[发明专利]人脸验证方法及系统在审
| 申请号: | 201611139035.9 | 申请日: | 2016-12-12 |
| 公开(公告)号: | CN106886744A | 公开(公告)日: | 2017-06-23 |
| 发明(设计)人: | 付小雁;孙晓宇;尚媛园;刘梦飞 | 申请(专利权)人: | 首都师范大学 |
| 主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司: | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙)11201 | 代理人: | 张润 |
| 地址: | 100037 北*** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 验证 方法 系统 | ||
1.一种人脸验证方法,其特征在于,包括以下步骤:
获取待验化妆人脸图像和对应的待验非化妆人脸图像的局部特征信息和全局特征信息,得到所述待测化妆人脸图像和对应的待验非化妆人脸图像的待测特征信息;
根据参考特征空间,将所述待测特征信息进行PLS特征投影得到第一特征空间;
根据所述第一特征空间,验证所述待测化妆人脸图像和应对的待测非化妆人脸图像的是否为同一个人。
2.根据权利要求1所述人脸验证方法,其特征在于,还包括:
获取参考化妆人脸图像和对应的参数非化妆人脸图像的局部特征信息和全局特征信息,得到所述参考化妆人脸图像和对应的参考非化妆人脸图像的参考特征信息;
对所述参考特征信息进行PLS特征投影处理,得到所述参考特征空间。
3.根据权利要求1或者2所述人脸验证方法,其特征在于,所述获取局部特征信息包括:
对所述人脸图像进行分块处理形成多个子块;
在所述子块的基础上提取局部二值模式特征;
求取所述局部二值模式特征的权重,得到所述局部特征信息。
4.根据权利要求1或者2所述的人脸验证方法,其特征在于,所述全局特征信息包括第一至三全局特征信息,其中,获取方法包括:
根据人脸图像,利用多尺度局部二值模式提取所述第一全局特征信息;
根据人脸图像,利用多尺度局部相位量化提取所述第二全局特征信息;
根据人脸图像,利用区域的Gabor提取所述第三全局特征信息。
5.根据权利要求1所述人脸验证方法,其特征在于,所述验证所述待测化妆人脸图像和应对的待测非化妆人脸图像的是否为同一个人包括:求取余弦相似度量,得到所述局部特征信息和全局特征信息的相似得分,并对所述相似得分加权求和,获得验证结果。
6.一种人脸验证系统,其特征在于,包括:
第一获取模块,用于获取待验化妆人脸图像和对应的待验非化妆人脸图像的局部特征信息和全局特征信息,得到所述待测化妆人脸图像和对应的待验非化妆人脸图像的待测特征信息,根据参考特征空间,将所述待测特征信息进行PLS特征投影得到第一特征空间;
验证模块,用于根据所述第一特征空间,验证所述待测化妆人脸图像和应对的待测非化妆人脸图像的是否为同一个人。
7.根据权利要求6所述人脸验证系统,其特征在于,还包括:
第二获取模块,用于获取参考化妆人脸图像和对应的参数非化妆人脸图像的局部特征信息和全局特征信息,得到所述参考化妆人脸图像和对应的参考非化妆人脸图像的参考特征信息,对所述参考特征信息进行PLS特征投影处理,得到所述参考特征空间。
8.根据权利要求6或者7所述人脸验证系统,其特征在于,所述获取局部特征信息包括:
对所述人脸图像进行分块处理形成多个子块;
在所述子块的基础上提取局部二值模式特征;
求取所述局部二值模式特征的权重,得到所述局部特征信息。
9.根据权利要求6或者7所述的人脸验证系统,其特征在于,所述全局特征信息包括第一至三全局特征信息,其中,包括:
根据人脸图像,利用多尺度局部二值模式提取所述第一全局特征信息;
根据人脸图像,利用多尺度局部相位量化提取所述第二全局特征信息;
根据人脸图像,利用区域的Gabor提取所述第三全局特征信息。
10.根据权利要求6所述人脸验证系统,其特征在于,所述验证模块还包括:求取余弦相似度量,得到所述局部特征信息和全局特征信息的相似得分,并对所述相似得分加权求和,获得验证结果。
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