[發(fā)明專利]人臉識(shí)別方法和裝置

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201510843973.6
• 申請(qǐng)日: 2015-11-26
• 公開（公告）號(hào): CN106803055B
• 公開（公告）日: 2019-10-25
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 丁守鴻;李季檁;汪鋮杰;黃飛躍;吳永堅(jiān);譚國(guó)富
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00
• 代理公司: 北京三高永信知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限責(zé)任公司 11138
• 代理人: 劉映東

本發(fā)明公開了一種人臉識(shí)別方法和裝置，屬于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。方法包括：提取目標(biāo)人臉圖像的局部二值模式LBP特征向量；根據(jù)LBP特征向量計(jì)算目標(biāo)人臉圖像的高維特征向量；獲取訓(xùn)練矩陣，訓(xùn)練矩陣為通過聯(lián)合貝葉斯算法對(duì)人臉圖像庫(kù)中的人臉圖像訓(xùn)練得到的矩陣；根據(jù)目標(biāo)人臉圖像的高維特征向量以及訓(xùn)練矩陣，對(duì)目標(biāo)人臉圖像進(jìn)行人臉識(shí)別；解決了現(xiàn)有技術(shù)中人臉識(shí)別的準(zhǔn)確度較低的問題；達(dá)到了可以將LBP算法和聯(lián)合貝葉斯算法進(jìn)行結(jié)合來進(jìn)行人臉識(shí)別，提高人臉識(shí)別的準(zhǔn)確度的效果。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種人臉識(shí)別方法和裝置。

背景技術(shù)

人臉識(shí)別技術(shù)通常包括兩個(gè)步驟。第一，對(duì)人臉圖像進(jìn)行特征提取；第二，對(duì)提取到的特征與參考人臉圖像中的特征進(jìn)行相似度計(jì)算。

現(xiàn)有技術(shù)中，在計(jì)算特征的相似度時(shí)，通常采用基于馬氏距離的計(jì)算方式來計(jì)算。然而受基于馬氏距離的計(jì)算算法的限定，上述方案計(jì)算得到的相似度的準(zhǔn)確度較低。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的問題，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種人臉識(shí)別方法和裝置。所述技術(shù)方案如下：

第一方面，提供了一種人臉識(shí)別方法，包括：

提取目標(biāo)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(jì)算所述目標(biāo)人臉圖像的高維特征向量；

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

根據(jù)所述目標(biāo)人臉圖像的高維特征向量以及所述訓(xùn)練矩陣，對(duì)所述目標(biāo)人臉圖像進(jìn)行人臉識(shí)別。

第二方面，提供了一種人臉識(shí)別裝置，包括：

特征提取模塊，用于提取目標(biāo)人臉圖像的局部二值模式LBP特征向量；

第一計(jì)算模塊，用于根據(jù)所述特征提取模塊提取到的所述LBP特征向量計(jì)算所述目標(biāo)人臉圖像的高維特征向量；

矩陣獲取模塊，用于獲取訓(xùn)練矩陣，所述訓(xùn)練矩陣為通過聯(lián)合貝葉斯算法對(duì)人臉圖像庫(kù)中的人臉圖像訓(xùn)練得到的矩陣；

人臉識(shí)別模塊，用于根據(jù)所述第一計(jì)算模塊計(jì)算得到的所述目標(biāo)人臉圖像的高維特征向量以及所述矩陣獲取模塊獲取到的所述訓(xùn)練矩陣，對(duì)所述目標(biāo)人臉圖像進(jìn)行人臉識(shí)別。

本發(fā)明實(shí)施例提供的技術(shù)方案的有益效果是：

通過LBP算法提取目標(biāo)人臉圖像的LBP特征向量，進(jìn)而根據(jù)該LBP特征向量以及訓(xùn)練矩陣來對(duì)目標(biāo)人臉圖像進(jìn)行人臉識(shí)別，該訓(xùn)練矩陣為通過聯(lián)合貝葉斯算法對(duì)人臉圖像庫(kù)訓(xùn)練得到的矩陣；解決了現(xiàn)有技術(shù)中人臉識(shí)別的準(zhǔn)確度較低的問題；達(dá)到了可以將LBP算法和聯(lián)合貝葉斯算法進(jìn)行結(jié)合來進(jìn)行人臉識(shí)別，提高人臉識(shí)別的準(zhǔn)確度的效果。同時(shí)，人臉圖像庫(kù)中的圖像可以包括用戶處于不同角度、不同表情或者不同光照時(shí)的圖像，所以上述方法在人臉被遮擋或者面部光照變化強(qiáng)烈時(shí)，仍然可以有較高的人臉識(shí)別準(zhǔn)確率。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例描述中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1是本發(fā)明各個(gè)實(shí)施例提供的人臉識(shí)別方法所涉及的服務(wù)器的框圖；

圖2是本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例提供的人臉識(shí)別方法的方法流程圖；

圖3A是本發(fā)明另一個(gè)實(shí)施例提供的人臉識(shí)別方法的方法流程圖；

圖3B是本發(fā)明另一個(gè)實(shí)施例提供的提取目標(biāo)人臉圖像的LBP特征向量的提取方法的方法流程圖；