[發明專利]針對不同尺度人臉圖像的識別方法

在審

• 申請號: 201610083936.4
• 申請日: 2016-02-06
• 公開（公告）號: CN105740838A
• 公開（公告）日: 2016-07-06
• 發明（設計）人: 張欣;劉海;于紅
• 申請（專利權）人: 河北大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 石家莊國域專利商標事務所有限公司 13112
• 代理人: 蘇艷肅

1.針對不同尺度人臉圖像的識別方法，其特征是，包括如下步驟：

a、對人臉圖像進行離散余弦變換(DCT)并獲得相同的DCT系數：將待識別的未知人臉圖像和用于匹配的已知人臉圖像集共同構成樣本集，把樣本集中的每一個二維人臉灰度圖像進行DCT變換,將轉換結果的二維DCT系數矩陣中的低頻部分選取56×46個分量保留下來；

b、對變換后的樣本集進行主成分分析(PCA)，獲得較低的特征維度：針對樣本集，用PCA構造包含20個最大特征值的特征子空間，將按照步驟a變換后的樣本集投影到該特征子空間中,分別得到每一幅人臉圖像的特征值；

c、利用相關系數歸一化法計算人臉圖像之間的特征匹配值：將未知人臉圖像的特征值與已知人臉圖像集的特征值分別計算相關系數并歸一化，得到一組特征匹配值；選取特征匹配值最大者即為與未知人臉圖像匹配的已知人臉圖像。

2.根據權利要求1所述的針對不同尺度人臉圖像的識別方法，其特征是，步驟a中針對尺度為M×N的數字人臉灰度圖像，其二維離散余弦變換公式:

F(u,v)=α(u)α(v)Σx=0M-1Σy=0N-1f(x,y)cosπ(2x+1)u2Mcosπ(2y+1)v2N---(1)]]>

其中,M和N分別為人臉灰度圖像的二維像素矩陣的行數和列數；x和y為圖像二維空間域坐標；f(x,y)為圖像二維空間域元素向量值；當廣義頻率變量u＝0時，當u＝1、2、...、M-1時，當廣義頻率變量v＝0時，當v＝1、2、...、N-1時，圖像經DCT變換后其低頻分量集中在左上角，高頻分量分布在右下角；舍去高頻部分，保留低頻部分的56×46個DCT系數，使不同尺度的人臉圖像具有了相同的尺度。