[發明專利]基于面部識別的遺傳族群識別方法

在審

• 申請號: 202110431529.9
• 申請日: 2021-04-21
• 公開（公告）號: CN112949611A
• 公開（公告）日: 2021-06-11
• 發明（設計）人: 朱必宏;侯北平;朱文;李剛;朱廣信;其他發明人請求不公開姓名
• 申請（專利權）人: 浙江科技學院
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06N3/12
• 代理公司: 四川致高律師事務所 51296
• 代理人: 芶忠義

本發明公開了一種基于面部識別的遺傳族群識別方法，其步驟包括確定樣本、確定面部識別參數、確定識別標準、去除非典型遺傳參數、求出遺傳相同系數、判定具體樣本是否相同、計算樣本遺傳相似度、計算平均遺傳相似度、判定區間劃分、計算實際對象之間的相似度、判定和變更樣本類型。本發明能夠將現有的人臉識別技術進一步擴大化應用，即對動物種群采用面部識別技術，用于判斷是否屬于同一遺傳族群，具有方法簡單的特點。

技術領域

本發明主要將面部識別技術用于生物遺傳識別領域，具體來說涉及一種基于面部識別的遺傳族群識別方法。

背景技術

人臉識別是基于人的臉部信息，進行身份識別的一種生物識別技術，人臉識別時首先判斷是否存在人臉，若存在，則進一步給出人臉的大小、位置以及臉部的各個器官的信息，依據這些信息，進一步提取出人的特征、身份，并與已存在的人臉，進行匹配與識別。

主流的人臉識別技術基本上可以歸結為三類，即：基于幾何特征的方法、基于模板的方法和基于模型的方法。

1.基于幾何特征的方法

人臉上的眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛等，既是人們的共性，同時也是區分個體的關鍵(因為其大小、形狀等不盡相同)。我們經常用面部的特征來描述個體，機器同樣也可以做這件事。機器通過對圖像處理，得到對這些圖像的集合特征描述，比如根據鼻子的顯著特點導出一組用于識別的特征度量如距離、角度等。

2.基于模板的方法

基于幾何特征的方法，會導致一些局部特征信息的丟失。所以需要做出改進比如特征臉方法、線性判別分析方法、奇異值分解方法、神經網絡方法等。特征臉法的基本思想，便是搜集大量的圖像進行分析，尋找人臉圖像分布的基本元素，即人臉圖像樣本集協方差矩陣的特征向量，以此近似地表征人臉圖像。神經網絡(又稱人工神經網絡)，是一種運算模型，由大量的節點以及它們之間的聯接構成。每個節點代表一個函數，而聯接則代表權重。

3.基于模型的方法

有基于隱馬爾柯夫模型，主動形狀模型和主動外觀模型的方法等。

其實不管人臉識別用那種方式，都離不開對人臉提取或者設置特征，然后將這些特征設置成基本參數，然后根據這些參數進行比較以及建模等進行最終的判斷。

人臉識別主要用于設別一個人本身，但是我們知道在遺傳學的角度上來說，父母與子女、兄弟姊妹在面相上是存在很多相同和相似的地方的。因此從理論上來說我們可以將人臉識別技術用于判斷遺傳關系。同樣的，除開人類之外，對于動物來說，其同樣存在遺傳相似的問題，因此也可以將面部識別技術用于判斷動物之間是否屬于同一遺傳族群。但現并沒有相關的技術將人臉識別技術用于判斷是否屬于遺傳族群。

發明目的

本發明的目的在于：將現有的人臉識別技術進一步擴大化應用，即對動物種群(包括人類)采用面部識別技術，用于判斷是否屬于同一遺傳族群。

本發明的技術方案是這樣實現的：基于面部識別的遺傳族群識別方法，其特征在于，其步驟如下：

S1:確定樣本：確定遺傳抽樣樣本關系類型以及抽樣對數M；

S2:確定面部識別參數：根據面部識別技術提取面部識別參數Fi，將面部設別參數組成集合A，即A＝{F₁,F₂,F₃,…，F_k}，其中i，k為正整數，且i≤k；

S3:確定識別標準：根據每個面部識別參數的不同，確定該參數在兩個對象之間認定為相同的標準；

S4:去除非典型遺傳參數：在上述面部識別參數中去除非典型遺傳參數，剩余參數重新組成集合A,即A＝{F₁,F₂,F₃,…，F_j}，其中j為正整數，且j≤k；