[发明专利]基于图像质量评价的合成人脸图像识别方法

摘要

本发明公开了一种基于图像质量评价的合成人脸图像识别方法，主要解决现有人脸识别方法直接应用在合成人脸图像识别中识别率低，计算复杂度高的问题。其实现过程是1)对合成人脸图像数据库与原图像数据库进行预处理，使其尺寸一致；2)对合成图像集与原图像集中的图像分别进行高斯差分滤波，并将滤波后的合成图像与原图像分别作为测试图像与参考图像，进行图像质量评价；3）利用图像质量评价分数判断合成图像是否正确识别，并计算其识别率。本发明与现有方法相比，无需训练过程，计算复杂度低，且提高了合成人脸图像识别率，可用于犯罪嫌疑人身份识别。

主权项

一种基于图像质量评价的合成人脸图像识别方法，包括如下步骤：（1）将合成人脸图像数据库Ss中的图像个数表示为N，将与合成人脸图像数据库中N幅图像一一对应的原图像所组成的数据库表示为S；（2）对Ss及S中所有图像进行高斯差分滤波，滤波处理后的合成人脸图像库及原图像库分别表示为（3）选取所述库中第i幅合成图像利用图像质量评价方法，逐个与所述原图像库中的每幅图像进行图像质量评价，得到图像质量评价分数集Xi={xi1,xi2,...,xiN}，其中xim表示第i幅合成图像与第m幅原图像的质量评价分数；i=1,2,...,N，m=1,2,...,N；（4）利用图像质量评价分数进行合成人脸图像识别：（4a）将正确识别的合成图像个数表示为l，并将l初始化为0；（4b）若质量评价分数集Xi中第i个元素xii的值最接近于1，表示识别正确，则l增加1；否则，识别错误；（5）重复步骤（3）‑（4），直至处理完所有合成图像，最后得出合成人脸图像的识别率：r=l/N。