[发明专利]一种人脸非对称性计算方法

权利要求书

1.一种人脸非对称性计算方法，其特征在于：其步骤如下：

步骤1：给定一个人脸图像，对其进行灰度化，获得灰度图象I₀，其高为H₀，宽为W₀，I₀(x，y)代表图像I₀在坐标点(x，y)处的密度值，0≤x＜W₀，0≤y＜H₀；采用类Haar小波特征提取和AdaBoost分类器对人脸图像进行眼睛检测，设检测到的左眼的中心点为e_L，坐标为(x_L，y_L)；设检测到的右眼的中心点为e_R，坐标为(x_R，y_R)；则左眼中心点和右眼中心点之间的中点坐标为(x₀，y₀)，x₀＝[(x_L+x_R)/2]，y₀＝[(y_L+y_R)/2]；

计算人脸的倾斜角θ，如式(1)所示：

θ=arctan(-yL-yRxL-xR)---(1)]]>

其中θ＞0表示人脸逆时针倾斜了θ角，θ＜0表示人脸顺时针倾斜了-θ角，θ＝0表示人脸未倾斜；

步骤2：将人脸图像I₀进行以(x₀，y₀)为轴心顺时针旋转θ弧度的仿射变换，得到人脸图像I_a，其高为H₀，宽为W₀；

步骤3：确定人脸中线为人脸图像I_a中x＝x₀的垂直线，在人脸图像I_a上截取人脸图像I，使其尽量少的包含人脸以外的背景信息，并使人脸中线为通过图像I中心点的垂直线，I高为H，宽为W，H≤H₀，W≤W₀；

步骤4：计算人脸图像I关于人脸中线的垂直映射图像I′，如式(2)所示：

I′(x，y)＝I((W-x-1)，y)    (2)

其中0≤x＜W，0≤y＜H；

步骤5：计算密度差D，如式(3)所示：

D(x，y)＝I(x，y)-I′(x，y)    (3)

其中D(x，y)为坐标点(x，y)处的D值，0≤x＜W，0≤y＜H；

步骤6：设定一个阈值p1，0＜p1＜255，对密度差D进行二值化，如式(4)所示；

D′(x,y)=1|D(x,y)|≥p10|D(x,y)|<p1---(4)]]>

其中0≤x＜W，0≤y＜H；

步骤7：在人脸图像I上运行一个标准的边缘检测算法得到边缘图像I_e及其梯度方向然后得到边缘图像I_e的垂直映射图像I′_e及其梯度方向计算表征人脸两边的边缘方向差异的角度如式(5)所示：

φIe(x,y),Ie′(x,y)=φe(x,y)-φe′(x,y)]]>(5)

其中0≤x＜W，0≤y＜H；

计算边缘方向对称性S，如式(6)所示：

S(x,y)=cos(φIe(x,y),Ie′(x,y))]]>(6)

其中S(x，y)为坐标点(x，y)处的S值，0≤x＜W，0≤y＜H；

步骤8：设定一个阈值p2，-1＜p2＜1，对边缘方向对称性S进行二值化，如式(7)所示：

S′(x,y)=1S(x,y)≥p20S(x,y)<p2---(7)]]>

其中0≤x＜W，0≤y＜H；

步骤9：设定权值q_D和q_S，0＜q_D＜1，0＜q_S＜1，q_D+q_S＝1，计算人脸的非对称性指标A，如式(8)所示。

A=qD×Σ0≤x<W,0≤y<HD′(x,y)+qS×Σ0≤x<W,0≤y<H(1-S′(x,y))W×H---(8)]]>