[发明专利]一种基于IDF的动态计算分块加权系数的人脸识别系统

权利要求书

1.一种基于IDF的动态计算分块加权系数的人脸识别系统，其特征在于包括：

人脸检测模块，用于训练人脸检测器，而且在人脸检测器训练完成后，使用所述检测器来对输入图像中的人脸进行检测，并向人脸图像预处理模块输出人脸区域检测结果；

人脸图像预处理模块，用于根据人脸检测模块的检测结果裁剪出人脸区域子图像，并对该子图像进行一系列预处理操作，以获得输入给人脸特征提取模块的标准化图像；

人脸特征提取模块，用于通过对标准化图像提取人脸特征来生成对人脸的描述，并将提取的这些人脸特征输入至分块相似度计算模块；

分块相似度计算模块，用于对从人脸特征提取模块接收的人脸特征图，按预定块尺寸和预定块位移进行分块以得到分块特征子图，并且将分块特征子图输出至分块加权系数动态计算模块，进而，对分块特征子图进行相似度计算并将计算结果输出至分块融合及结果输出模块；

分块加权系数动态计算模块，用于对分块特征子图进行处理以获取分块加权系数，并且将分块加权系数输出给分块融合及结果输出模块；。

分块融合及结果输出模块，用于根据分块加权系数动态计算模块输出的权值分配结果，对分块相似度计算模块输出的各分块相似度评分进行线性加权融合，以计算出最终的综合相似度，并根据综合相似度输出人脸识别结果。

2.如权利要求1所述的基于IDF的动态计算分块加权系数的人脸识别系统，其特征在于，所述一系列预处理操作包括图像旋转处理、尺寸归一化处理和灰度归一化处理。

3.如权利要求1或2所述的基于IDF的动态计算分块加权系数的人脸识别系统，其特征在于，分块加权系数动态计算模块包括：图像指纹生成子模块、IDF构建子模块和动态分配权值子模块。

4.如权利要求3所述的基于IDF的动态计算分块加权系数的人脸识别系统，其特征在于，图像指纹生成子模块遍历图像库，使用感知哈希算法为每一个分块批量生成图像指纹，完成图像指纹库的构建。

5.如权利要求3所述的基于IDF的动态计算分块加权系数的人脸识别系统，其特征在于，IDF构建子模块对待识别图片的每一个分块，将分块图像指纹与图像指纹库中的所有对象进行相似度比较，以计算出相似度。

6.如权利要求5所述的基于IDF的动态计算分块加权系数的人脸识别系统，其特征在于，IDF构建子模块采用Hamming相似度，并计算出相似度Si,j， 1 其中i、j分别为待识别图像与图像库中的图像索引编号；其中，设定阈值T，根据公式Ci,j=1Si,j>T0others]]>进行判断，当相似度Si,j高于阈值T时，关联值Ci,j置1，否则置0；遍历图像指纹库，构建完成待识别图像i与整个图像库的关联表C；对分块i的关联表，按公式计算其idf值：遍历所有分块，直至所有分块的idf值计算完毕，其中M是图像库中的图片总数。

7.如权利要求3所述的基于IDF的动态计算分块加权系数的人脸识别系统，其特征在于，动态分配权值子模块计算每个分块的动态分配权值，作为分块加权系数。

8.如权利要求1或6所述的基于IDF的动态计算分块加权系数的人脸识别系统，其特征在于，动态分配权值子模块按下述公式计算每个分块的动态分配权值：

wi=idfiΣi=1Nidfi]]>

其中，W_i是对应于第i块的分配权值，idf是逆向图像指纹频率，i是图像索引，N是分块数目。