[发明专利]人脸识别装置及方法

权利要求书

1.一种人脸识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 

利用n个模板图像分别对待测人脸图像进行图像重构，并分别计算该待测人脸图像与所得的n个重构图像的重构误差 

采用线性判别分析分别获得该待测人脸图像与所述n个模板图像的线性判别分析LDA误差D_i； 

对所述重构误差 及所述LDA误差D_i进行加权计算，以分别确定该待测人脸图像与所述n个模板图像之间的不相似度ee_i；以及 

根据所述不相似度的最小值来识别该待测人脸图像； 

其中，n为正整数，i＝1，2，3，…，n。 

2.如权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述分别确定该待测人脸图像与所述n个模板图像之间的不相似度系根据下述公式， 

其中，λ和ω分别为权重系数，λ+ω＝1，且λ的取值范围在0.1～1之间。 

3.如权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，该方法还包括在进行所述图像重构步骤之前将该待测人脸图像与所述n个模板图像进行归一化处理的步骤。 

4.如权利要求1或2项所述的人脸识别方法，其特征在于，所述根据不相似度的最小值来识别该待测人脸图像的步骤包括： 

将该待测人脸图像分类到与所述不相似度最小值对应的模板图像类别中； 

判断所述不相似度的最小值是否小于一预定阈值； 

当判断所述不相似度的最小值小于该预定阈值时，识别该待测人脸图像与所述不相似度最小值对应的模板图像类别匹配；以及 

当判断所述不相似度的最小值大于该预定阈值时，识别该待测人脸图像与所述n个模板图像不匹配。 

5.如权利要求1或2项所述的人脸识别方法，其特征在于，利用所述 n个模板图像对该待测人脸图像进行图像重构包括： 

分别将所述n个模板图像与该待测人脸图像划分为多个图像块； 

去除外部干扰信息对该待测人脸图像的多个图像块的干扰；以及 

分别根据所述n个模板图像的多个图像块，对去除干扰信息后的所述待测人脸图像的多个图像块进行图像重构。 

6.如权利要求5所述的人脸识别方法，其特征在于，在所述外部干扰信息为光照变化时，根据乘性干扰及加性干扰去除该待测人脸图像的多个图像块的光照变化干扰，分别获得对应的多个重构图像块，从而获得对应的重构图像。

7.如权利要求6所述的人脸识别方法，其特征在于，所述计算该待测人脸图像与所述n个重构图像的重构误差 的步骤包括：

分别计算出该待测人脸图像的每个图像块与所述n个重构图像对应的重构图像块的重构均方误差；以及

根据所述重构均方误差，分别计算该待测人脸图像的多个图像块与所述n个重构图像对应的多个重构图像块的平均重构误差。

8.如权利要求5所述的人脸识别方法，其特征在于，

在所述外部干扰信息为旋转变化时，对所述n个模板图像分别与该待测人脸图像的多个图像块的像素值进行升序或降序矩阵排列，以分别获得对应的重构图像。

9.如权利要求8所述的人脸识别方法，其特征在于，所述计算该待测人脸图像与所述n个重构图像的重构误差 的步骤包括：

根据排列矩阵顺序，分别计算出该待测人脸图像的每个图像块与对应的重构图像块的重构均方误差；以及

根据所述重构均方误差，分别计算该待测人脸图像的多个图像块与对应的多个重构图像块的平均重构误差。

10.如权利要求5所述的人脸识别方法，其特征在于，当所述外部干扰信息为光照变化与旋转变化同时存在时，更包括判断所述光照变化程度大小的步骤， 

当判断所述光照变化程度较大时，去除所述光照变化干扰，以获得所 述重构图像； 

当判断所述光照变化程度较小时，去除所述光照变化及所述旋转变化干扰，以获得所述重构图像。