[发明专利]一种用于人脸分析系统的人脸特征提取方法

权利要求书

1.一种用于人脸分析系统的人脸特征提取方法，其特征在于，包括以下步骤：

1）读取视频数据流，并对读取到的视频数据流进行预处理；

2）检测人脸，对经过步骤1）处理后的视频数据流进行人脸检测：如果检测到人脸，精确定位人脸五官区域，将人脸图像单独截取出来；如果未检测到人脸，回到步骤1）；

3）人脸图像处理，对步骤2）中截取的人脸图像进行归一化处理；

4）生成Gabor脸，归一化处理后的人脸图像送入人脸分析服务器，人脸图像经过Gabor变换过滤得到Gabor脸；

5）生成一阶差分Gabor脸和二阶差分Gabor脸，将Gabor脸进行差分分析，得到一阶差分Gabor脸和二阶差分Gabor脸；

6）将Gabor脸、一阶差分Gabor脸和二阶差分Gabor脸分别进行邻域二值化并加权相加，得到特征脸；

7）获取原始特征描述向量，对特征脸的五官区域进行分析，对每个区域单独进行直方图分析，得到局部特征描述向量，将每个局部特征描述向量连接起来，得到原始特征描述向量；

8）获取特征描述向量，对原始特征描述向量进行主元分析、线性判别分析、降维得到特征描述向量；

9）将特征描述向量在人脸特征数据库中进行比对和分类；以及

10）显示分类结果。

2.根据权利要求1所述的用于人脸分析系统的人脸特征提取方法，其特征在于：步骤1）中视频数据流的预处理包括降噪处理、视频格式归一化处理。

3.根据权利要求2所述的用于人脸分析系统的人脸特征提取方法，其特征在于：步骤3）中人脸图像处理包括抗光照处理、格式、大小归一化处理。

4.根据权利要求3所述的用于人脸分析系统的人脸特征提取方法，其特征在于：步骤6）中的邻域二值化的公式为：

。

5.根据权利要求4所述的用于人脸分析系统的人脸特征提取方法，其特征在于：步骤7）中获取特征描述向量步骤包括：

a）在特征脸上使用不同大小的矩形框提取人脸的五官区域，并配以较大权值，其他脸部区域配以较小权值；及

b）对每一个区域进行不同尺度和方向的Gabor变换，接着做该区域的直方图统计，并将每一个区域的直方图统计结果拼接起来，得到原始的特征描述符。