[發明專利]基于PCANet的人臉識別方法

在審

• 申請號: 201610832790.9
• 申請日: 2016-09-19
• 公開（公告）號: CN106650574A
• 公開（公告）日: 2017-05-10
• 發明（設計）人: 解梅;周揚;朱倩;程石磊
• 申請（專利權）人: 電子科技大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/40;G06K9/62
• 代理公司: 電子科技大學專利中心51203
• 代理人: 周劉英

1.基于PCANet的人臉識別方法，其特征在于，包括下列步驟：

步驟1：將待識別圖像進行圖像預處理，圖像預處理包括灰度圖轉換及灰度增強；

步驟2：對預處理后的待識別圖像進行多角度人臉檢測，若存在人臉，則執行步驟3：

步驟3：若待識別人臉為非正面人臉，則進行人臉校正：

基于標準正面人臉圖像的面部器官特征點的位置分布信息，構建人臉特征點的標準位置信息；

對非正面人臉，基于標準位置信息進行旋轉重建，得到正面人臉；

步驟4：基于面部器官對待識別人臉圖像進行圖像分塊，然后使用PCANet分別提取各圖像塊的人臉特征，得到待識別人臉圖像的人臉特征數據，并與人臉數據庫中的人臉特征數據進行遍歷式人臉匹配，取最優匹配作為人臉識別結果；

其中人臉數據庫中的人臉特征數據的讀寫方式為：序列化的寫和反序列化的讀。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，步驟3、4中所述的面部器官包括眉毛、眼睛、鼻子和嘴巴。

3.如權利要求1或2所述的方法，其特征在于，步驟2中，采用Adaboost方式進行多角度人臉檢測，角度范圍為0～45°。

4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，步驟4中，最優匹配為人臉數據庫中的人臉特征數據與待識別圖像的人臉特征數據的卡方距離最小。

5.如權利要求4所述的方法，其特征在于，步驟4還進一步包括：判斷最優匹配與待識別圖像的人臉特征數據的卡方距離是否小于預設閾值，若是，則將最優匹配作為人臉識別結果；否則，輸出人臉識別失敗。