[發明專利]一種基于分治策略的Huffman-LBP多姿態人臉識別方法

有效

• 申請號: 201710407910.5
• 申請日: 2017-06-02
• 公開（公告）號: CN107194364B
• 公開（公告）日: 2020-08-04
• 發明（設計）人: 周麗芳;杜躍偉;李偉生
• 申請（專利權）人: 重慶郵電大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46
• 代理公司: 重慶市恒信知識產權代理有限公司 50102
• 代理人: 劉小紅

1.一種基于分治策略的Huffman-LBP多姿態人臉識別方法，其特征在于，包括以下步驟：

101、獲取人臉圖像，并對人臉圖像進行預處理，包括人臉檢測和特征點標定；

102、再通過區域選擇因子篩選出不同姿態的人臉圖像中有益于識別的人臉區域；具體步驟為：

B1、通過連接鼻尖和眉心將人臉劃分為左右兩個人臉區域；

B2、根據步驟A2標定出的特征點，定位出雙眼中心和兩鬢的位置；

B3、根據區域選擇因子公式，通過右眼中心到右鬢的距離L₁以及左眼中心到左鬢的距離L₂，求取區域選擇因子RSF：

若說明左側人臉區域對識別是有效的，所以左側人臉區域中的特征將會被提取出來，用來表達人臉；若RSFα，說明右側人臉區域是有效的，右側人臉區域中的特征將會被用來表達人臉；同樣的，若整個人臉區域的特征將會被提取出來，用來表達人臉；

103、構建Huffman-LBP算子對所選擇的有益于識別的人臉區域進行特征提取；所述步驟103中Huffman-LBP算子的求取方法為：

C1、在中心像素灰度值為g_c，半徑為R的圖像鄰域中，分別求取p個周圍像素g_t與中心像素g_c的灰度差值:g_t-g_c，t＝0,1,…,p-1；

C2、分別對由像素鄰域中正負對比度值的絕對值組成的序列進行Huffman編碼：

其中index⁺＝{t|g_t-g_c≥0}＝{l₁,l₂,...l_n},index^-＝{t|g_t-g_c0}＝{k₁,k₂,...k_m}；

C3、根據公式(4)，通過Huffman編碼的長度length(c)，求取對比度的權重：

C4、根據公式(5)，求取中心像素的Huffman-LBP特征值：

其中s⁺和s^-是閾值函數,定義如下：

104、最終

通過基于圖像塊的SRC融合分類策略對測試圖像進行分類，得到最終人臉識別結果。

2.根據權利要求1所述的基于分治策略的Huffman-LBP多姿態人臉識別方法，其特征在于，所述步驟101中對人臉圖像進行預處理包括：

A1、使用基于樹模型和稀疏編碼直方圖特征的方法對圖像進行人臉檢測，去除圖像背景；

A2、利用多任務約束深度卷積網絡TCDCN對步驟A1中檢測后的人臉圖像進行特征點標定；

A3、去除容易隨姿態變化而發生移位的標定點即人臉輪廓上的標定點，并選擇臉部器官周圍的特征點作為興趣點。

3.根據權利要求1所述的基于分治策略的Huffman-LBP多姿態人臉識別方法，其特征在于，所述步驟B2通過雙眼輪廓上標定點的坐標，求取雙眼中心的位置的公式為：

其中，x_{eyes_center}和y_{eyes_center}分別是待求取的眼睛中心的x軸和y軸的坐標，x_{eye_contours}和y_{eye_contours}分別是由眼睛輪廓上標定點的x軸和y軸的坐標組成的集合：x_{eye_contours}＝{x₁,x₂…x_n}，y_{eye_contours}＝{y₁,y₂…y_n}，n為眼睛輪廓上標定點的個數。