[發明專利]一種跨年齡人臉識別方法

有效

• 申請號: 201611153619.1
• 申請日: 2016-12-14
• 公開（公告）號: CN106650650B
• 公開（公告）日: 2020-04-24
• 發明（設計）人: 胡海峰;吳永波;李昊曦;杜靈雙
• 申請（專利權）人: 廣東順德中山大學卡內基梅隆大學國際聯合研究院;中山大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 廣州粵高專利商標代理有限公司 44102
• 代理人: 林麗明

1.一種跨年齡人臉識別方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1：對要識別的人臉圖像進行密集采樣，即將人臉圖像劃分為多個互相重疊的塊，對每一塊進行像素矢量的提取，劃分時塊的重疊半徑采取多個值來保留人臉的局部信息；

S2：對于已提取的像素矢量，建立一棵決策樹，將樹的根節點概率值設置為1，采用最大熵的原則遞歸擴展樹，最后為樹的每個葉子節點分配一個編碼，其中，每個葉子節點代表了一個局部特征；

S3：對每一幅人臉圖像，將獲取的最大熵特征描述編碼串聯成一個特征向量，對該特征向量重新進行分割，采用主成分分析方法對特征向量進行降維，獲得的特征向量v作為老化感知去噪自動編碼器的輸入；

S4：用老化感知去噪自動編碼器對特征向量v進行編碼，生成4個年齡段的人臉特征向量v'_i，i＝1,...,4，其中4個年齡段包括：幼年，青年，成年，老年；

S5：將兩幅人臉合成的特征向量按照年齡段串聯成一個長向量，同時原始人臉的特征向量也合并入該向量，通過計算兩向量的余弦距離來判斷兩幅人臉是否來自同一人；

S6：模型訓練時，提取同一個人的四個年齡段的人臉最大熵特征，將特征向量v加入噪聲后映射到隱含層得到一個有損壓縮碼h，然后用h來預測四個年齡段的特征向量v'_i，通過最小化損失函數得到自動編碼器，通過多次上述的映射與重構過程生成多層老化感知去噪自動編碼器，在構造多層去噪自動編碼器時，需要用嚴格玻爾茲曼機以非監督的方式逐層地進行預訓練。

2.根據權利要求1所述的跨年齡人臉識別方法，其特征在于，所述步驟S1中，為保證局部一致性，劃分塊時使重疊部分占整個塊的50％，對劃分好的塊，采用采樣半徑r＝{1,3,5,7}進行采樣，通過計算中心像素與半徑r處的8個臨近像素點的差值獲得像素矢量。

3.根據權利要求2所述的跨年齡人臉識別方法，其特征在于，所述步驟S2中，決策樹采用貪婪的模式進行擴展，在每一次節點分裂中，都使得編碼分配的熵最大，在把第i個節點分成兩個子節點的過程中，信息增益為：

G(i)＝p(i)logp(i)-(p1logp1+p2logp2).

其中，p1和p2表示分裂后的兩個子節點的概率。由于對給定的i，概率p(i)是固定的，通過使分裂后兩個子節點概率分布相同來最大化信息增益G(i)。

4.根據權利要求3所述的跨年齡人臉識別方法，其特征在于，所述步驟S3中，對于每一個塊，獲取了一個d維的最大熵特征向量，對于給定的一張人臉圖像，將每一塊的特征向量串聯起來，獲得一個M×N×4×d維的整幅人臉的最大熵特征向量，其中M×N為劃分的塊數，最后利用主成分分析對向量進行壓縮獲得m維的特征向量v用于后續分析。

5.根據權利要求4所述的跨年齡人臉識別方法，其特征在于，所述步驟S4中，將步驟S3中獲得的特征向量v作為老化感知去噪自動編碼器的輸入，映射出四個年齡段的特征向量{v_i∈R^m|i＝1,...,4}，映射函數如下：

h_i＝W_iσ(h_i-1)+b_i,i＝1,2,3

h'_kj＝W'_k+1,jσ(h'_k+1)+b'_k+1,j,k＝2,1,j＝1,...,4

v'_j＝W'_1,jσ(h'_1j)+b'_1,j,j＝1,...,4

其中，激勵函數σ(h)＝(1+exp(-h))^-1，i代表隱藏層的層號，j表示年齡段，k是重構層的層號，W是權重矩陣，W'是系重且有W'_i＝W_i^T，b是偏移向量，b'為重構層偏移向量，h'表示重構層，v'_j表示重構出的第j個年齡段的人臉特征。