[發明專利]一種基于雙攝像頭的智能人臉識別方法及系統

有效

• 申請號: 201610983935.5
• 申請日: 2016-11-09
• 公開（公告）號: CN106845328B
• 公開（公告）日: 2019-10-11
• 發明（設計）人: 賀月路;鐘進堂;周榮華
• 申請（專利權）人: 廣州市賀氏辦公設備有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 廣州嘉權專利商標事務所有限公司 44205
• 代理人: 胡輝

本發明公開了一種基于雙攝像頭的智能人臉識別方法及系統，方法包括：通過雙攝像頭分別采集黑白人臉圖像和彩色人臉圖像；采用頻域殘差法對黑白人臉圖像進行顯著性檢測，得到黑白顯著性圖像；采用基于差分圖的PCA分析法在黑白顯著性圖像中進行黑白人臉識別；采用改進的膚色檢測算法對彩色人臉圖像進行膚色提取與分割，得到彩色人臉候選區域；采用改進的8級并行PCA分析法在彩色人臉候選區域中進行彩色人臉識別；根據黑白人臉識別的結果和彩色人臉識別的結果進行加權識別，得出最終的人臉識別結果。本發明具有識別率高、準確和魯棒性高的優點，可廣泛應用于生物特征識別領域。

技術領域

本發明涉及生物特征識別領域，尤其是一種基于雙攝像頭的智能人臉識別方法及系統。

背景技術

人臉識別因其在身份證識別、可視電話、檔案管理、公安(或罪犯識別)等方面的巨大應用前景而越來越成為當前圖像分析與模式識別領域的一個研究熱點。

現有人臉識別設備一般采用雙攝像頭：一個是可見光攝像頭，另一個是紅外線攝像頭。紅外線攝像頭幾乎不受照明的影響，所以實際識別時使用的是紅外線圖像。而人臉識別設備屏幕上顯示的不是紅外線圖像，而是可見光圖像，因為紅外線圖像是無法在屏幕上顯示的黑白圖像。目前的人臉識別設備大多只根據黑白圖像進行人臉識別，而忽略了可見光圖像等彩色圖像的識別作用。最近的研究表明，彩色圖像對于人臉識別能夠提供很多有用的信息，因此，若能充分利用彩色圖像的彩色信息，則可以有效地提高人臉的識別率。

在人臉圖像識別的算法中，PCA(rincipal Component Analysis，主成分分析)又稱K-L變換，被認為是最成功的線性鑒別分析方法之一，目前仍然被廣泛地應用在人臉等圖像識別領域。基于PCA的人臉識別算法原理簡單，易于實現、學習速度較快，但其識別率會隨著光照、訓練樣本數量等因素的變化而變化，不夠準確且魯棒性不高。

發明內容

為解決上述技術問題，本發明的目的在于：提供一種識別率高、準確和魯棒性高的，基于雙攝像頭的智能人臉識別方法。

本發明的另一目的在于：提供一種識別率高、準確和魯棒性高的，基于雙攝像頭的智能人臉識別系統。

本發明所采取的技術方案是：

一種基于雙攝像頭的智能人臉識別方法，包括以下步驟：

通過雙攝像頭分別采集黑白人臉圖像和彩色人臉圖像；

采用頻域殘差法對黑白人臉圖像進行顯著性檢測，得到黑白顯著性圖像；

采用基于差分圖的PCA分析法在黑白顯著性圖像中進行黑白人臉識別；

采用改進的膚色檢測算法對彩色人臉圖像進行膚色提取與分割，得到彩色人臉候選區域；

采用改進的8級并行PCA分析法在彩色人臉候選區域中進行彩色人臉識別；

根據黑白人臉識別的結果和彩色人臉識別的結果進行加權識別，得出最終的人臉識別結果。

進一步，所述采用頻域殘差法對黑白人臉圖像進行顯著性檢測，得到黑白顯著性圖像這一步驟，其具體為：

對黑白人臉圖像I(i，j)進行頻域殘差處理，得到黑白顯著性圖像S(i，j)，所述黑白顯著性圖像S(i，j)的表達式為：

其中，h_n(f)和g(i，j)分別為I(i，j)的均值濾波器和高斯濾波器；*、fft、ifft和lg分別表示卷積運算、傅里葉變換、逆傅里葉變換和以10為底的對數運算，NORM和PH分別表示復數的模和相位。

進一步，所述采用基于差分圖的PCA分析法在黑白顯著性圖像中進行黑白人臉識別這一步驟，其包括：