[发明专利]一种基于对尺度块局部多值模式的人脸识别方法

权利要求书

1.一种基于多尺度块局部多值模式的人脸识别方法，其特征在于，包括：训练阶段的方法和识别阶段的方法；

所述训练阶段的方法包括以下具体步骤：

(1)对训练样本进行积分图计算，利用所述积分图求得以点(x，y)为中心，大小为s×s个像素的图像块的像素平均值v_c，以及以该所述图像块为中心的3×3块邻域内同等大小的8个子图像块的像素平均值v_i，i＝0，...，7；

(2)对每个所述像素平均值进行方向编码和幅值编码，所述方向编码后得到第一层人脸描述图像，所述幅值编码后得到第二层人脸描述图像和第三层人脸描述图像；

(3)将所述第一层人脸描述图像、所述第二层人脸描述图像和所述第三层人脸描述图像分别进行分块处理，得到若干子块；

(4)对每个所述子块提取特征直方图，并利用Uniform模式对所述特征直方图进行降维；

(5)将三层人脸描述图像获取的所有所述特征直方图进行串联，得到人脸特征直方图；

(6)对全部训练样本提取人脸特征直方图，形成训练样本特征集；

所述识别阶段的方法包括以下具体步骤：

(1)对全部测试样本提取人脸特征直方图，形成测试样本特征集；

(2)检索训练样本特征集，通过分类识别方法预测所述测试样本的人脸特征直方图所属的对象。

2.根据权利要求1所述的基于多尺度块局部多值模式的人脸识别方法，其特征在于，所述积分图采用下式进行计算：

ii(x,y)=Σx′≤x,y′≤yi(x′,y′)]]>

其中：i(x′，y′)为灰度图像内任一点(x′，y′)处的像素值。

3.根据权利要求2所述的基于多尺度块局部多值模式的人脸识别方法，其特征在于，所述训练阶段的方法步骤(3)中所述分块处理为：将每一层所述人脸描述图像进行均匀、无交叠的分成m×m个子块。

4.根据权利要求1-3任一项所述的基于多尺度块局部多值模式的人脸识别方法，其特征在于，所述方向编码具体步骤包括：

(1)利用所述积分图计算人脸图像中以点(x，y)为中心且大小为s×s的图像块的像素平均值v_c，计算该图像块3×3块邻域内的8个同样大小的图像块各自的像素平均值v₀，...，v₇，并计算各邻域块像素平均值与中心块像素平均值的差Δv_i，i＝0，...，7；

(2)根据每个Δv_i的符号的正负，进行二值编码，如果Δv_i＞0则标记为1，否则，标记为0，由八个二进制单元构成一个八位的二进制数，将其转化为十进制即得到该点(x，y)方向编码后的映射值；

(3)对人脸图像上的所有点进行所述方向编码即得到第一层人脸描述图像。