[發(fā)明專利]人臉認(rèn)證方法和裝置

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201510475310.3
• 申請(qǐng)日: 2015-08-05
• 公開（公告）號(hào): CN105138968A
• 公開（公告）日: 2015-12-09
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李旭;王洋;朱和貴;張祥德
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京天誠(chéng)盛業(yè)科技有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00
• 代理公司: 北京恩赫律師事務(wù)所 11469
• 代理人: 劉守憲;趙文成

1.一種人臉認(rèn)證方法，其特征在于，包括：

獲取人臉圖像樣本對(duì)；

對(duì)獲取的人臉圖像樣本對(duì)進(jìn)行預(yù)處理；

對(duì)預(yù)處理后的人臉圖像樣本對(duì)提取全局和局部的LBP特征，并對(duì)全局和局部的LBP特征進(jìn)行融合，得到融合后的特征；

根據(jù)預(yù)先訓(xùn)練后的聯(lián)合貝葉斯分類器，以所述融合后的特征作為輸入，計(jì)算判斷人臉圖像樣本對(duì)是否屬于同一個(gè)人。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的人臉認(rèn)證方法，其特征在于，所述對(duì)獲取的人臉圖像樣本對(duì)進(jìn)行預(yù)處理進(jìn)一步為：

對(duì)獲取的人臉圖像樣本對(duì)進(jìn)行基于AdaBoost算法的人臉檢測(cè)和ESR算法的人臉定位歸一化處理。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的人臉認(rèn)證方法，其特征在于，所述局部的LBP特征是對(duì)人臉圖像樣本對(duì)中由兩個(gè)眼睛、鼻子和嘴組成的局部區(qū)域進(jìn)行提取LBP特征所得到。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的人臉認(rèn)證方法，其特征在于，所述聯(lián)合貝葉斯分類器的訓(xùn)練方法包括：

對(duì)人臉圖像訓(xùn)練樣本進(jìn)行預(yù)處理；

對(duì)經(jīng)過(guò)預(yù)處理后的人臉圖像訓(xùn)練樣本提取全局和局部的LBP特征，并對(duì)全局和局部的LBP特征進(jìn)行融合，得到融合后的特征；

結(jié)合得到的融合后的特征，采用EM算法計(jì)算聯(lián)合貝葉斯算法模型參數(shù)，構(gòu)建出所述聯(lián)合貝葉斯分類器。

5.根據(jù)權(quán)利要求1-4中任一所述的人臉認(rèn)證方法，其特征在于，所述根據(jù)預(yù)先訓(xùn)練后的聯(lián)合貝葉斯分類器，以融合后的特征作為輸入，計(jì)算判斷人臉圖像樣本對(duì)是否屬于同一個(gè)人進(jìn)一步為：

根據(jù)預(yù)先訓(xùn)練的聯(lián)合貝葉斯分類器，以融合后的特征作為輸入，計(jì)算人臉圖像樣本對(duì)的相似度，將計(jì)算得到的相似度與預(yù)先設(shè)定的閾值相比較，判斷人臉圖像樣本對(duì)是否屬于同一個(gè)人。

6.一種人臉認(rèn)證裝置，其特征在于，包括：

獲取模塊：用于獲取人臉圖像樣本對(duì)；

預(yù)處理模塊：用于對(duì)獲取的人臉圖像樣本對(duì)進(jìn)行預(yù)處理；

特征提取模塊：用于對(duì)預(yù)處理后的人臉圖像樣本對(duì)提取全局和局部的LBP特征，并對(duì)全局和局部的LBP特征進(jìn)行融合，得到融合后的特征；

判斷模塊：用于根據(jù)預(yù)先訓(xùn)練后的聯(lián)合貝葉斯分類器，以所述融合后的特征作為輸入，計(jì)算判斷人臉圖像樣本對(duì)是否屬于同一個(gè)人。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的人臉認(rèn)證裝置，其特征在于，所述預(yù)處理模塊，進(jìn)一步用于對(duì)獲取的人臉圖像樣本對(duì)進(jìn)行基于AdaBoost算法的人臉檢測(cè)和ESR算法的人臉定位歸一化處理。

8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的人臉認(rèn)證裝置，其特征在于，所述特征提取模塊，提取的局部的LBP特征是對(duì)人臉圖像樣本對(duì)中由兩個(gè)眼睛、鼻子和嘴組成的局部區(qū)域進(jìn)行提取LBP特征所得到。

9.根據(jù)權(quán)利要求6所述的人臉認(rèn)證裝置，其特征在于，所述判斷模塊，還包括：

預(yù)處理子模塊：用于對(duì)人臉圖像訓(xùn)練樣本進(jìn)行預(yù)處理；

特征提取子模塊：用于對(duì)經(jīng)過(guò)預(yù)處理后的人臉圖像訓(xùn)練樣本提取全局和局部的LBP特征，并對(duì)全局和局部的LBP特征進(jìn)行融合，得到融合后的特征；

計(jì)算子模塊：用于結(jié)合得到的融合后的特征，采用EM算法計(jì)算聯(lián)合貝葉斯算法模型參數(shù)，構(gòu)建出所述聯(lián)合貝葉斯分類器。

10.根據(jù)權(quán)利要求6-9中任一所述的人臉認(rèn)證裝置，其特征在于，所述判斷模塊，進(jìn)一步用于根據(jù)預(yù)先訓(xùn)練的聯(lián)合貝葉斯分類器，以融合后的特征作為輸入，計(jì)算人臉圖像樣本對(duì)的相似度，將計(jì)算得到的相似度與預(yù)先設(shè)定的閾值相比較，判斷人臉圖像樣本對(duì)是否屬于同一個(gè)人。