[发明专利]一种频域划分的人脸特征识别方法及系统

权利要求书

1.一种频域划分的人脸特征识别方法，其特征在于，包括：

将训练图像X进行FFT变换，得到所述训练图像中每个通道的对应的不同的频率分布F＝FFT(X)；

将每个所述频率分布F进行划分，分别得到多个频率成分F_i；

对每个频率成分F_i进行IFFT变换，得到不同频率成分F_i对应的图像成分X_i；

结合所述训练图像X的标签y，得到处理后的训练数据Z＝(X₁,X₂,…,X_k,y)，k为图像成分X_i的总数；

使用处理之后的训练数据Z进行卷积神经网络的训练，并得到网络参数模型；

通过根据所述网络参数模型对于输入的待识别图像Y进行处理，得到待识别图像Y的特征；通过计算所述特征的欧氏距离l对所述待识别图像Y进行样本比对获取人脸特征，完成人脸识别。

2.根据权利要求1所述的频域划分的人脸特征识别方法，其特征在于，将每个所述频率分布F进行划分，具体划分方法为：在所述频率分布F内定义k个半径为r1、r2、…rk的同心圆形，其中r1<r2<...<rk,；将所述频率分布划分为k个频率范围并得到k个频率成分F_i；且所述频率分布F与频率成分F_i关系为

3.根据权利要求1所述的频域划分的人脸特征识别方法，其特征在于，所述通过根据所述网络参数模型对于输入的待识别图像Y进行处理，得到待识别图像Y的特征；具体方法为：将IFFT变换之后的图像，作为所述卷积神经网络的输入，前馈；同时，选择最后一个隐含层的数作为待识别图像Y特征。

4.根据权利要求3所述的频域划分的人脸特征识别方法，其特征在于，所述欧氏距离l的计算方法，具体为：

l=distance(f1,f2)=Σi=0n(f1[i]-f2[i])2]]>

其中，l为所述欧式距离，n为所述Y的特征的长度。

5.一种应用权利要求1～4任一项方法所述的频域划分的人脸特征识别系统，其特征在于，所述系统通过模型对于输入的待识别图像进行处理，得到待识别图像的特征；通过计算所述特征的欧氏距离l对所述待识别图像进行样本比对获取人脸特征，完成人脸识别。