人臉識別方法和裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001 ]本發(fā)明設及多媒體領(lǐng)域，尤其設及一種人臉識別方法和裝置。
【背景技術(shù)】
[0002] 在人臉識別過程中，需要對人臉圖像進行人臉紋理信息的提取。傳統(tǒng)的人臉紋理 信息提取方法采用的是GT(Gat)Or IYansform,Gabor變換）和LBP(Local Binary F*atte;rn， 局部二值模式)變換進行疊加，從而提取出人臉紋理信息。具體過程為:首先將人臉圖像經(jīng) 過Gabor濾波，再將濾波后的圖像采用LBP直方圖變換表示出人臉的紋理信息，則人臉圖像 需要經(jīng)過5個尺度8個方向的變換，生成40幅濾波圖像，然后再對運40幅濾波圖像進行LBP變 換處理，最后進行人臉識別。在使用Gabor變換和LBP變換相結(jié)合的方法提取人臉圖像紋理 信息對人臉進行識別的過程中，需要處理的圖像的維數(shù)過高，計算量較大，人臉識別的時間 長，效率低。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 本發(fā)明的主要目的在于提供一種人臉識別方法和裝置，旨在解決現(xiàn)有技術(shù)在人臉 識別過程中計算量大，計算時間長的技術(shù)問題。
[0004] 為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供一種人臉識別方法，包括步驟：
[0005] 獲取樣本人臉圖像和待識別人臉圖像，其中，所述樣本人臉圖像中存在至少兩幅 人臉圖像；
[0006] 對所述樣本人臉圖像和所述待識別人臉圖像分別進行環(huán)形對稱Gabor變換，對應 得到經(jīng)過環(huán)形對稱Gabor變換的樣本人臉圖像和待識別人臉圖像；
[0007] 將所述經(jīng)過環(huán)形對稱Gabor變換的樣本人臉圖像和待識別人臉圖像分別進行疊 加，對應得到經(jīng)過疊加的樣本人臉圖像和待識別人臉圖像；
[0008] 對所述經(jīng)過疊加的樣本人臉圖像和待識別人臉圖像分別進行區(qū)域能量提取，對應 得到經(jīng)過區(qū)域能量提取的樣本人臉圖像和待識別人臉圖像；
[0009] 對所述經(jīng)過區(qū)域能量提取的樣本人臉圖像和待識別人臉圖像分別進行局部二值 模式變換，對應得到包含所述樣本人臉圖像的紋理信息的樣本直方圖和包含所述待識別人 臉圖像的紋理信息的待識別直方圖；
[0010] 將所述樣本直方圖和所述待識別直方圖進行對比，W得到所述樣本人臉圖像中與 所述待識別人臉圖像相同的人臉圖像。
[0011] 優(yōu)選地，所述將所述經(jīng)過環(huán)形對稱Gabor變換的樣本人臉圖像和待識別人臉圖像 分別進行疊加的公式為：
[0013]其中，所述a_max為經(jīng)過環(huán)形對稱Gabor變換后所得人臉圖像的濾波圖像中第a幅 濾波圖像中的像素最大值;所述a為第a幅濾波圖像中每一像素點的像素值;所述255表示的 是圖像像素的最大值;所述Uints是將計算所得的人臉圖像轉(zhuǎn)化為可W輸出成圖像的數(shù)據(jù) 格式 a_temp。
[0014] 優(yōu)選地，所述對所述經(jīng)過疊加的樣本人臉圖像和待識別人臉圖像分別進行區(qū)域能 量提取，對應得到經(jīng)過區(qū)域能量提取的樣本人臉圖像和待識別人臉圖像的步驟包括：
[0015] 對所述經(jīng)過疊加后的樣本人臉圖像和待識別人臉圖像對應的a_temp圖像分別進 行歸一化處理，得到歸一化處理后的樣本人臉圖像和待識別人臉圖像對應的b_temp圖像， 其中 b_t emp = a_t emp /2 5 5;
[0016] 根據(jù)區(qū)域能量提取公式計算經(jīng)區(qū)域能量提取后的樣本人臉圖像和待識別人臉圖 像，其中區(qū)域能量提取公式為：
