[发明专利]脸部照片的筛选方法及脸部辨识系统

权利要求书

1.一种脸部照片的筛选方法，其特征在于，该筛选方法包括以下步骤：

追踪到至少一脸部照片的多个特征点；

将每一个特征点进行分析，以取得每一个特征点的一区域信息，且该区域信息包括一影像质量信息、一脸部姿势信息及一遮蔽程度信息；

对该影像质量信息进行评分，以获得一第一仲裁分数；

对该脸部姿势信息进行评分，以获得一第二仲裁分数；

对该遮蔽程度信息进行评分，以获得一第三仲裁分数；

依据该第一仲裁分数、该第二仲裁分数及该第三仲裁分数产生一综合质量分数；

其中，当该综合质量分数超出一门坎值时，以该脸部照片的多个特征点作为与多个特定人员的撷取特征比对的标的。

2.如权利要求1所述的脸部照片的筛选方法，其特征在于，该影像质量信息是指在该脸部照片追踪到的该特征点在影像上的位置。

3.如权利要求1所述的脸部照片的筛选方法，其特征在于，该脸部姿势信息是指在该脸部照片估测出来的脸部姿势，且该脸部姿势经由俯仰角pitch，翻滚角roll及偏航角yaw三个角度的范围所定义而出。

4.如权利要求1所述的脸部照片的筛选方法，其特征在于，该遮蔽程度信息是指在该脸部照片追踪到的该特征点的涵盖区域的遮蔽程度。

5.如权利要求1所述的脸部照片的筛选方法，其特征在于，该第一仲裁分数是由以下的方程式所求得：

score_a(i)＝f(image_f，image_b)；其中image_f是指该未知人员的脸部照片，image_b是指该数据库中所有特定人员的脸部照片平均，f是指分析影像模糊的程度，score_a(i)是指该第一仲裁分数。

6.如权利要求5所述的脸部照片的筛选方法，其特征在于，该第二仲裁分数是由以下的方程式所求得：

score_p(i)＝(P_i-P_T)/E_p+(R_i-P_R)/E_r+(Y_i-P_Y)/E_y；其中(Pi，Ri Yi)定义为在第i张脸部照片估测出来的脸部姿势，P_T是指需要的该俯仰角pitch角度，P_R是指需要的该翻滚角roll角度，P_Y是指需要的该偏航角yaw角度，Ep是指可容忍的该俯仰角pitch的误差，Er是指可容忍的该翻滚角roll的误差，Ey是指可容忍的该偏航角yaw的误差，score_p(i)是指该第二仲裁分数。

7.如权利要求6所述的脸部照片的筛选方法，其特征在于，该第三仲裁分数是由以下的方程式所求得：

其中Cik是指在第i张frame追踪到的第k个特征点涵盖区域的遮蔽程度，score_c(i)是指该第三仲裁分数。

8.如权利要求7所述的脸部照片的筛选方法，其特征在于，该综合质量分数是由以下的方程式所求得：

综合质量分数＝wc＊score_c(i)+wp＊score_p(i)+wa＊score_a(i)；其中wc是指相对应于该第三仲裁分数score_c(i)的一第三权重值，wp是指相对应于该第二仲裁分数score_p(i)的一第二权重值，而wa是指相对应于该第一仲裁分数score_a(i)的一第一权重值。

9.一种脸部辨识系统，其特征在于，该脸部辨识系统应用于如权利要求1～8任一项所述的脸部照片的筛选方法，该脸部辨识系统包括：

一数据库，该数据库储存多个特定人员的撷取特征；

一脸部检测与分析模块，该脸部检测与分析模块用于追踪到一未知人员的至少一脸部照片的多个特征点，且该脸部检测与分析模块将每一个特征点进行分析，以取得每一个特征点的一区域信息，该区域信息包括一影像质量信息、一脸部姿势信息及一遮蔽程度信息；及

一评分模块，该评分模块对该影像质量信息进行评分，以获得一第一仲裁分数，该评分模块对该脸部姿势信息进行评分，以获得一第二仲裁分数，该评分模块对该遮蔽程度信息进行评分，以获得一第三仲裁分数；

一质量估算模块，该质量估算模块依据该第一仲裁分数、该第二仲裁分数及该第三仲裁分数产生一综合质量分数；及

一比对模块，当该综合质量分数超出一门坎值时，该比对模块将该多个特定人员的撷取特征与该脸部照片的多个特征点进行比对。