[发明专利]一种基于人脸能量图的多姿态人脸识别方法

权利要求书

1.一种基于人脸能量图的多姿态人脸识别方法，其特征在于包括以下步骤：

第一步，读取多姿态人脸图像及人脸区域检测

读取人脸库中的多姿态人脸图像，采用AdaBoost算法和手工分割方法对图像进行人脸区域检测，并对人脸区域图像做尺寸归一化；

第二步，构建人脸能量图

根据人脸区域图像俯仰角度不同划分人脸的俯仰变化范围，结合俯仰变化范围并根据构建方式不同构建狭义人脸能量图和广义人脸能量图；

第三步，人脸能量图增强预处理

采用设定的均值和标准差取代原人脸能量图的均值和标准差，调整人脸能量图亮度和对比度的效果，提高分辨能力；

第四步，人脸能量图的二次特征提取

采用二维局部保持投影算法对人脸能量图执行二次特征提取，去除人脸能量图边缘部分仍存在的冗余信息，获得分类识别的关键信息；

第五步，分类识别

针对测试人脸图像进行人脸区域检测并提取特征后，通过基于欧氏距离的最近邻分类器进行分类识别。

2.根据权利要求1所述的基于人脸能量图的多姿态人脸识别方法，其特征是：所述的人脸能量图为对采集到的不同姿态的人脸图像叠加起来形成人脸能量图，人脸能量图没有周期性，是不同俯仰角度和不同摇摆角度的人脸姿态变化。

3.根据权利要求1所述的基于人脸能量图的多姿态人脸识别方法，其特征是：所述的广义人脸能量图，指同一人在不同俯仰角度、不同左右摇摆角度下的一系列图像叠加求和后再求平均得到的均值图像，每1个人包含1幅广义人脸能量图像，

多姿态灰度人脸图像I_j(x,y)，广义人脸能量图的定义如（1）所示：

F(x,y)=1MΣj=1MIj(x,y)---(1)]]>

其中，M表示同一人的不同姿态图像总数，j代表第j幅变化图像，x,y代表二维图像平面坐标。

4.根据权利要求1所述的基于人脸能量图的多姿态人脸识别方法，其特征是：所述的狭义人脸能量图，指同一人在同一俯仰角度范围、不同左右摇摆角度下的一系列图像叠加求和再求平均得到的均值图像，将俯仰角度在[-5⁰,5⁰]之间的人脸图像定义为平视范围人脸图像，将[5⁰,30⁰1间的定义为仰视范围人脸图像，[-30⁰,-5⁰]之间的定义为俯视范围人脸图像，根据人脸俯仰角度范围不同每1个人包含3幅能量图像，分别为仰视能量图、平视能量图、俯视能量图，

给定多姿态灰度人脸图像I_j(x,y)，狭义人脸能量图的定义如（2）所示：

Fk(x,y)=1MkΣj=1MkIj(x,y),k=1,2,3---(2)]]>

其中M_k代表同一俯仰角度范围、左右摇摆角度变化时图像的总数，k表示不同的俯仰角度范围，k=1表示仰视，k=2表示平视，k=3表示俯视，j表示第j个左右摇摆角度变化的图像，x,y代表二维图像平面坐标。