[发明专利]一种人脸识别方法在审
| 申请号： | 201910146378.5 | 申请日： | 2019-02-27 |
| 公开（公告）号： | CN110032927A | 公开（公告）日： | 2019-07-19 |
| 发明（设计）人： | 骞志彦;王国强;陈学伟;张斌 | 申请（专利权）人： | 视缘（上海）智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 上海骁象知识产权代理有限公司 31315 | 代理人： | 赵俊寅 |
| 地址： | 200433 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 人脸识别 归一化处理 人脸模型 纹理数据 纹理图像 图像 模式识别技术 人脸图像数据 参数化处理 条件变化 投影变换 图像处理 对照度 鲁棒性 识别率 相似度 构建 辨别 | ||
1.一种人脸识别方法，其特征在于，包括：
利用3维模型和2维人脸图像数据构建3维人脸模型纹理数据；
对所述3维人脸模型纹理数据进行投影变换得到2维纹理图像；
对所述2维纹理图像进行参数化处理得到UV图像；
对所述UV图像进行照明归一化处理；
对照度归一化处理后的所述UV图像进行识别得到相似度得分。
2.根据权利要求1所述的一种人脸识别方法，其特征在于，所述对照度归一化处理后的所述UV图像进行识别得到相似度得分的步骤之后还包括：
归一化处理所述相似度得分。
3.根据权利要求1所述的一种人脸识别方法，其特征在于，所述3维模型为AFM构建模型，所述AFM构建模型的表面参数为一内射函数：
其中表示3维向量R3，M表示图像，U表示2维图像网络。
4.根据权利要求2所述的人脸识别方法，其特征在于，所述对所述3维人脸模型纹理数据进行投影变换得到2维纹理图像的步骤包括：
在透视投影模型下对所述3维人脸模型纹理数据进行线性映射得到2维纹理图像；
对所述2维纹理图像进行重投影误差最小化处理。
5.根据权利要求3所述的人脸识别方法，其特征在于，所述对所述2维纹理图像进行参数化处理得到UV图像的步骤包括：
对所述2维纹理图像进行模型参数化处理得到UV图像；
去除所述UV图像中的伪值点。
6.根据权利要求4所述人脸识别方法，其特征在于，所述对所述UV图像进行照明归一化处理的步骤包括：
分析确定所述UV图像的皮肤反射模型；
根据所述皮肤反射模型构建所述UV图像的纹理照度模型；
利用所述纹理照度模型对所述UV图像进行照明归一化处理。
7.一种人脸识别装置，其特征在于，包括：
3维模型构建模块，用于利用3维模型和2维人脸图像数据构建3维人脸模型纹理数据；
投影变换模块，用于对所述3维人脸模型纹理数据进行投影变换得到2维纹理图像；
参数化处理模块，用于对所述2维纹理图像进行参数化处理得到UV图像；
照度处理模块，用于对所述UV图像进行照明归一化处理；
识别模块，用于对照度归一化处理后的所述UV图像进行识别得到相似度得分。
8.根据权利要求7所述的人脸识别装置，其特征在于，所述投影变换模块包括：
透视投影单元，用于在透视投影模型下对所述3维人脸模型纹理数据进行线性映射得到2维纹理图像；
重投影误差最小化单元，用于对所述2维纹理图像进行重投影误差最小化处理。
9.根据权利要求8所述的人脸识别方法，其特征在于，所述参数化处理模块包括：
参数化处理单元，用于对所述2维纹理图像进行模型参数化处理得到UV图像；
去除单元，用于去除所述UV图像中的伪值点。
10.根据权利要求9所述人脸识别装置法，其特征在于，所述照明处理模块包括：
皮肤反射模型分析单元，用于分析确定所述UV图像的皮肤反射模型；
纹理照度模型构建单元，用于根据所述皮肤反射模型构建所述UV图像的纹理照度模型；
照度归一化单元，用于利用所述纹理照度模型对所述UV图像进行照明归一化处理。
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