[发明专利]一种基于自适应软直方图局部二值模式的人脸识别方法有效

专利信息
申请号: 201410117152.X 申请日: 2014-03-26
公开(公告)号: CN103903017B 公开(公告)日: 2017-09-26
发明(设计)人: 胡浩基;叶慧星 申请(专利权)人: 浙江大学
主分类号: G06K9/66 分类号: G06K9/66
代理公司: 杭州求是专利事务所有限公司33200 代理人: 周烽
地址: 310058 浙江*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 自适应 直方图 局部 模式 识别 方法
【说明书】:

技术领域

发明属于数字图像处理及模式识别技术领域,具体涉及人脸识别方法。

背景技术

信息化时代的今天,如何准确鉴定自己的合法身份,保护个人信息安全是一个必须解决的问题。生物特征识别为解决上述问题提供了技术支持。生物特征识别是指利用生物体固有的生理特征或行为特征进行鉴定身份鉴定的技术,具有普遍性、唯一性、持久性、实用性和安全性等优点。人脸识别作为生物特征识别技术的一个分支,具有自然性、不易被察觉等特点。

如何提取有效的特征来表征人脸是整个人脸识别系统的关键,因为特征提取的好坏直接影响人脸识别系统的识别准确率。局部二值模式描述子最初由Ojala等人于1996年提出,被广泛应用于人脸识别。但是局部二值模式的判决函数抗噪声能力较弱,Ahonen提出了软直方图局部二值模式以提高局部二值模式的鲁棒性,但其模糊隶属度函数是不会随训练样本的变化而变化,故其性能对于特定的样本不是最佳的。

实际应用中,光照变化,摄像头采集角度变化、表情变化等均会造成人脸识别系统的识别率的下降。提取具有区分度、鲁棒性的特征可以实质性改善人脸识别系统的性能。

发明内容

针对现有技术的不足,提出了一种基于自适应软直方图局部二值模式的人脸识别方法,改善了软直方图局部二值模式的鲁棒性,提高了人脸识别系统的识别率。

为实现上述技术目的,本发明采用的技术方案为,一种基于自适应软直方图局部二值模式的人脸识别方法,该方法包括训练阶段和识别阶段。

训练阶段包括以下步骤:

(1)将训练集的样本图像进行人脸图像检测与人眼定位。

(2)根据人眼的位置对人脸图像进行几何校正,使左右两个眼睛的中心处在同一水平线,对人脸图像进行裁剪,使得每张人脸图像的五官位置处于同一像素位置。

(3)将训练集的每张人脸图像均匀地、无交叠地划分为7×7矩形块,每个子块的像素大小为21×18。

(4)训练学习过程,该步骤包括以下子步骤:

(4.1)根据式(1)、式(2)提取每个子块的软直方图局部二值模式,

其中P为邻域采样点的个数;bp(i)为模式i第p位的值,要么是0,要么是1,gc为中心像素的灰度值,gp为邻域采样点的灰度值,SLBP(x,y,i)表示坐标为(x,y)的像素点对于模式i的贡献度,HSLBP(i)为该子块模式i的贡献度之和,f0(SLBP)(z)和f1(SLBP)(z)是模糊隶属度函数,f1(SLBP)(z)=1-f0(SLBP)(z),f1(SLBP)(z)的定义如下:

其中,参数l控制模糊隶属度函数的执行范围,z为中心像素与邻域像素的灰度值差值。

(4.2)将各个子块的特征直方图级联成一个直方图。

(4.3)根据式(4)计算两两直方图之间的距离,得到训练数据集,

其中下标j表示子块的序号,下标k表示各子块特征直方图的横坐标,即直方图值的种类,Dist(S,M)表示直方图S、M之间的距离。

(4.4)步骤(4.3)得到的训练数据集可分为两个子集:Dsim和Ddiff,其中Dsim子集包含所有属于同一类的两两直方图之间的距离,Ddiff子集包含所有不属于同一类的两两直方图之间的距离。计算其均值和方差分别为:

其中#{Dsim}为Dsim子集的元素个数,#{Ddiff}为Ddiff子集的元素个数,ds为Dsim子集的元素,dd为Ddiff子集的元素。分别为Dsim子集的均值和方差,分别为Ddiff子集的均值和方差。

(4.5)根据Fisher判别率计算出训练数据集的能量函数E(P):

其中P为模糊隶属度函数f1(SLBP)(z)在点-l+1,-l+2,…,l-2,l-1的取值组成的向量。

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