[發明專利]一種基于動靜特征融合的人臉識別方法

有效

• 申請號: 201810163721.2
• 申請日: 2018-02-27
• 公開（公告）號: CN108446601B
• 公開（公告）日: 2021-07-13
• 發明（設計）人: 帥立國;秦博豪;陳慧玲;王旭;張志勝
• 申請（專利權）人: 東南大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司 32200
• 代理人: 徐爾東

1.一種基于動靜特征融合的人臉識別方法，其特征在于：通過靜態特征和動態特征相結合的方法實現人臉識別精度的提高；

前述的靜態特征為提取人臉的整體輪廓特征，前述的動態特征為提取人臉表情變化時的肌肉特征；

包括以下步驟：

步驟A，采用靜態特征提取，具體還包括以下子步驟：

步驟A1，通過攝像頭或提前存儲的視頻文件中獲取視頻流，

步驟A2，從獲得的視頻流中截取關鍵幀，

步驟A3，利用主成分分析法、獨立成分分析法和線性判別方法相結合，從所得的關鍵幀的圖像信息中獲取人臉的輪廓特征，

步驟A4，利用梯度圖像算法處理前述的人臉的輪廓特征，從而得到高維特征數據，利用二值、直方圖線性或者非線性處理前述的人臉的輪廓特征，變換得到低維特征數據，

步驟A5，將高維特征數據與低維特征數據進行相似度度量，即特征匹配，得到靜態特征匹配的一個或者多個相似結果；

步驟B，采用動態特征提取，具體還包括以下子步驟：

步驟B1，通過攝像頭或提前存儲的視頻文件中獲取視頻流，

步驟B2，利用光流、差分的方法提取視頻流中的動態特征，確定目標區域，

步驟B3，從目標區域中選取所需要的臉部窗口，建立局部窗口，

步驟B4，將局部窗口的圖像進行二值化，提取動態的輪廓特征，采用金字塔匹配核或滑動窗算法將所得到的輪廓特征信息變換為動作序列，從而構建表情動作序列，

步驟B5，將前述的表情動作序列生成用于匹配的動作向量信息，動態特征提取人臉表情變化，通過指定表情，提取人臉對應的肌肉動態變化，建立動作模型，將前述的動作向量與動作模型進行匹配，最終；

步驟C，將靜態特征匹配得到的一個或者多個相似結果與動態匹配得到的動作向量進行結果集融合，利用動態結果集對靜態結果集進行校驗，將錯誤結果進行剔除，得出最終識別結果并給出識別的置信度，完成識別操作；

步驟D，若置信度不滿足要求，重新開始整個識別過程。

2.根據權利要求1所述的基于動靜特征融合的人臉識別方法，其特征在于：前述利用光流、差分的方法提取視頻流中的動態特征，光流即為光流信息法，動態特征的提取方法還包括時空特征點法或局部描述算子。

3.根據權利要求1所述的基于動靜特征融合的人臉識別方法，其特征在于：靜態特征提取方法包括但不限于主成分分析法、獨立成分分析法或線性判別方法。