[0018] 其中，所述i為經(jīng)過疊加后的所述樣本人臉圖像或待識別人臉圖像的中屯、點，且所 述i的初始值為0,所述d為大于0的預設值，所述m初始值為中屯、、Wd為單位進行遞增直至 不滿足遞增條件，所述sum為W所述中屯、點為中屯、、寬和高的取值均為所述i的區(qū)域內(nèi)所有 像素的像素疊加值；
[0019] 將不滿足遞增條件時的i值記為I，W所述中屯、點為中屯、、Wl值為寬和高從經(jīng)過疊 加后的所述樣本人臉圖像或待識別人臉圖像中截取圖像，截取的圖像作為區(qū)域能量提取后 的輸出圖像。
[0020] 優(yōu)選地，所述將所述樣本直方圖和所述待識別直方圖進行對比，W得到所述樣本 人臉圖像中與所述待識別人臉圖像相同的人臉圖像的步驟包括：
[0021] 通過歐氏距離公式計算所述樣本直方圖與所述待識別直方圖之間的距離；
[0022] 對比所述樣本直方圖與所述待識別直方圖之間的距離；
[0023] 當所述樣本直方圖與所述待識別直方圖之間的距離最小時，判定所述距離最小的 所對應人臉圖像為所述樣本人臉圖像中與所述待識別人臉圖像相同的人臉圖像。
[0024] 優(yōu)選地，所述獲取人臉圖像，得到樣本人臉圖像和待識別人臉圖像，其中，所述樣 本人臉圖像中存在至少兩幅人臉圖像的步驟之后，還包括：
[0025] 對所述樣本人臉圖像和所述待識別人臉圖像進行預處理，其中，所述預處理包括 灰度處理和直方圖均衡化處理。
[0026] 此外，為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明還提供一種人臉識別裝置，所述裝置包括：
[0027] 獲取模塊，用于獲取樣本人臉圖像和待識別人臉圖像，其中，所述樣本人臉圖像中 存在至少兩幅人臉圖像；
[0028] 第一變換模塊，用于對所述樣本人臉圖像和所述待識別人臉圖像分別進行環(huán)形對 稱Gabor變換，對應得到經(jīng)過環(huán)形對稱Gabor變換的樣本人臉圖像和待識別人臉圖像；
[0029] 疊加模塊，用于將所述經(jīng)過環(huán)形對稱Gabor變換的樣本人臉圖像和待識別人臉圖 像分別進行疊加，對應得到經(jīng)過疊加的樣本人臉圖像和待識別人臉圖像；
[0030] 提取模塊，用于對所述經(jīng)過疊加的樣本人臉圖像和待識別人臉圖像分別進行區(qū)域 能量提取，對應得到經(jīng)過區(qū)域能量提取的樣本人臉圖像和待識別人臉圖像；
[0031] 第二變換模塊，用于對所述經(jīng)過區(qū)域能量提取的樣本人臉圖像和待識別人臉圖像 分別進行局部二值模式變換，對應得到包含所述樣本人臉圖像的紋理信息的樣本直方圖和 所述待識別人臉圖像的紋理信息的待識別直方圖；
[0032] 對比模塊，用于將所述樣本直方圖和所述待識別直方圖進行對比，W得到所述樣 本人臉圖像中與所述待識別人臉圖像相同的人臉圖像。
[0033] 優(yōu)選地，所述所述將所述經(jīng)過環(huán)形對稱Gabor變換的樣本人臉圖像和待識別人臉 圖像分別進行疊加的公式為：
[0035] 其中，所述a_max為經(jīng)過環(huán)形對稱Gabor變換后所得人臉圖像的濾波圖像中第a幅 濾波圖像中的像素最大值;所述a為第a幅濾波圖像中每一像素點的像素值;所述255表示的 是圖像像素的最大值;所述UintS是將計算所得的人臉圖像轉(zhuǎn)化為可W輸出成圖像的數(shù)據(jù) 格式 a_temp。
[0036] 優(yōu)選地，所述疊加模塊包括：
[0037] 歸一化處理單元，用于對所述經(jīng)過疊加后的樣本人臉圖像和待識別人臉圖像對應 的曰_*6111口圖像分別進行歸一化處理，得到歸一化處理后的樣本人臉圖像和待識別人臉圖像 對應的 b_t emp 圖像，其中 b_t emp = a_t emp /2 5 5;
[0038] 提取單元，用于根據(jù)區(qū)域能量提取公式計算經(jīng)區(qū)域能量提取后的樣本人臉圖像和 待識別人臉圖像，其中區(qū)域能量提取公式為：
