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[發明專利]一種建立人臉圖像識別器方法在審

專利信息
申請號: 201710545834.4 申請日: 2017-07-06
公開(公告)號: CN107316032A 公開(公告)日: 2017-11-03
發明(設計)人: 王任直;韋人;馮銘;包新杰;劉小海;姚勇;鄧侃 申請(專利權)人: 中國醫學科學院北京協和醫院
主分類號: G06K9/00 分類號: G06K9/00
代理公司: 北京國林貿知識產權代理有限公司11001 代理人: 李桂玲,孫福春
地址: 100073*** 國省代碼: 北京;11
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 一種 建立 圖像 識別 方法
【說明書】:

技術領域

發明屬于圖像分類識別系統,尤其涉及一種建立人臉圖像識別器方法。

背景技術

在醫學領域,某些疾病與人的面部特征具有特定關聯。如庫欣綜合癥,其患者會出現明顯的面部特征變化,包括臉龐、面色加深等特征,有經驗的醫生根據患者的面部特征即可初步判斷患者的病因,甚至沒有經過系統醫學教育的人也能看出其病因。一個現實的例子是:一位庫欣綜合癥患者在國內多家醫院就醫均未能正確地診斷出病因,來的北京協和醫院等待就診時,醫院的清潔工告訴他患的是庫欣綜合癥,與之后醫生的診斷相同,這使患者感到十分詫異,多家醫院不能確診的病癥竟然被醫院的清潔工正確地判別。現代信息技術的進步使計算機系統具備了強大的圖像處理和識別功能,如果能夠借助計算機系統的圖像處理和識別技術對人臉圖像進行處理,采用現代信息技術進行疾病的早期診斷和篩查,對于醫療事業和人民健康具有重大的積極意義。目前較為典型的圖像分類處理技術包括卷積神經網絡系統、SVM系統和隨機森林系統等,統稱為分類器。這些系統的實現圖像分類的方法是采用足夠數量的訓練圖像輸入系統,由系統的自學習功能閱讀訓練圖像,獲得對圖像的分類能力。從事本發明的醫學團隊采用卷積神經網絡系統進行了相關實驗和研究,結果證實,采用大量的、以普通攝影方式獲得圖像(包括患者人臉圖像和正常人圖像)作為訓練圖像輸入系統,系統并未獲得滿意的訓練效果,不能有效地識別患者于正常人,其正確識別率不能滿足應用要求。研究結果顯示,繼續增加訓練圖像的數量可以提高其分類識別能力,但是,由于患者的廣泛分布及保護個人肖像權的因素的制約,可獲得的患者人臉圖像資料的也是有一定限度的。因此必須采用更進一步的技術手段來實現有效地人臉圖像識別。

發明內容

本發明的目的是提出一種建立人臉圖像識別器方法的技術方案,通過現有的圖像分類器,建立有效的、具有實用價值的人臉圖像識別器。

為了實現上述目的,本發明的技術方案是:一種建立人臉圖像識別器方法,所述方法包括:

步驟一,獲取多個人臉原圖像,所述人臉原圖像是人臉正面的彩色攝影圖像;

步驟二,根據所述人臉原圖像生成多個訓練圖像,每個所述訓練圖像是具有相同像素數量、相同圖像基點的圖像,所述訓練圖像保留眼眉以下的人臉輪廓內的圖像,其它部分由單一顏色的圖像遮罩;

步驟三,將所述多個訓練圖像輸入分類器,所述分類器根據訓練圖像進行學習后,生成能夠對人臉圖像進行分類處理的所述人臉圖像識別器。

更進一步,步驟一中,所述人臉原圖像是24位彩色圖像,所述人臉原圖的面部像素數量不低于200像素×200像素。

更進一步,所述訓練圖像是水平像素數量和垂直像素數量相同的正方形圖像,所述訓練圖像包括原訓練圖像,生成所述原訓練圖像的方法包括:

a. 識別所述人臉原圖像的關鍵點,所述關鍵點包括眼眉關鍵點、上下眼瞼關鍵點、臉部輪廓關鍵點;

b. 根據步驟a得到的所述上下眼瞼關鍵點,分別計算出左眼幾何中心和右眼幾何中心,所左眼幾何中心和右眼幾何中心是眼瞼輪廓的幾何中心;

c. 根據步驟b得到的左眼幾何中心和右眼幾何中心,計算出左眼幾何中心和右眼幾何中心之間連線的中點作為所述圖像基點;

d. 以所述圖像基點為中心旋轉人臉原圖像,使左眼幾何中心和右眼幾何中心處于同一水平線上,所述關鍵點隨人臉原圖像同時旋轉;

e. 對人臉原圖像進行裁切,生成眼眉以下包含所述關鍵點的最小矩形圖像;

f. 根據所述臉部輪廓關鍵點生成所述人臉輪廓圖像,所述人臉輪廓圖像是所述人臉輪廓之外的圖像為單一顏色的背景圖像。

g.將所述人臉輪廓圖像進行等比例縮放并放置在所述正方形的訓練圖像中,生產所述原訓練圖像;所述人臉輪廓圖像的圖像基點的橫向位置位于所述訓練圖像的中心,所述人臉輪廓圖像的圖像基點至所述訓練圖像上邊沿的距離為訓練圖像全高的0.195倍,所左眼幾何中心和右眼幾何中心之間的距離是所述訓練圖像寬度的0.35倍;位于所述人臉輪廓圖像之外的所述訓練圖像與所述人臉輪廓圖像的背景圖像的顏色一致。

更進一步:

在步驟f中,根據所述臉部輪廓關鍵點生成人臉的輪廓遮罩圖像,所述輪廓遮罩圖是以臉部輪廓為分界線的雙色圖像,所述輪廓遮罩圖像在所述人臉輪廓內的圖像為透明圖像,將所述輪廓罩圖與所述所述最小矩形圖像疊加,生成所述人臉輪廓圖像;

在步驟f中,對輪廓遮罩圖像的銳利邊進行緣高斯模糊處理;

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