[發明專利]一種智能人臉識別方法

在審

• 申請號: 201811027859.6
• 申請日: 2018-09-04
• 公開（公告）號: CN109446879A
• 公開（公告）日: 2019-03-08
• 發明（設計）人: 黃孝平;黃文哲;文芳一
• 申請（專利權）人: 南寧學院
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06T3/00
• 代理公司: 貴陽睿騰知識產權代理有限公司 52114
• 代理人: 谷慶紅

本發明提供了一種智能人臉識別方法，包括如下步驟：①獲取：獲取外部輸入的二維人臉圖像；②旋轉：利用旋轉模型將二維人臉圖像轉換成二維正視圖像；③增維：在二維正視圖像中增加一個維度作為Z軸并賦值為0；④特征化：利用投影模型，根據二維正視圖像計算Z軸取值，得到正視的三維人頭模型；⑤對比識別：根據三維人頭模型的空間幾何特征進行識別，并將識別結果返回輸出。本發明通過旋轉模型和投影模型的應用方式，能在不知曉光線投射方向的前提下完成以二維人臉圖像為輸入數據的三維人臉識別，且計算量相對較小，可以很方便的應用到如微控制器等計算資源較為緊張的平臺上。

技術領域

本發明涉及一種智能人臉識別方法。

背景技術

現有技術中，基于二維人臉圖像的人臉識別技術，一般都需要人臉正視圖像，姿態問題始終存在，為了解決姿態問題，一般需要大量采集多視圖的原始人臉數據，數據采集過程極為麻煩；與二維圖像相比，三維數據是真實物體在三維空間中的直接表示形式，三維人臉的形狀及各特征點拓撲結構等信息可以更好更全面地表示和存儲且不受光照影響，因此三維人臉識別基本不存在姿態問題，但由于現實當中，當需要完成識別時，采集到的人臉數據顯然都是二維人臉圖像，作為以二維人臉圖像作為輸入來完成人臉識別，目前有體繪制算法，但是體繪制算法普遍的缺點是，需要明確知道光線投射方向，但實際上，很多時候光線投射方向是不可知的，或者是過于復雜的，這會導致體繪制算法難以有效應用，三維紋理映射算法可以在一定程度上解決光線投射方向帶來的問題，然而三維紋理映射算法的計算量卻極大，很難應用在如微控制器等計算資源較為緊張的平臺上。

發明內容

為解決上述技術問題，本發明提供了一種智能人臉識別方法，該智能人臉識別方法通過旋轉模型和投影模型的應用方式，能在不知曉光線投射方向的前提下完成以二維人臉圖像為輸入數據的三維人臉識別。

本發明通過以下技術方案得以實現。

本發明提供的一種智能人臉識別方法，包括如下步驟：

①獲取：獲取外部輸入的二維人臉圖像；

②旋轉：利用旋轉模型將二維人臉圖像轉換成二維正視圖像；

③增維：在二維正視圖像中增加一個維度作為Z軸并賦值為0；

④特征化：利用投影模型，根據二維正視圖像計算Z軸取值，得到正視的三維人頭模型；

⑤對比識別：根據三維人頭模型的空間幾何特征進行識別，并將識別結果返回輸出。

所述步驟②旋轉中，將二維人臉圖像轉換成二維正視圖像時，對缺失像素采用對稱復制的方式補充。

所述步驟②旋轉中的旋轉模型，分為兩個部分，第一部分是坐標轉換模型，第二部分是坐標變換模型。

所述坐標轉換模型，通過三維人頭模型在不同角度下投影的二維人臉圖像相對于其二維正視圖像建模得到，坐標轉換模型的輸出是變換向量。

所述坐標變換模型采用矩陣運算的方式。

所述步驟④特征化中的投影模型，以二維正視圖像作為輸入、對應的三維人頭模型中像素Z軸值作為輸出，通過訓練得到。

所述投影模型采用SVR回歸算法。

所述步驟⑤對比識別中，空間幾何特征是三維人臉脊谷特征。

本發明的有益效果在于：通過旋轉模型和投影模型的應用方式，能在不知曉光線投射方向的前提下完成以二維人臉圖像為輸入數據的三維人臉識別，且計算量相對較小，可以很方便的應用到如微控制器等計算資源較為緊張的平臺上。

具體實施方式

下面進一步描述本發明的技術方案，但要求保護的范圍并不局限于所述。