[发明专利]基于图像特征点匹配的人脸识别方法和装置

权利要求书

1.一种基于图像特征点匹配的人脸识别方法，其特征在于，所述方法包括：

步骤S1：根据人脸的标准图像，确认标准图像的第一余弦相似度cosθ1、最优余弦相似度theta和标准数值范围；

步骤S2：根据人脸的实时图像，确认实时图像的第二余弦相似度cosθ2；

步骤S3：判断所述实时图像的第二余弦相似度cosθ2是否均不在标准数值范围内；

步骤S4：若是，则实时图像与该标准图像匹配失败；

步骤S5：若否，则计算在所述标准数值范围内的第二余弦相似度cosθ2对应的特征点的匹配相似度s；根据所述匹配相似度s，确定第三余弦相似度cosθ3；

所述在所述标准数值范围内的第二余弦相似度cosθ2对应的特征点的数量为z，人为选定一个特征点，之后计算剩下的特征点与选定的特征点之间的匹配相似度s，得到z-1个匹配相似度s；

取s值中最大的值作为最优匹配相似度smax，得到smax对应的2个最优特征点α、β；计算特征点α、β之间的第三余弦相似度cosθ3；

步骤S6：判断第三余弦相似度cosθ3是否在标准数值范围内；

步骤S7：若是，则实时图像与该标准图像匹配成功；

步骤S8：若否，则实时图像与该标准图像匹配失败。

2.根据权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，步骤S1包括：

步骤S1-1：根据标准数据库中的标准图像，获取所述标准图像的特征，得到多个特征点；根据所述特征点，确认特征点矩阵；

步骤S1-2：随机抽取所述特征点矩阵中的N个特征点，计算所述N个特征点中的任意两个特征点之间的汉明距离，得到汉明距离值；根据所述汉明距离值，确定第一点对；

步骤S1-3：根据所述第一点对中的每个特征点和预设的半径值，确认特征点对；根据所述特征点对，确认每个特征点的描述符；

步骤S1-4：根据第一点对中的任意两个特征点的描述符，确认所述两个特征点之间的第一余弦相似度cosθ1；

步骤S1-5：根据多个所述第一余弦相似度cosθ1，确定标准图像的最优余弦相似度theta和标准数值范围。

3.根据权利要求2所述的人脸识别方法，其特征在于，步骤S1-1包括：

步骤S1-1-1：预先将多张人脸的标准图像存储至标准数据库；

步骤S1-1-2：从标准数据库的第一张标准图像的所有像素点中选取任意一个像素点k，以像素点k为圆心，以预设个数的像素点为半径，得到圆上预设个数的像素点；

步骤S1-1-3：若有连续预设的个数的像素点的像素值与像素点k的像素值不同，则确认像素点k是标准图像中的一个特征点；

步骤S1-1-4：依次遍历所述标准图像中的每个像素点，获取标准图像中所有的特征点，将所有特征点组合，得到特征点矩阵。

4.根据权利要求2所述的人脸识别方法，其特征在于，步骤S1-2还包括：对于标准图像，若计算得到的特征点之间的汉明距离值等于预设的汉明阈值P，则对应的2个特征点视为匹配成功，匹配成功的点对命名为第一点对；

对于实时图像，若计算得到的特征点之间的汉明距离值在预设的汉明阈值范围内，则对应的2个特征点视为匹配成功，匹配成功的点对命名为第一点对。

5.根据权利要求2所述的人脸识别方法，其特征在于，步骤S1-3包括：

步骤S1-3-1：以所述第一点对中任意一个特征点为圆心，以预设的半径值r为半径，每个特征点能得到多组特征点对；

步骤S1-3-2：分别依次比较所述多组特征点对中的像素值的大小，得到描述符M。

6.根据权利要求2所述的人脸识别方法，其特征在于，步骤S1-5包括：

步骤S1-5-1：将任意两个cosθ1作差，得到第一差值，将得到所有第一差值存于第一数组；

步骤S1-5-2：将所述第一数组中出现频率最高的数值作为最优余弦相似度theta；

步骤S1-5-3：修正所述最优余弦相似度theta，得到标准数值范围。