[发明专利]多模式人脸识别方法

说明书

技术领域

本发明涉及人脸识别方法，尤其涉及一种将全局特征匹配和局部特征匹配相结合的多模式人脸识别方法。

背景技术

人脸识别的方法有很多种，大致分为两类：基于全局特征的匹配和基于局部特征的匹配。全局特征匹配方法有PCA、2DPCA、LDA、频谱脸等，局部特征匹配有几何特征、小波特征、LBP特征等。事实上，人脸模式经常存在非刚性形变(譬如微笑、皱眉)，单纯使用某一全局特征匹配方法或者局部特征匹配方法都难以兼顾人脸整体差异和局部变异对识别精度的影响，并且对与数据库中人脸不匹配的新人脸不能够记忆存储，给调查此人脸是否出现过的工作带来麻烦，或者需要将此人脸收录到被记录的人脸数据库中，还需要重新录入该人脸相关数据。

发明内容

为克服上述技术不足，本发明一种多模式人脸识别方法，采用全局频谱脸方法区分不同人脸的整体差异，再结合局部几何特征匹配辨别人脸局部的细微差异，最终提高人脸识别的性能，并将不匹配的人脸各项数据传输到新人脸记忆数据库。

本发明所采取的技术方案为：

多模式人脸识别方法，包括三个步骤，第一步骤，将待匹配人脸与数据库中人脸进行全局频谱脸匹配，如果不匹配则判断两人脸模式不匹配，若匹配，进行第二步骤，进行几何特征匹配判断两人脸模式是否匹配，第三步骤，将全局频谱脸不匹配和几何特征不匹配的人脸数据传输到数据库中新人脸记忆数据库中；

第一步骤：全局频谱脸匹配，首先对人脸图像进行几层小波分解，然后对最终低频子图像作傅里叶变换，从而获得原人脸图像的一个低维空间表达，该表达具有振幅谱位移不变性；

(1)小波分解：

(2)特征提取：对通过小波变换分解后的人脸图像低频子图像实施傅里叶变换，对于二维图像信号f(x，y)，其二维傅里叶变换公式为：

I(u,v)=F[f(x,y)]=∫-∞+∞∫-∞+∞f(x,y)e-2πj(ux+vy)dxdy]]>

(3)特征匹配：对于两幅人脸的全局频谱脸特征，采用距离测度方法实现特征的匹配，距离测度表示两个矢量之间各个相应的分量之差的函数，其基础是两个矢量端点的距离，记两幅人脸的全局频谱脸特征分别为：

x＝(x₁，x₂，...，x_n)’、y＝(y₁，y₂，...，y_n)’，两者之间的欧式距离为：