專利名稱：一種人臉識別的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及人臉識別領(lǐng)域，特別涉及基于二維Gabor小波特征的三維人臉識別算法。
背景技術(shù)：
人臉識別是一項(xiàng)熱門的計(jì)算機(jī)技術(shù)研究領(lǐng)域，它屬于生物特征識別技術(shù)，是對人體本身的生物特征來區(qū)分生物體個(gè)體。目前二維人臉識別技術(shù)已經(jīng)較成熟，但二維人臉識別質(zhì)量受以下因素影響(1)光照，由照片得到的圖像以灰度信息表示人臉面貌，在不同環(huán)境(光線、背景、視角等)下，得到的人臉照片差別很大；(2)姿態(tài)，照片通常不是嚴(yán)格符合正面或側(cè)面姿態(tài)條件的，如何從二維照片得到三維姿態(tài)并加以調(diào)整具有較大難度；(3)人臉的表情變化和面貌隨年齡發(fā)生的變化，會嚴(yán)重影響識別結(jié)果。光照和姿態(tài)的變化是人臉識別面臨的主要問題，同一個(gè)人在不同光照和姿態(tài)下的人臉圖像差別通常大于不同人在相同光照和姿態(tài)下的差別。三維人臉識別直接提取人臉在三維空間的真實(shí)特征信息，不同于二維人臉識別中人臉在某個(gè)方向上的平面投影，因此，其特征信息更充分，可在原有二維人臉識別的基礎(chǔ)上有效改善系統(tǒng)識別精確度并增強(qiáng)系統(tǒng)對姿態(tài)、光照和表情的魯棒性。但人臉是柔性物體，人臉表情的柔性變化對三維模型影響很大。二維Gabor復(fù)小波最早由Daugman提出，隨之被廣泛地應(yīng)用于各種圖像處理，取得了非常好的效果。二維Gabor復(fù)小波為
權(quán)利要求
1.一種人臉識別方法，該方法是一種基于二維Gabor小波特征的三維人臉識別算法， 其特征在于包括以下步驟步驟A、對正面人臉進(jìn)行檢測，定位一張正面人臉和一張人臉圖像中關(guān)鍵的人臉特征點(diǎn)，獲得人臉原始圖像I (x，y)；步驟B、通過Gabor 小波分析所獲取關(guān)于人臉圖像的Gabor 表征，使所述的原始圖像I (X，y)中的相應(yīng)特征轉(zhuǎn)化為Gabor特征向量F(FeRm)；步驟C、采用小指數(shù)多項(xiàng)式(FPP)模型A-(XJ) = UHrf (0<#::1),使m維Gabor特征空間Rm投影到更高η維空間Rtf中步驟D、基于核線性判決分析算法(KFDA),在JT空間中建立類間矩陣S6和類內(nèi)矩陣ι___s，其中，_T . ^, = IjZ Irfr-WiKvfr"/^)7，，計(jì)算 $ 的標(biāo)準(zhǔn)正交特征向量￠^ ... ；步驟E、提取人臉圖像顯著判別特征向量； 步驟F、提取人臉圖像不顯著的判別特征向量；步驟G、利用人臉圖像顯著判別特征向量和人臉圖像不顯著的判別特征向量和一個(gè)3D 人臉數(shù)據(jù)庫重建三維人臉模型；步驟H、對所述的三維人臉模型采用模板匹配及線性判別分析(FLDA)方法進(jìn)行處理， 提取模型的類內(nèi)差異和類間差異進(jìn)行匹配人臉。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種人臉識別方法，其特征在于所述的步驟A中，所述的人臉圖像中關(guān)鍵的人臉特征點(diǎn)，包括人臉的輪廓特征點(diǎn)、左眼和右眼、嘴和鼻。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種人臉識別方法，其特征在于所述的步驟E中包括步驟E01、令 P1 =CQf1. Of2.■■·.CTij),,其中,Qf1. U2.--'. aq 是所述的類內(nèi)矩陣對應(yīng)的q個(gè)特征值為正的特征向量M = HTOJI-CSw)；步驟E02、計(jì)算y - Z y -對應(yīng)于I個(gè)最大特征值的特征向量P1.爲(wèi)‘…·爲(wèi).(7 實(shí) Γ —1)，其中，A=ifs’』-'Sw=IfSwBi ；步驟E03、顯著判別特征向量 fre_..=BTlfy ,其中，%‘ Cr H. * S ~~‘ {· J^'J) c*。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種人臉識別方法，其特征在于所述的步驟F中包括 步驟FOi計(jì)算^ 對應(yīng)于一個(gè)最大特征值的特征向量fi. Y2.---. Tl .(I^C-I )；步驟F02、令P2 =Cfff^r -2,"- ),則不顯著的判別特征向量
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種人臉識別方法，其特征在于所述的步驟G中3D人臉數(shù)據(jù)庫為ORL(Olivetti Research Laboratory)單人臉三維人臉數(shù)據(jù)庫。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種人臉識別方法，其特征在于所述的步驟G中 步驟G01、確定一個(gè)特征轉(zhuǎn)換矩陣P ；步驟G02、將提取出的Gabor判別特征向量對應(yīng)于m個(gè)最大特征值的特征向量，組成主特征轉(zhuǎn)換矩陣P’ ；步驟G03、對大規(guī)模人臉數(shù)據(jù)庫進(jìn)行反復(fù)訓(xùn)練以獲得平均人臉S。
全文摘要
本發(fā)明提供了一種人臉識別方法，是一種基于核線性判決的二維Gabor小波特征提取，采用二維Gabor小波特征的三維人臉識別算法，通過將人臉有效的二維Gabor小波特征與三維人臉識別算法相結(jié)合，使用線性判別分析方法對特征向量進(jìn)行分析，克服了光照、姿態(tài)及表情等因素對人臉識別造成的影響及單一三維人臉識別在提取有效人臉特征方面的不足。
文檔編號G06K9/66GK102495999SQ20111035836
公開日2012年6月13日 申請日期2011年11月14日 優(yōu)先權(quán)日2011年11月14日
發(fā)明者劉鳴宇, 王光明, 王金楠, 謝洵 申請人:深圳市奔凱安全技術(shù)有限公司