[发明专利]一种基于面部几何特征的人脸识别方法

摘要

本发明提供一种基于面部几何特征的人脸识别方法，包括人脸特征点检测、构造几何特征、人脸数据库分类以及人脸识别。本发明基于人脸检测和人脸识别技术，对人脸特征点检测方法和人脸识别中使用的几何特征进行改进，基于主动形状模型和弹性图束匹配算法相结合的特征点检测，以及简易精确的面部几何特征的，保证了人脸识别系统的实时性和准确率。本发明将大型数据库中的数据分解为若干带有标签的子数据库，该标签由选取的分类几何特征决定。对于输入的待测图像，只需将其分类几何特征与各子数据库标签比较，就可以缩小要匹配的数据规模，使的人脸识别的效率大大提高。

主权项

1.一种基于面部几何特征的人脸识别方法，其特征在于，包括步骤：步骤1)，利用主动形状模型与弹性图束匹配算法结合的方法在人脸数据库中训练人脸检测模型，所述主动形状模型的特征采用一组描述人脸局部特征的二维Gabor小波变换系数来表示，即关键特征点处的像素与不同方向和频率的Gabor核卷积后的系数集合，其描述图像给定像素周围的一小块灰度值；通过所述主动形状模型与弹性图束匹配算法结合的方法匹配待测图像获得人脸面部器官轮廓关键特征点；步骤21)，进行人脸轮廓特征点提取，对检测到的特征点进行选取，选取的所述特征点对光照的依赖性小及对人脸的表情变化不敏感，且在不同人脸上变化幅度大；步骤221)，标定图像库中面部轮廓点；步骤222)，利用主动形状模型与弹性图束匹配算法结合的方法在人脸数据库中训练人脸检测模型；步骤223)，输入待检测图像；步骤224)，基于人脸检测模型进行人脸面部轮廓点检测；步骤225)，从人脸面部轮廓点中筛选出适合识别的关键点；步骤226)，选取特征点构建基准距离，基于两眉中点到下巴的距离建立垂直方向的基准距离，基于左右外眼角水平高处的距离建立水平方向的基准距离；步骤227)，利用基准距离，计算比例特征分量，以此构造比例几何特征向量，并对构造的比例几何特征向量的归一化处理；步骤228)，计算确定特征向量中各个分量的权值；步骤3)，根据不同人脸，不同环境下变化大的分类几何特征，将人脸图像库中的数据分解为若干带有标签的子人脸图像库，所述标签由选取的分类几何特征决定，对于输入的待测图像，只需将其分类几何特征与各子人脸图像库的标签比较；步骤4)，利用步骤1)中的人脸检测模型，匹配待测人脸图像中的关键特征点，构建待测图像中的人脸几何特征，同时依据分类几何特征，在子人脸图像库中找到待测图像所在的最近邻子人脸图像库；步骤5)，计算几何特征分量的权值；步骤6)，通过相似度函数，计算待测图像中人脸几何特征向量与其所在的人脸图像子库的人脸特征向量的相似程度，若相似程度高于阈值，则判断为同一个人，若相似度程度低于阈值，则判断为不同的人。