[发明专利]一种快速人脸识别方法在审
| 申请号： | 201711378336.1 | 申请日： | 2017-12-19 |
| 公开（公告）号： | CN108108760A | 公开（公告）日： | 2018-06-01 |
| 发明（设计）人： | 王洪君;胡才胜;申大雪;王娜 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/00 |
| 代理公司： | 济南金迪知识产权代理有限公司 37219 | 代理人： | 杨树云 |
| 地址： | 250199 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种快速人脸识别方法，包括：(1)提取人脸关键特征点，构造标准特征向量；(2)选取标准化特征向量中的若干作为参考变量，进行分块，并进行二进制编码；(3)对每个块分别进行PCA降维处理，形成若干个降维后的块，用对块的编码对若干个对应的块进行命名；(4)读取待测人脸图片，提取待测人脸关键特征点，构造标准特征向量；(5)对标准特征向量进行二进制编码，根据该编码查找到对应的降维后的块；(6)对待测人脸图片进行PCA降维处理；(7)确定待测人脸图片与块中的每类图片的相似度，当相似度超过设定的阈值时，即判定待测人脸图片与该类图片属于同一人，完成识别过程。 | ||
| 搜索关键词： | 人脸图片 标准特征向量 二进制编码 关键特征点 人脸识别 相似度 降维 人脸 读取 参考变量 特征向量 阈值时 分块 判定 标准化 图片 | ||
【主权项】：
1.一种快速人脸识别方法，其特征在于，包括：A、对训练集中每个目标图片分别执行步骤(1)-(3)，建立目标库(1)提取人脸关键特征点，并根据人脸关键特征点构造具有尺寸、旋转和位移不变性的标准特征向量；(2)选取标准化特征向量中的若干个分量作为参考变量，进行分块，并对块进行二进制编码；(3)对步骤(2)中每个块分别进行PCA降维处理，形成若干个降维后的块，用步骤(2)中对块的编码对若干个降维后的对应的块进行命名；B、人脸识别(4)读取待测人脸图片，提取待测人脸关键特征点，并根据待测人脸关键特征点构造具有尺寸、旋转和位移不变性的待测人脸的标准特征向量；(5)对步骤(4)的标准特征向量进行二进制编码，根据该编码查找到对应的步骤(3)降维后的块；(6)对待测人脸图片进行PCA降维处理；(7)将步骤(6)PCA降维处理后的待测人脸图片与步骤(5)查找到对应的块中的各类图片进行比对，确定待测人脸图片与块中的每类图片的相似度，当相似度超过设定的阈值时，即判定待测人脸图片与该类图片属于同一人，完成识别过程。
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