[发明专利]一种新融合算法的维吾尔族人脸识别方法

摘要

本发明公开了一种新融合算法的维吾尔族人脸识别方法，首先对维吾尔族人脸图像进行8×8分块，并使用2DDCT将分块后的维吾尔族人脸图像变换到频域状态，其次压缩维吾尔族人脸图像以排除人脸图像中非敏感的中频分量与非低频分量，并进行IDCT而得到重构的维吾尔族人脸图像；然后经计算POEM的特征量得到其相应的重构维吾尔族人脸图像的POEM直方图；然后把直方图级联在一起，作为该中心特征点的固有纹理直方图，得到维吾尔族人脸特征点的纹理特征信息，最后采用深度学习算法进行其分类识别。本发明所提出的算法在AR人脸库以及自建的维吾尔族人脸库中能够进一步提高其的识别率，尤其是维吾尔族人脸数据库中其运算速度也有很大提高，具有很强的鲁棒性。

主权项

1.一种新融合算法的维吾尔族人脸识别方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)将训练样本维吾尔族人脸图像规划为8×8子块矩阵规则；(2)对规划的所有子块的维吾尔族人脸图像进行2DDCT变换，将构建到的2DDCT变换系数的左上角10个系数进行存留，并进行IDCT而得到重构的维吾尔族人脸图像；(3)对所有的训练样本维吾尔族人脸图像进行步骤(1)、(2)的处理后，将重构的维吾尔族人脸图像构建成为一个正方形块，为了保留维吾尔族人脸图像的二维空间信息，将此正方形块分割成A、B、C、D四个区域，通过计算POEM特征的过程，得到相应区域的维吾尔族人脸图像的POEM直方图；(4)按照A到D的次序过程，将所有范围内的直方图级联在一起，作为该中心特征点的POEM固有纹理直方图；(5)在训练阶段的人脸特征点q在M个训练集中的平均POEM直方图，通过下式计算得来：由此，就是训练过程中得到的该特征点的纹理信息；(6)最后利用深度学习算法求得样本所属类别。