[发明专利]一种人脸非对称性计算方法

说明书

(一)技术领域

本发明涉及一种图像处理方法，尤其是人脸非对称性计算方法。

(二)背景技术

人脸表情在人类的交流中起着重要作用。由于面部运动的非对称性以及面部结构的非对称性，造成了人脸表情的非对称。情感表情具有偏侧性，人的左脸比右脸有更强的情感表现力，左脸体现了更多专有文化的情感规范，而右脸体现了更多普遍的情感信号。

随着人脸表情分析技术的发展，研究者们开始关注非对称人脸表情。人脸面部的非对称性十分普遍，但左脸和右脸的平均差异是轻微的(约为3％)，并且一般右脸较左脸大。研究结果显示，男性中性脸的结构非对称性高于女性。人脸结构的非对称性可由面部标记点到中心点的距离近似，根据标记点的度量不同，平均差异一般为4％至12％。研究者们一般使用结构非对称性的总体度量，如面部宽度、半脸面积、面部标记点的距离。Liu等人提出了面部非对称的量化度量方法，包括密度差异D-face和边缘方向相似性S-face。密度差异D-face值越大，人脸非对称性越强；边缘方向相似性S-face值越大，人脸对称性越强。但还缺乏一种较为全面的人脸非对称性度量方法。本发明提出一种人脸非对称性计算方法，结合了人脸纹理的非对称性和边缘非对称性，对人脸的非对称性进行度量，可应用于人脸识别、人脸表情分析与识别等领域。

(三)发明内容

本发明的目的是：为了给出一种较为全面的人脸非对称性度量方法，提出一种人脸非对称性计算方法，能够对人脸非对称性进行度量。

本发明一种人脸非对称性计算方法，能够对人脸非对称性进行度量。

关于一种人脸非对称性计算方法，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(参考文献：Lienhart(利恩哈特)等人于2002年在International Conference on Image Processing(图像处理国际会议)上发表的论文An extended set of Haar-like features for rapid object detection(基于扩展的类Haar特征的快速目标检测))，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。