[发明专利]基于特征点的人脸识别方法

权利要求书

1.基于特征点的人脸识别方法为了克服现有的人脸识别主要因人脸作为生物特征的特点所带来的难以实现的状况，本发明提供一种基于特征点的人脸识别方法，该发明实现了一种基于特征点的人脸识别方法过程的准确性，其特征是：

它的主要步骤包括：

1、人脸检测：判断输入图像中是否存在人脸，如果有，给出每个人脸的相对位置，和相对大小；

2、面部特征定位：对找到的每个人脸，检测其主要器官的相对位置和形状等信息；

3、人脸比对：根据面部特征定位的结果，与库中人脸对比，判断该人脸的身份信息。

2.如1中所述，人脸检测的特征是：

人脸检测的原理是：识别人脸主要依据人脸上的特征，也就是说依据那些在不同个体之间存在较大差异而对于同一个人则比较稳定的度量。由于人脸变化复杂，因此特征表述和特征提取十分困难.在对人脸图像进行特征提取和分类之前一般需要做几何归一化算法和灰度归一化算法。几何归一化算法是指根据人脸定位结果将图像中人脸变换到同一位置和同样大小，灰度归一化算法是指对图像进行光照补偿等处理，光照补偿能够一定程度地克服光照变化的影响而提高识别率。

3.如1中所述，面部特征定位的特征是：

面部特征定位的原理是：人脸识别技术是一种依据人的面部特征来自动进行身份鉴别的先进生物识别技术。系统通过摄像头获取人像面部的最重要特征，如人脸的突起部位，眉骨、双眼、鼻和嘴等在五官轮廓中的距离、位置、角度和大小，然后计算出它们的几何特征量，再与模板库中的人像进行比对和确认。这种技术与传统使用身份证、密码乃至虹膜识别、指纹、掌形扫描相比，具有识别精度高、直观性突出、基础资料容易获得和成本低等特点。

4.如1中所述，人脸比对的特征是

人脸比对的原理是：通过现场采集比对人脸图像，自动提取人脸特征后与人脸数据库进行比对，用来进行个人身份认证或相似人群查找。分析人脸关键特征点定位的结果，如果仅利用灰度图积分投影的峰谷来判定特征点的Y坐标位置，对于多样化的人脸结构和图像质量来说不够鲁棒，个别情况会发生较大误差。因此本文充分利用人脸结构的视觉先验知识，在对关键特征点定位时加入了经过训练的先验比例尺关系，即从额头到眼睛、眼睛到鼻孔、鼻孔到嘴巴和嘴巴到下颌的Y坐标比例关系，以嵌入式系统为平台，得出人脸识别方法。