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[發(fā)明專利]人臉識別方法和裝置有效

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201510843973.6 申請日: 2015-11-26
公開(公告)號: CN106803055B 公開(公告)日: 2019-10-25
發(fā)明(設計)人: 丁守鴻;李季檁;汪鋮杰;黃飛躍;吳永堅;譚國富 申請(專利權(quán))人: 騰訊科技(深圳)有限公司
主分類號: G06K9/00 分類號: G06K9/00
代理公司: 北京三高永信知識產(chǎn)權(quán)代理有限責任公司 11138 代理人: 劉映東
地址: 518000 廣東省深圳*** 國省代碼: 廣東;44
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 識別 方法 裝置
【權(quán)利要求書】:

1.一種人臉識別方法,其特征在于,所述方法包括:

提取目標人臉圖像的局部二值模式LBP特征向量;

根據(jù)所述LBP特征向量,計算所述目標人臉圖像的高維特征向量;

獲取人臉圖像庫中的每個人的高維特征向量,其中,所述人臉圖像庫包括m*n張人臉圖像,m為所述人臉圖像庫中的人的個數(shù),n為每個人的人臉圖像的張數(shù);

初始化Sμ和Sε;Sμ為m維方陣,是所述人臉圖像庫中每個人的n張人臉圖像的協(xié)方差矩陣;Sε為m*n矩陣,是所述人臉圖像庫中不同人之間的協(xié)方差矩陣;

計算F和G:

根據(jù)所述F和所述G,計算所述人臉圖像庫中第i個人的高斯分布均值μi,以及所述第i個人和第j個人的聯(lián)合分布協(xié)方差矩陣εij,其中,xi為所述第i個人的高維特征向量,xj為所述第j個人的高維特征向量;

更新所述Sμ和所述Sε

若所述Sμ和所述Sε不收斂,則再次執(zhí)行所述計算F和所述G的步驟;

若所述Sμ和所述Sε收斂,則根據(jù)所述Sμ和所述Sε收斂時的所述F和所述G,以及收斂時的所述Sμ和所述Sε,計算并存儲訓練矩陣,所述訓練矩陣A=(Sμ+Sε)-1-(F+G),

獲取訓練矩陣,所述訓練矩陣為通過聯(lián)合貝葉斯算法對人臉圖像庫中的人臉圖像訓練得到的矩陣;

根據(jù)所述目標人臉圖像的高維特征向量以及所述訓練矩陣,對所述目標人臉圖像進行人臉識別。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述根據(jù)所述目標人臉圖像的高維特征向量以及所述訓練矩陣,對所述目標人臉圖像進行人臉識別,包括:

獲取參考人臉圖像的高維特征向量;

設所述目標人臉圖像的高維特征向量為xa,所述參考人臉圖像的高維特征向量為xb,所述訓練矩陣包括A和G;

根據(jù)所述目標人臉圖像的高維特征向量、所述參考人臉圖像的高維特征向量以及所述訓練矩陣,計算所述目標人臉圖像和所述參考人臉圖像的相似度,所述相似度為:

其中,為xa的轉(zhuǎn)置向量,為xb的轉(zhuǎn)置向量。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述提取目標人臉圖像的局部二值模式LBP特征向量,包括:

獲取k個縮放后的目標人臉圖像,k個所述縮放后的目標人臉圖像為按照k個預設倍數(shù)對所述目標人臉圖像分別進行縮放后得到的圖像,k為正整數(shù);

對于所述目標人臉圖像以及k個所述縮放后的目標人臉圖像中的每一張人臉圖像,確定所述人臉圖像中的人臉關鍵點,提取所述人臉關鍵點處的LBP特征向量;

根據(jù)提取到的各個所述人臉關鍵點的LBP特征向量,組合確定所述目標人臉圖像的LBP特征向量。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述根據(jù)所述LBP特征向量計算所述目標人臉圖像的高維特征向量,包括:

設所述目標人臉圖像的LBP特征向量為xr

對進行主成分分析PCA降維,保留前N維特征,得到降維矩陣P,N為正整數(shù);

對所述xr,計算:xp=Pxr

對所述xp進行三層貝葉斯概率模型LDA降維,得到降維矩陣L;

對所述xp計算:x=Lxp,x即為所述目標人臉圖像的高維特征向量。

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