[发明专利]人脸皮肤斑痣点检测及利用皮肤斑痣识别人脸的方法

说明书

技术领域

本发明涉及人脸识别领域，特别涉及一种利用皮肤斑痣识别人脸的方 法。

背景技术

人脸识别在图像处理领域中具有广泛的应用。现有的人脸识别方法主 要是从人脸图像上提取全局特征(如整幅图像的灰度特征、Fourier特征、 DCT特征等)或局部特征(如Gabor特征、LBP特征等)，然后利用所提 取的全局特征或局部特征来实现人脸的识别。随着摄影、摄像设备的不断 进步，通过这些设备所能获取图像的分辨率也在不断提高，相应的，图像 所能表达的皮肤纹理信息也将更加明显。因此，利用皮肤纹理信息来实现 人脸的识别已经成为人脸识别方法的新的发展方向。

在现有技术中已经存在利用皮肤纹理信息来识别人脸的相关方法。在 参考文献1“Jean-S′ebastien Pierrard，Thomas Vetter，‘Skin Detail Analysis for Face Recognition’，Proceedings of the 2007 Conference on Computer Vision and Pattern Recognition”和参考文献2“Anil K.Jain and Unsang Park，‘FACIAL MARKS：SOFT BIOMETRIC FOR FACE RECOGNITION’，IEEE International Conference on Image Processing(ICIP)，2009”中，都提出了利用皮肤纹理信 息来做人脸识别的相关方法。该类方法主要包括以下步骤：

步骤1)、对输入的人脸图像利用多尺度的Blob检测子进行Blob点检 测。

步骤2)、通过主动形状模型(参见参考文献1)或三维形变模型(3D Morphable Model)(参见参考文献2)获取人脸图像的皮肤区域。

步骤3)、根据步骤2)得到的皮肤模板，找到皮肤区域上的Blob点 集合。

步骤4)、对步骤3)所得到的Blob点集合，计算Blob点的显著性并 选择出显著度量值足够大的Blob点。

步骤5)、根据步骤4)得到的Blob点，直接利用Blob点的空间位置 (参见参考文献1)或特征点的显著性(参见参考文献2)进行匹配，将 匹配结果作为两幅图像的相似度。

从对上述方法的步骤描述可以看出，现有技术直接利用Blob点来计 算图像的相似度，但在实际应用中，Blob点之间存在较大的差异性，如果 不分情况，将所有的Blob点都等同看待，将会影响最后计算得到的相似 度的准确性。

发明内容

本发明的目的是克服现有技术不对Blob点加以区分，影响相似度计 算结果准确性的缺陷，从而提供一种利用皮肤斑痣识别人脸的方法。

为了实现上述目的，本发明提供了一种人脸皮肤斑痣点检测方法，包 括：

步骤1)、检测人脸图像中人脸皮肤上的斑痣点；

步骤2)、计算人脸图像的斑痣点的显著性及特征，并根据所述显著性 对所述斑痣点分层。

上述技术方案中，所述的步骤2)包括：

步骤2-1)、计算斑痣点的显著性；

步骤2-2)、将用于表示斑痣点显著性的整个数值区间分成N个区间， 将各个斑痣点按照其显著性的大小划分到对应的区间内；

步骤2-3)、计算斑痣点的特征。

上述技术方案中，在所述的步骤2-1)和步骤2-2)之间还包括：

将所述斑痣点用于表示显著性的数值与一阈值进行比较，舍去低于该 阈值的斑痣点。

上述技术方案中，所述的步骤2-3)包括：

步骤2-3-1)、将斑痣点所在的图像块归一到一个相同的尺度；

步骤2-3-2)、与不同尺度方向的Gabor核卷积并计算每个尺度方向核 卷积结果的均值；

步骤2-3-3)、将所有核的响应组合为一个向量来表示当前斑痣点的特 征。

上述技术方案中，所述的步骤1)包括：

步骤1-1)、输入包含人脸的图像；

步骤1-2)、定位人脸上的特征点，所述特征点用于描述人脸上的器官；

步骤1-3)、裁剪出人脸图像，得到待识别人脸图像；

步骤1-4)、在所述待识别人脸图像上初步检测斑痣点，得到候选斑痣 点；