[发明专利]基于舌体特征的身份识别方法

权利要求书

1.一种基于舌体特征的身份识别方法，其特征在于：

动态特征提取：

(a)舌体动态特征来源于舌体在伸出口腔后本能的蠕动，利用图像序列记录舌体 动态信息，并利用线性降维方法提取内嵌于高维图像空间的本征低维流形， 利用线性降维方法-正交邻域保持投影Orthogonal Neighborhood Preserving  Projections，ONPP，将高维图像序列空间数据投影至三维可视空间，高维图像 空间可以表示为：I＝{I₁，I₂，...，I_N}∈R^m×n，其中N为图像帧数，这一图像序 列可以用一个矩阵表示，即X＝[x₁，x₂，...，x_N]∈R^h×N，其中X_i为I_i的向量表示， h＝m×n，ONPP的关键即构建一个转移矩阵并有该矩阵的特征值对应 的特征向量构建投影矩阵V，这一过程可以用如下公式表达： M‾=X(I-WT)(I-W)XTY=VTX(i=1,2,...,N)]]>其中W为权矩阵，Y∈R^d×N表示在d(d□h)低维 子空间中的数据集，在活体检测阶段，舌头图像序列映射到三维子空间时， 呈无序随机排列，而非活体舌头的静止图像序列是无法得到这种子空间中的 数据集的，依据这一现象可以对活体检测做出定性判断；

(b)利用不同人舌体蠕动图像序列在三维子空间投影位置以及投影数据分布特 点的不同，进行身份识别，在注册阶段，抽取注册人舌体蠕动特征，即蠕动 在子空间中分布的参数，亦即数据分布的均值和协方差矩阵：

μj=Σi=1NjxiNjΣj=1Nj-1Σi=1Nj(xi-μj)(xi-μj)T]]>其中，N_j为第j个注册人被采集的舌像数 目，在识别阶段即可利用这些参数的对此进行识别；

静态特征提取：

舌头的静态生理特征主要包括舌体三维几何形状，舌体表面沟痕以及舌体表面纹 理，

(a)舌体三维几何特征：舌头宽度，厚度以及舌尖形状；

(b)舌体表面沟痕，或称其为表面生理纹线：由于舌体沟痕主要集中于舌头中部， 提取舌像中部进行生理纹线的分析，由Gabor滤波器提取舌体表面纹线特征；

(c)舌体表面纹理：抽取舌像纹理过程中使用舌像频域图，并在极坐标系(r，θ)下 进行分析，每个环状区域的能量可用如下公式表示：

i＝1，2，...K，其中I_f为舌像频域图，K表示积分域，

我们称R_i为R特征，每个扇形区域的能量可用如下公式表示：

i＝1，2，...M，其中L表积分域，M为扇形区域个数，

我们称Θ_i为Θ特征，在识别时，R特征、Θ特征分别进行对比；

特征融合：

动态特征和静态特征的融合采用基于匹配分数级别的融合，即动态特征与静态特 征分别进行匹配，即分别得到相应的匹配分数，然后利用以下公式加权求得最终 匹配分数：S＝w₁S_S+w₃S_D，其中S_S代表静态特征匹配分数，S_D代表动态特征 匹配分数，w₁和w₂分别表示静态特征匹配分数S_S和动态特征匹配分数S_D的加权 系数。