[发明专利]人脸图像识别装置和人脸图像识别方法

说明书

本发明涉及人脸图像识别装置和方法，包括：存储部，预先存储有学习信息；特征提取部，在注册图像处理中，对所输入的多个注册人脸图像提取注册人脸图像的特征，而生成注册数据，并在识别图像处理中，对所采集的待识别人脸图像提取待识别人脸图像的特征；转换图像生成部，在识别图像处理中，利用存储在存储部中的学习信息，由待识别人脸图像得到转换图像；遮挡区域确定部，在识别图像处理中，根据待识别人脸图像和转换图像的差异图像，得到因遮挡物而产生的差异部分；相似度评价部，在识别图像处理中，根据注册人脸图像的特征和待识别人脸图像的特征，舍去在由遮挡区域确定部确定的差异部分，而评价注册人脸图像和待识别人脸图像的相似度。

技术领域

本发明涉及人脸图像识别装置和人脸图像识别方法，更具体为涉及在局部遮挡情况下进行人脸识别。

背景技术

近年来，随着人脸识别技术的不断完善，其应用领域不断扩大，并相继在市场上出现了许多基于人脸识别技术的产品，例如人脸考勤机、人脸锁、信用卡识别、身份登陆系统、安全监控系统、刑事鉴定等。

在人脸识别技术中，一般会通过比对两张图像的相似度来判定图像中的人是否为同一个。为了完成比对，需要待识别人员在识别之前提供一张或多张用于比对的图像，该过程称为注册；而使用另一幅图像与注册人脸图像比对的过程称之为识别。由于采集的难度，注册人脸图像往往无法更新，而待识别人员通常会在发型、眼镜或口罩的佩戴情况上发生变化，使得待识别人脸图像与注册人脸图像差异过大，进而导致识别不成功。为此，必须设计一套能够应对局部遮挡情况下的人脸图像识别方法。

在现有用于人脸识别的方法中，基于稀疏表示的方法，需要迭代求解，有计算代价高的问题；基于区域划分的方法，多采用将图像划分为多个矩形的方式，但当人脸部分有遮挡物时，由于遮挡区域分割不准确，而无法应对不规则遮挡物；另外，还有基于图像重建方法进行人脸识别的方法，但需要注册大量待识别人员的图像才能获得好的效果，在实际应用中往往不现实，并且受到应用场景约束。

发明内容

本发明为解决上述问题，提出一种人脸图像识别装置，其对所输入的注册人脸图像进行注册图像处理，生成注册数据，并对所采集的待识别人脸图像进行识别图像处理，该人脸图像识别装置包括：存储部，其中预先存储有学习信息；特征提取部，其在所述注册图像处理中，对所输入的多个注册人脸图像提取注册人脸图像的特征，而生成注册数据，并在所述识别图像处理中，对所采集的待识别人脸图像提取待识别人脸图像的特征；转换图像生成部，其在所述识别图像处理中，利用存储在所述存储部中的所述学习信息，由所述待识别人脸图像得到转换图像；遮挡区域确定部，其在所述识别图像处理中，根据所述待识别人脸图像和所述转换图像的差异图像，得到因遮挡物而产生的差异部分；相似度评价部，其在所述识别图像处理中，根据所述注册人脸图像的特征和所述待识别人脸图像的特征，舍去在由所述遮挡区域确定部确定的所述差异部分，而评价所述注册人脸图像和所述待识别人脸图像的相似度。

如上所述，通过剔除注册人脸图像与待识别人脸图像的差异部位来进行局部遮挡情况下的人脸图像识别。在注册和识别之前，预先使用大量的非注册人员的转换图像，学习一个无遮挡人脸模型。在注册时，提取所有注册人脸图像的原始特征并保存。在识别时，首先提取待识别人脸图像的特征并保存。之后使用作为学习信息的无遮挡人脸模型对待识别人脸图像进行转换生成一副新图像，将新图像与待识别人脸图像进行比对，找出二者差异最大的区域，并认为该区域中存在遮挡物。再结合遮挡物的区域信息动态修改相似度计算方法，进而得到二者的相似度。最后，根据遮挡区域的轮廓、面积和位置等几何信息动态选取阈值，判断图像中的人是否相同。

本发明的优点是，预先生成学习信息，从而在用户使用之前，提前完成大量的计算，在识别时的计算量小，同时，由于有学习信息，因而识别时不受遮挡物形状的限制，也不需要增加注册人脸图像的数量。