[发明专利]基于五官几何比例特征的快速人脸识别方法

说明书

技术领域

本发明涉及人脸识别技术领域，具体涉及基于五官几何比例特征的快速人脸识别方法。

背景技术

现今社会，诸如视觉监控、远程教育和人机交互技术及安全等各方面都迫切希望能够进行快速、有效的身份验证。生物特征因为自身的稳定性和差异性，已成为身份验证的主要手段。人脸是一种极为复杂的多变的物体，也是一种典型　的非刚性物体。

人的脸部特征十分丰富，除了形状和表情之外，还有五官的特征分布。通过研究这些特征间的比例关系，可以得到不同的人脸的相似和差异程度。与利用视网膜识别及指纹识别等人体生物特征进行身分验证相比，人脸识别技术具有直观、友好及方便等特点，正越来越受到国际学术界、企业界、政府、公安部门和国防军事部门的重视和青睐，具有广泛的应用前景。

目前学界所广泛使用的人脸识别方式是：先进行人脸的检测和定位，进而对人脸进行面部特征的提取，最后得出识别的结果。其中，对人脸面部特征的提取，是在确定了人脸之后，对人脸图像进行预处理之后开始的；特征提取和识别的方法包括基于局部特征和基于整体特征两个方面。在基于整体特征的方法上，包括多种方法，如：基于弹性匹配的方法、基于神经网络的方法和基于特征脸的方法等。但这些方法由于受到人脸的非刚性和光照条件的影响，只有在特定的环境下才有较高的识别率，而且这些方法所使用到的匹配参数相互依赖度较高、匹配的方法也没有统一的科学标准，这影响了识别的准确性。这些原因使人脸识别成为了学界争先研究的一个课题。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术存在的上述不足，提供基于五官几何比例特征的快速人脸识别方法。该方法通过分析人脸各部位灰度值的差异，对眼、鼻和嘴等特征进行定位，得到这些特征的坐标位置，根据需要将这些坐标点进行连接，组合成角度、长度等信息，并存入数据库，对需要检索的正脸，首先获取上述特征的坐标值，最后与数据库中存储的人脸信息进行对比，得到人脸检索的综合匹配结果，具体技术方案如下。

一种基于五官几何比例特征的快速人脸识别方法，具体步骤如下：

（1）在隐马尔可夫模型的基础上，运用以Haar特征训练出来的分类器，对包含正脸的人脸图像进行人脸检测，以及眼睛、鼻子和嘴巴的定位；

（2）通过对步骤（1）所检测到的人脸进行灰度化，然后分别截取眼睛、鼻子和嘴巴的区域，提取并记录相应的特征信息，特征信息包括左瞳孔、右瞳孔、左鼻孔、右鼻孔、左嘴角、右嘴角、嘴巴中心点和脸框四角的二维坐标值；

（3）将步骤（2）所得出的人脸各部位特征的二维坐标值与数据库中所存储的每一张人脸数据进行对比，得到眼鼻、眼嘴和鼻嘴的匹配率，以及综合匹配率；

（4）根据步骤(3)得到的匹配结果，进行下一步判断处理：若综合匹配率高于90%，则提示查找成功；否则，提示查找失败，数据库中不存在所查人脸的相关信息。

上述的基于五官几何比例特征的快速人脸识别方法中，步骤（3）所述数据库是通过如下方法建立：获取准备存入数据库的多张正脸图像；利用步骤（1）和步骤（2）对每一张正脸图像进行处理，得到人脸相关特征信息，特征信息包括左瞳孔、右瞳孔、左鼻孔、右鼻孔、左嘴角、右嘴角、嘴巴中心点和脸框四角的二维坐标值；最后把每一张人脸的相关特征信息存入到数据库；

上述的基于五官几何比例特征的快速人脸识别方法，步骤（1）中，对人脸的检测以及眼睛、鼻子和嘴巴的定位包括两个步骤：

（1.1）先对图像进行预处理，即灰度化和直方图均衡化，然后利用Haar 特征训练分类器实现人脸检测，得到人脸的脸框区域；在得到上述人脸脸框区域后，设定脸框区域的收缩系数，把脸框区域缩小，再利用Haar特征训练得到的分类器分别检测出脸框区域中的眼睛区域、鼻子区域和嘴巴区域；

（1.2）在上述步骤(1.1)检测眼睛区域、鼻子区域和嘴巴区域的过程中，如果检测到的眼睛区域、鼻子区域或嘴巴区域的中线偏离出人脸脸框区域的中线，则认为检测出错，需要扩大收缩系数再对眼睛、鼻子或嘴巴进行检测。

上述的基于五官几何比例特征的快速人脸识别方法，步骤（2）中记录的左瞳孔和右瞳孔坐标值的计算方法如下：先在截取的眼睛区域中，分别提取左右眼的灰度值最低的一点；然后分别以这两个点为中心提取在它们周围的灰度值不高于该中心20的点，对这些点的二维坐标取平均值，求得的两个平均值便是左瞳孔和右瞳孔的坐标值。