[發明專利]基于相位輪廓術的相位和反射率的人臉識別裝置及方法有效
| 申請號: | 201610103659.9 | 申請日: | 2016-02-25 |
| 公開(公告)號: | CN105608449B | 公開(公告)日: | 2021-06-22 |
| 發明(設計)人: | 劉凱;王前慧;余祥 | 申請(專利權)人: | 四川大學 |
| 主分類號: | G06K9/00 | 分類號: | G06K9/00 |
| 代理公司: | 成都弘毅天承知識產權代理有限公司 51230 | 代理人: | 楊保剛 |
| 地址: | 610064 四川*** | 國省代碼: | 四川;51 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 相位 輪廓 反射率 識別 裝置 方法 | ||
基于相位輪廓術的相位和反射率的人臉識別裝置及方法,本發明涉及人臉識別領域,其旨在解決現有技術的裝置存在成本高昂,精度低且通用性差,其方法存在計算量龐大,算法結構優化不足等技術問題。該發明主要包括使用PMP方法對人臉進行掃描并計算出人臉的相位數據和反射率數據,而不需要獲得三維數據;對人臉區域的相位數據進行歸一化處理;使用PCA方法分別對人臉的相位圖和反射率圖進行降維處理,用最近鄰分類器對人臉進行分類識別。本發明用于簡化人臉識別運算并降低實現成本。
技術領域
本發明涉及人臉識別領域,具體涉及一種基于相位輪廓術的相位和反射率的人臉識別。
背景技術
人臉識別技術的研究最初主要集中在二維人臉識別領域,很多識別方法相繼被提出。經典的二維人臉識別方法主要有基于幾何特征、基于代數特征和基于機器學習的方法。其中,特征臉(Eigenface)方法是一種基于統計特征的、較為成功的人臉識別方法。特征臉(Eigenface)是由主成分分析(Principal component analysis,PCA)導出的一種人臉識別方法,它的核心步驟是對人臉圖像進行K-L變換以獲得特征臉矩陣數據,然后將原始人臉圖像投影到特征臉矩陣上以實現降維和特征提取,最后使用最近鄰分類器進行人臉的分類識別。最近十多年,隨著計算機技術和測量儀器的發展,三維數據越來越容易被獲得,很多的研究人員開始從二維人臉識別研究轉向了三維人臉識別研究。機器視覺領域的三維數據測量目前主要有被動立體測量和主動立體測量兩種技術。其中相位測量輪廓術(Phasemeasuring profilometry,PMP)是一種結構光測量,屬于非常成功的三維測量技術,其數據精度很高。現有的三維人臉識別方法主要有基于空域匹配、基于整體特征匹配和基于3D+2D雙模態的識別算法。
二維人臉識別技術已經比較成熟,也進入了商業應用,但是二維人臉識別有很多方面的缺陷,它容易受到環境光、姿態以及表情等因素的影響,識別效果很難再得到進一步提高了。隨著計算機技術和測量儀器的發展,三維數據越來越容易被獲得,因此很多的研究開始從二維人臉識別研究轉向了三維人臉識別研究。其中相位測量輪廓術(Phasemeasuring profilometry,PMP)是一種結構光測量,屬于非常成功的三維測量技術,其數據精度很高。由于三維人臉數據相對于二維人臉數據受光照影響較小,因此獲得比二維人臉識別更好的識別效果。其中,利用深度圖的三維人臉識別方法屬于基于整體特征匹配的方法,它將三維人臉識別轉化為二維人臉識別,這樣大大簡化了算法。但是在結構光測量中,三維數據的獲得需要依賴標定數據,而標定所要求的計算量大或技術要求高,而且在三維人臉識別之前需要進行三維點云的計算,計算量很大。
發明內容
針對上述現有技術,本發明目的是提供基于相位輪廓術的相位和反射率的人臉識別裝置及方法,其旨在解決現有技術的裝置存在成本高昂,精度低且通用性差,其方法存在計算量龐大,算法結構優化不足等技術問題;此外,裝置及方法均易受到環境變量的顯著影響,從而進一步降低系統識別精度和效率。
為達到上述目的,本發明采用的技術方案如下:
基于相位輪廓術的相位和反射率的人臉識別裝置,包括投影單元:其中包括能夠投影圖案的光源,第一透鏡,正弦光柵模板,相移器和第二透鏡;所述的第一透鏡:用于會聚光源的輸出光;所述的正弦光柵模板:接收第一透鏡的透射光并透射具有第一正弦相位的平行光;所述的相移器:用于調整正弦光柵模板并使其透射具有第二正弦相位的平行光;所述的第二透鏡:接收正弦光柵模板透射第一正弦相位的平行光或第二正弦相位的平行光并聚焦投影至被識別對象表面;進一步包括處理單元:用于計算與控制,控制相移器和光源;還包括圖像傳感單元:接收被識別對象的表面調制光并反饋光照信號至處理單元。
上述方案中,所述的圖像傳感單元,包括依次連接的電荷耦合陣列器件,濾波電路,積分電路,視頻處理模塊和放大輸出電路。
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