[发明专利]一种面部识别系统

摘要

本发明公开了一种面部识别系统，涉及图像处理及模式识别技术领域，首先采用深度学习的方法确定待识别面部图像的性别，然后再结合深度学习识别出来的性别，基于卷积神经网络的方法高准确率的确定待识别面部图像的面部身份，最后再采用双目视觉技术基于待识别面部图像的视差特征确定待识别面部图像的面部微表情，实现了结合待识别面部图像的性别信息、身份信息和表情信息的面部识别，将深度学习方法、卷积神经网络和双目视觉技术相结合，降低了光照条件和面部姿态等因素对面部识别率的影响，同时减小面部识别过程的数据计算量，实现对面部的快速、高准确率的识别，并降低面部识别过程中的成本，提高了不同面部姿态下面部识别的准确率。

主权项

一种面部识别系统，其特征在于，所述面部识别系统包括：面部图像处理模块，用于基于面部特征点定位算法确定待处理图像中的面部区域后进行面部图像的截取，并对截取后的待识别面部图像进行降噪、补光、加亮和归一化处理；面部特征提取模块，用于基于面部图像的关键点，提取待识别面部图像的面部特征，其中，所述面部特征包括方向梯度直方图HOG特征、局部二值模式LBP特征和面部像素点的视差特征；基于大数据的面部识别模块，用于根据所述方向梯度直方图HOG特征和所述局部二值模式LBP特征基于大数据识别所述待识别面部图像的性别；基于卷积神经网络的面部识别模块，用于根据所述方向梯度直方图HOG特征和所述局部二值模式LBP特征采用训练好的卷积神经网络模型，实现所述待识别面部图像多角度下的高准确率的面部身份识别；基于双目视觉技术的面部识别模块，用于根据所述面部像素点的视差特征，获取所述待识别面部图像的面部表情检测专属图像，基于所述面部表情检测专属图像识别所述待识别面部图像的面部微表情。