[发明专利]一种人脸识别的特征提取方法及装置

权利要求书

1.一种人脸识别的特征提取方法，其特征在于，包括：

提取人脸图像的多尺度局部二值模式LBP特征；

提取所述人脸图像的尺度不变特征转换SIFT特征；

获取第一权重因子和第二权重因子，所述第一权重因子对应所述人脸图像的LBP特征，所述第二权重因子对应所述人脸图像的SIFT特征；

根据所述第一权重因子和所述第二权重因子，对所述人脸图像的所述LBP特征和所述SIFT特征进行组合，生成所述人脸图像的人脸特征。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取人脸图像的多尺度LBP特征包括：

对所述人脸图像进行分块，得到N个图像分块，所述N为大于1的整数；

分别对每一个所述图像分块进行多尺度的LBP特征提取，得到每一个所述图像分块的多尺度LBP特征；

组合N个所述图像分块的所述多尺度LBP特征，并进行归一化处理，得到所述人脸图像的LBP特征。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取人脸图像的SIFT特征包括：

对所述人脸图像进行分块，得到N个图像分块，所述N为大于1的整数；

分别对每一个所述图像分块进行SIFT特征提取，得到每一个所述图像分块的SIFT特征；

组合N个所述图像分块的所述SIFT特征，并进行归一化处理，得到所述人脸图像的SIFT特征。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一权重因子和所述第二权重因子，对所述人脸图像的所述LBP特征和所述SIFT特征进行组合，生成所述人脸图像的人脸特征包括：

将F_LBP×V_LBP和F_SIFT×V_SIFT进行组合，并进行归一化处理，得到所述人脸图像的人脸特征，其中，所述F_LBP为所述第一权重因子，所述V_LBP为所述人脸图像的所述LBP特征，所述F_SIFT为所述第二权重因子，所述V_SIFT为所述人脸图像的所述SIFT特征。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一权重因子和所述第二权重因子之和为1。

6.一种人脸识别的特征提取装置，其特征在于，包括：

第一提取单元，用于提取人脸图像的多尺度局部二值模式LBP特征；

第二提取单元，用于提取所述人脸图像的尺度不变特征转换SIFT特征；

获取单元，用于获取第一权重因子和第二权重因子，所述第一权重因子对应所述人脸图像的LBP特征，所述第二权重因子对应所述人脸图像的SIFT特征；

生成单元，用于根据所述第一权重因子和所述第二权重因子，对所述人脸图像的所述LBP特征和所述SIFT特征进行组合，生成所述人脸图像的人脸特征。

7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第一提取单元包括：

第一分块单元，用于对所述人脸图像进行分块，得到N个图像分块，所述N为大于1的整数；

第一提取子单元，用于分别对每一个所述图像分块进行多尺度的LBP特征提取，得到每一个所述图像分块的多尺度LBP特征；

第一组合子单元，用于组合N个所述图像分块的所述多尺度LBP特征，并进行归一化处理，得到所述人脸图像的LBP特征。

8.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第二提取单元包括：

第二分块单元，用于对所述人脸图像进行分块，得到N个图像分块，所述N为大于1的整数；

第二提取子单元，用于分别对每一个所述图像分块进行SIFT特征提取，得到每一个所述图像分块的SIFT特征；

第二组合子单元，用于组合N个所述图像分块的所述SIFT特征，并进行归一化处理，得到所述人脸图像的SIFT特征。