s中的所有偽照片，統(tǒng)計(jì)識(shí)別正確的次數(shù)為n，得出識(shí)別率r：

r＝n/N。

2.根據(jù)權(quán)利要求1中基于法醫(yī)素描的人臉識(shí)別方法，其中所述步驟(2)所述中的人臉畫(huà)像-照片生成方法，采用基于稀疏表示的畫(huà)像-照片生成方法，其步驟如下：

(2a)根據(jù)訓(xùn)練畫(huà)像數(shù)據(jù)庫(kù)和測(cè)試樣本S_t，用偽非線性方法生成一幅初始偽照片S_L；

(2b)將初始偽照片S_L和測(cè)試樣本S_t重新分為相同大小及相同重疊程度的塊，其中S_L＝{S_L1,S_L2,…,S_LM},S_t＝{S_t1,S_t2,…,S_tM},M為塊的總個(gè)數(shù)，提取測(cè)試樣本S_t中每一塊的特征向量f；

(2c)利用訓(xùn)練畫(huà)像樣本集和訓(xùn)練照片樣本集聯(lián)合學(xué)習(xí)，得到畫(huà)像塊字典D_ts和照片塊字典D_tp；

(2d)利用步驟(2b)中得到的特征向量f和步驟(2c)中得到的畫(huà)像塊字典D_ts，按照下式尋找其稀疏表示，得到其稀疏表示系數(shù)W：

minw||f-Dtsw||22+β||w||1,]]>

其中β為稀疏表示懲罰因子，取值為0.05；

(2e)利用步驟(2c)中得到的照片塊字典D_tp和步驟(2d)中得到的稀疏表示系數(shù)w，按照下式合成高清晰度細(xì)節(jié)明顯的特征信息塊S_Hi：

S_Hi＝D_tpw，

其中i＝1,2,…,M′,M′為信息塊的總個(gè)數(shù)；

(2f)將步驟(2e)得到的高清晰度細(xì)節(jié)明顯的特征信息塊S_Hi加到步驟(2a)得到的初始偽照片S_L對(duì)應(yīng)的塊S_Li上，以增強(qiáng)清晰度和細(xì)節(jié)，得到最終的偽照片塊；

(2g)重復(fù)執(zhí)行步驟(2d)-(2f)直至得到M塊最終的偽照片塊，并將得到的這些最終偽照片塊進(jìn)行組合得到與測(cè)試樣本對(duì)應(yīng)的偽照片。

3.根據(jù)權(quán)利要求1中基于法醫(yī)素描的人臉識(shí)別方法，其中所述步驟(3)中的人臉識(shí)別方法，采用Fisherface法，其步驟如下：

(3a)選取偽照片集D_s中的前c張偽照片和偽照片集D_p中的前c張偽照片作為訓(xùn)練樣本集，c為訓(xùn)練樣本集中的樣本個(gè)數(shù)，偽照片集D_s和偽照片集D_p中剩余的偽照片作為測(cè)試樣本集；

(3b)將訓(xùn)練樣本集中偽照片集D_s的第i張偽照片Sp_i和偽照片集D_p的第i張偽照片Pp_i劃分成一類(lèi)，則總共劃分成c類(lèi)，c為大于等于2的整數(shù)，計(jì)算類(lèi)內(nèi)離散度矩陣S_W和類(lèi)間離散度矩陣S_B：

SW=Σi=1c((Spi-μi)(Spi-μi)T+(Ppi-μi)(Ppi-μi)T),]]>

SB=Σi=1c2(μi-μ)(μi-μ)T,]]>

其中

μ_i＝(Sp_i+Pp_i)/2，

μ=Σi=1cμi/c;]]>

(3c)計(jì)算費(fèi)希爾線性判別分析FLDA變換空間U：

U=argmaxU|UTSBU||UTSWU|=[u1',u2',...,ul',...,uK'],]]>

其中U^T為變換空間U的轉(zhuǎn)置，μ_l′為類(lèi)內(nèi)離散度矩陣S_W和類(lèi)間離散度矩陣S_B的第l個(gè)廣義特征向量，l＝1,2,…,K，K為廣義特征向量的個(gè)數(shù)，K取大于等于2的整數(shù)；

(3d)逐個(gè)將偽照片集D_s和偽照片集D_p中的偽照片z在費(fèi)希爾線性判別分析FLDA變換空間U上進(jìn)行投影，得到投影后的向量v：

v＝U^Tz，

(3e)逐個(gè)計(jì)算偽照片集D_s中的偽照片Sp_i在變換空間U上投影后的向量和偽照片集D_p中的偽照片在變換空間U上投影后的向量之間的歐氏距離，選擇歐氏距離最小時(shí)偽照片集D_p中的偽照片作為比對(duì)到的偽照片。