[发明专利]一种基于完全二值姿态仿射尺度不变特征的全姿态人脸识别方法

权利要求书

1.一种基于完全二值姿态仿射尺度不变特征的全姿态人脸识别方法，包括以下步骤：

A、模板特征提取阶段，对于每个人，采集其特定姿态的人脸图像，特定姿态包括：水平向左旋转90度，水平向左旋转45度，水平旋转0度，水平向右旋转45度，水平向右旋转90度，然后对每幅人脸图像进行特征提取，将得到的特征进行融合，得到最终的模板特征，即完全二值姿态仿射尺度不变特征，并将其存入数据库中；

B、识别阶段，采集一幅任意姿态的人脸图像，对其提取特征，然后利用该特征与数据库中的每个完全二值姿态仿射尺度不变特征依次进行特征匹配，得到该人脸图像与数据库中每个人的人脸图像匹配相似度，如果最大匹配相似度大于等于设定阈值60，则最大匹配相似度所对应的的人即为最终的识别结果，如果最大匹配相似度小于设定阈值60，则该人脸图像所对应的人在数据库中不存在。

2.根据权利要求1所述的基于完全二值姿态仿射尺度不变特征的全姿态人脸识别方法，其特征在于，所述步骤A具体包括：

A1、对于每个人，首先利用摄像头采集其特定姿态的人脸图像，特定姿态包括：水平向左旋转90度，水平向左旋转45度，水平旋转0度，水平向右旋转45度，水平向右旋转90度；

A2、对A1步骤中采集到的特定姿态的人脸图像依次提取仿射尺度不变特征，每个特征点包括x坐标，y坐标，方向angle，尺度scale以及128维描述子；

A3、将A2步骤中得到的仿射尺度不变特征的描述子进行两层二值化，第一层二值化的阈值为128维描述子的的中值，第二层二值化的阈值为大于第一层阈值的64维描述子的中值，在第一层二值化中，对于每1维描述子，如果其大于第一层阈值，则将其设置为1，小于等于第一层阈值，则将其设置为0；同样在第二层二值化中，对于每1维描述子，如果其大于第二层阈值，则将其设置为1，小于等于第二层阈值，则将其设置为0；

A4、将A3步骤中得到的每幅图两层二值化后的仿射尺度不变特征进行级联，得到最终的完全二值姿态仿射尺度不变特征，并将其存入数据库中。 

3.根据权利要求1所述的基于完全二值姿态仿射尺度不变特征的全姿态人脸识别方法，其特征在于，所述步骤B具体包括：

B1、对于任意一个人，利用摄像头采集其任意姿态的人脸图像；

B2、对B1步骤中采集到的任意姿态的人脸图像提取仿射尺度不变特征，每个特征点包括x坐标，y坐标，方向angle，尺度scale以及128维描述子；

B3、对B2步骤中得到的仿射尺度不变特征的描述子进行两层二值化，第一层二值化的阈值为128维描述子的的中值，第二层二值化的阈值为大于第一层阈值的64维描述子的中值，在第一层二值化中，对于每1维描述子，如果其大于第一层阈值，则将其设置为1，小于等于第一层阈值，则将其设置为0；同样在第二层二值化中，对于每1维描述子，如果其大于第二层阈值，则将其设置为1，小于等于第二层阈值，则将其设置为0；

B4、利用B3步骤中得到两层二值化后的仿射尺度不变特征与数据库中的每个人的完全二值姿态仿射尺度不变特征依次进行特征匹配，将匹配点数量作为该人脸图像与数据库中每个人的人脸图像的匹配相似度，如果最大匹配相似度大于等于设定阈值60，则最大匹配相似度所对应的的人即为最终的识别结果，如果最大匹配相似度小于设定阈值60，则该人脸图像所对应的人在数据库中不存在。