[发明专利]人脸识别方法和人脸识别系统

权利要求书

1.一种人脸识别方法，其特征在于，包括步骤：

获取待识别原始彩色图像；

抽取所述待识别原始彩色图像的预设通道类型的通道彩色图像；所述预设通道类型的通道彩色图像包括R通道彩色图像、G通道彩色图像、B通道彩色图像、Y通道彩色图像、Cb通道彩色图像、Cr通道彩色图像、I通道彩色图像、Q通道彩色图像，或者，所述预设通道类型的通道彩色图像包括R通道彩色图像、G通道彩色图像、B通道彩色图像、Y通道彩色图像、U通道彩色图像、V通道彩色图像、I通道彩色图像、Q通道彩色图像；

针对各通道彩色图像，分别抽取对应的图像特征；

对各通道彩色图像的图像特征进行降维处理，获得降维后的图像特征。

2.根据权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，还包括步骤：

分别计算所述待识别原始彩色图像与预设原始彩色图像的各通道彩色图像的降维后的图像特征的相似度；

对各通道彩色图像的相似度进行融合，得到所述待识别原始彩色图像与预设原始彩色图像的最终相似度。

3.根据权利要求2所述的人脸识别方法，其特征在于：

采用余弦公式计算各通道彩色图像的降维后的图像特征的相似度；

采用SVM训练权重融合对各通道彩色图像的相似度进行融合，得到所述最终相似度。

4.根据权利要求1或2或3所述的人脸识别方法，其特征在于，所述图像特征为Gabor特征、HLBP特征。

5.根据权利要求4所述的人脸识别方法，其特征在于，针对各通道彩色图像抽取对应的Gabor特征的过程包括：

针对每个像素点，通过选择第一预设数目个尺度和第二预设数目个方向，根据Gabor核计算该像素点的邻域点的卷积特征模值，得到该像素点的Gabor特征。

6.根据权利要求5所述的人脸识别方法，其特征在于，所述第一预设数目为5，所述第二预设数目为8。

7.根据权利要求4所述的人脸识别方法，其特征在于，针对各通道彩色图像抽取对应的HLBP特征的过程包括：

采用ULBP编码方式计算各像素点在两种以上不同邻域大小情况下的ULBP编码值；

对各不同邻域大小情况下的ULBP编码值进行串联、叠加，获得该通道彩色图像对应的HLBP特征。

8.根据权利要求7所述的人脸识别方法，其特征在于，所述不同邻域大小分别为邻域1、邻域2、邻域3。

9.根据权利要求1或2或3所述的人脸识别方法，其特征在于，采用LFDA降维方式进行所述降维处理。

10.一种人脸识别系统，其特征在于，包括：

图像获取单元，用于获取待识别原始彩色图像；

通道图像抽取单元，用于抽取所述待识别原始彩色图像的预设通道类型的通道彩色图像；所述预设通道类型的通道彩色图像包括R通道彩色图像、G通道彩色图像、B通道彩色图像、Y通道彩色图像、Cb通道彩色图像、Cr通道彩色图像、I通道彩色图像、Q通道彩色图像，或者，所述预设通道类型的通道彩色图像包括R通道彩色图像、G通道彩色图像、B通道彩色图像、Y通道彩色图像、U通道彩色图像、V通道彩色图像、I通道彩色图像、Q通道彩色图像；

特征抽取单元，用于针对各所述通道彩色图像，分别抽取对应的图像特征；

降维单元，用于对各所述通道彩色图像的图像特征进行降维处理，获得降维后的图像特征。

11.根据权利要求10所述的人脸识别系统，其特征在于，还包括：

相似度计算单元，用于分别计算所述待识别原始彩色图像与预设原始彩色图像的各通道彩色图像的降维后的图像特征的相似度；

相似度融合单元，用于对各所述通道彩色图像的相似度进行融合，得到所述待识别原始彩色图像与预设原始彩色图像的最终相似度。

12.根据权利要求11所述的人脸识别系统，其特征在于：

所述相似度计算单元采用余弦公式计算各通道彩色图像的降维后的图像特征的相似度；

所述相似度融合单元采用SVM训练权重融合对各通道彩色图像的相似度进行融合，得到所述最终相似度。

13.根据权利要求10或11或12所述的人脸识别系统，其特征在于，所述图像特征为Gabor特征、HLBP特征。