[发明专利]基于简化血流模型和改进韦伯局部描述子的人脸识别方法

权利要求书

1.一种基于简化血流模型和改进韦伯局部描述子的人脸识别方法，其特征在于：包括如下步骤：

⑴温谱图转换血流图：将温谱图转换为血流图通过简化的血流模型，得到人脸的血流图像；

⑵高斯平滑：对上述血流图像进行高斯平滑操作，去除噪声的干扰，提高红外人脸识别性能；

⑶改进韦伯局部描述子提取局部特征：通过改进的韦伯局部描述子对分块的血流图进行局部特征提取，其中方向信息的计算利用同向性Sobel算子，得到更加稳定的局部鉴定信息，得到改进的WLD，通过步骤⑴至步骤⑶分别完成训练图像中的改进的WLD以及测试图像的改进的WLD，分别得到特征库图像信息以及测试图像信息；

⑷PCA方法降维：对训练图像中改进的WLD以及测试图像改进的WLD分别进行降维；

⑸识别：计算上述降维后的特征库图像信息与测试图像信息的低维空间内图像之间的距离，通过三阶近邻分类将得到最终的识别结果。

2.根据权利要求1所述的基于简化血流模型和改进韦伯局部描述子的人脸识别方法，其特征在于：步骤⑴所述的简化的血流模型如下：

ω=ϵσ(T4-Te4)αcb(Ta-T)]]>

其中，各物理变量的含义为：T_a为动脉温度、T_e为环境温度、T为皮肤温度，ε、σ、α、c_b为常量参数。

通过简化血流模型的转换，得到人脸的血流图。

3.根据权利要求1所述的基于简化血流模型和改进韦伯局部描述子的人脸识别方法，其特征在于：步骤⑵所述的高斯平滑采用下式计算：

I'＝I*G(x,y,σ)

其中，*代表卷积运算，高斯核函数如下：

G(x,y,σ)=12πσ2exp(-x2+y22σ2)]]>

其中σ是高斯滤波器的方差。