[0040] 其中，所述i為經(jīng)過疊加后的所述樣本人臉圖像或待識別人臉圖像的中屯、點，且所 述i的初始值為0,所述d為大于0的預設值，所述i W初始值為中屯、、Wd為單位進行遞增直至 不滿足遞增條件，所述sum為W所述中屯、點為中屯、、寬和高的取值均為所述i的區(qū)域內(nèi)所有 像素的像素疊加值；
[0041] 截取單元，用于將不滿足遞增條件時的i值記為I，W所述中屯、點為中屯、、Wl值為 寬和高從經(jīng)過疊加后的所述樣本人臉圖像或待識別人臉圖像中截取圖像，截取的圖像作為 區(qū)域能量提取后的輸出圖像。
[0042] 優(yōu)選地，所述對比模塊包括：
[0043] 計算單元，用于通過歐氏距離公式計算所述樣本直方圖與所述待識別直方圖之間 的距離；
[0044] 對比單元，用于對比所述樣本直方圖與所述待識別直方圖之間的距離；
[0045] 第二判定單元，用于當所述樣本直方圖與所述待識別直方圖之間的距離最小時， 判定所述距離最小的所對應人臉圖像為所述樣本人臉圖像中與所述待識別人臉圖像相同 的人臉圖像。
[0046] 優(yōu)選地，所述人臉識別裝置還包括預處理模塊，用于對所述樣本人臉圖像和所述 待識別人臉圖像進行預處理，其中，所述預處理包括灰度處理和直方圖均衡化處理。
[0047] 與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明通過W下步驟:獲取樣本人臉圖像和待識別人臉圖像，其 中，所述樣本人臉圖像中存在至少兩幅人臉圖像;對所述樣本人臉圖像和所述待識別人臉 圖像分別進行環(huán)形對稱Gabor變換，對應得到經(jīng)過環(huán)形對稱Gabor變換的樣本人臉圖像和待 識別人臉圖像;將所述經(jīng)過環(huán)形對稱Gabor變換的樣本人臉圖像和待識別人臉圖像分別進 行疊加，對應得到經(jīng)過疊加的樣本人臉圖像和待識別人臉圖像;對所述經(jīng)過疊加的樣本人 臉圖像和待識別人臉圖像分別進行區(qū)域能量提取，對應得到經(jīng)過區(qū)域能量提取的樣本人臉 圖像和待識別人臉圖像;對所述經(jīng)過區(qū)域能量提取的樣本人臉圖像和待識別人臉圖像分別 進行局部二值模式變換，對應得到包含所述樣本人臉圖像的紋理信息的樣本直方圖和包含 所述待識別人臉圖像的紋理信息的待識別直方圖；將所述樣本直方圖和所述待識別直方圖 進行對比，得到所述樣本人臉圖像中與所述待識別人臉圖像相同的人臉圖像;實現(xiàn)了通過 環(huán)形對稱Gabor變換和局部二值模式變換相結(jié)合的方法提取人臉圖像的紋理信息，進而確 定樣本人臉圖像中與待識別人臉圖像相同的人臉圖像，降低了人臉識別過程中的計算量， 縮短了計算時間，提高了人臉識別的效率。
【附圖說明】
[0048] 圖1為本發(fā)明人臉識別方法第一實施例的流程示意圖；
[0049] 圖2為本發(fā)明人臉識別方法第二實施例的流程示意圖；
[0050] 圖3為本發(fā)明實施例中對所述經(jīng)過疊加的樣本人臉圖像和待識別人臉圖像分別進 行區(qū)域能量提取，對應得到經(jīng)過區(qū)域能量提取的樣本人臉圖像和待識別人臉圖像的一種流 程示意圖；
[0051] 圖4為本發(fā)明實施例中將所述樣本直方圖和所述待識別直方圖進行對比，W得到 所述樣本人臉圖像中與所述待識別人臉圖像相同的人臉圖像的一種流程示意圖；
[0052] 圖5為本發(fā)明人臉識別裝置第一實施例的功能模塊示意圖；
[0053] 圖6為本發(fā)明人臉識別裝置第二實施例的功能模塊示意圖；
[0054] 圖7為本發(fā)明實施例中提取模塊的一種功能模塊示意圖；
[0055] 圖8為本發(fā)明實施例中對比模塊的一種功能模塊示意圖；
[0056] 圖9為本發(fā)明中樣本人臉圖像中的人臉圖像經(jīng)過預處理后的人臉圖像的示意圖；
[0057] 圖10為本發(fā)明中某一人臉圖像經(jīng)過環(huán)形對稱Gabor變換后的人臉圖像示意圖；
[0058] 圖11為本發(fā)明中某一人臉圖像經(jīng)過預處理后的人臉圖像的示意圖；
[0059] 圖12為圖11中的人臉圖像經(jīng)過環(huán)形對稱Gabor變換后的圖像