[发明专利]一种大姿态人脸识别方法

摘要

本发明公开了一种适用于大姿态的人脸识别方法，该方法首先对图片进行分块操作，利用加权的LK算法得到相应侧脸块和正脸块的仿射变换参数候选集；然后，对于候选集中的每一个参数，找到其中的最优参数；对每一侧脸块用其对应的最优仿射变换参数即可矫正为这一块人脸的正脸，所有的块拼接起来即是矫正后的正面人脸形式；最后，采用加权的局部gabor二值模式直方图序列算法，以每一人脸块最优参数得到的平均gabor相似度作为这一块人脸的识别权重来进行认证识别。本发明方法简单高效、不受光照影响且能够高效并且精确的获得全局最优仿射变换参数，使得对于侧脸的识别率得到了大幅提高，在大姿态人脸检测与识别中具有非常好的应用前景。

主权项

1.一种大姿态人脸识别方法，其特征在于：包括如下步骤：1)对训练集中的每个侧面人脸和其对应的正面人脸区域进行对应分块划分；2)使用加权的LK算法得到训练集中每个人脸上划分的每块区域的仿射变换参数，并且将训练集中所有的对应人脸区域的仿射变换参数作为候选集；3)依据训练集中每一块矫正的人脸块和其对应正脸块gabor相似度最大的准则，找到划分的每块人脸区域对应的最优仿射变换参数；4)利用每块区域的最优仿射变换参数求出在此参数之下这一块人脸区域的平均gabor相似度；5)对待识别的人脸图片进行角度测定和侧脸区域分块划分；6)根据步骤3找到步骤5中侧脸区域的所有分块区域的最优仿射变换参数，合成正面人脸；7)采用加权的局部gabor二值模式直方图序列方法对步骤6中合成的正面人脸进行识别，其中每块人脸区域的识别权重值为这一块人脸区域的平均gabor相似度。