[发明专利]人脸识别方法和系统

权利要求书

1.一种人脸识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取人脸图像，并对所述人脸图像进行关键点检测，得到第一人脸关键点；

根据所述第一人脸关键点对所述人脸图像进行归一化处理，得到标准人脸图像，其中，所述标准人脸图像中包括第二人脸关键点；

根据所述第二人脸关键点判断所述人脸图像是否为虚假人脸；

如果否，则对所述标准人脸图像进行抗光照滤波处理，得到抗光照人脸图像；

对所述抗光照人脸图像进行特征提取，得到人脸LBP特征；

将所述人脸LBP特征与人脸特征库进行比对，并根据比对结果对所述人脸图像进行识别。

2.根据权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述第一人脸关键点包括两眼，所述根据所述第一人脸关键点对所述人脸图像进行归一化处理，得到标准人脸图像包括：

检测所述人脸图像的两眼之间的距离，得到两眼距离；

将所述人脸图像进行缩放，直至将所述两眼距离归一化为预设距离，得到缩放后的人脸图像；

将所述缩放后的人脸图像旋转为两眼水平状态，得到所述标准人脸图像。

3.根据权利要求2所述的人脸识别方法，其特征在于，所述将所述缩放后的人脸图像旋转为两眼水平状态，得到所述标准人脸图像包括：

检测所述缩放后的人脸图像的两眼连线矢量；

根据所述两眼连线矢量计算两眼连线与水平线的夹角角度；

将所述缩放后的人脸图像反向旋转所述夹角角度，得到所述标准人脸图像。

4.根据权利要求2所述的人脸识别方法，其特征在于，所述检测所述人脸图像的两眼之间的距离，得到两眼距离包括：

分别检测两眼的中心坐标值；

根据所述中心坐标值得到所述两眼距离。

5.根据权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述根据所述第二人脸关键点判断所述人脸图像是否为虚假人脸包括：

判断所述第二人脸关键点的灰度值差异是否满足预设条件；

如果不满足所述预设条件，则判定所述人脸图像为所述虚假人脸。

6.根据权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述如果否，则对所述标准人脸图像进行抗光照滤波处理，得到抗光照人脸图像包括：

计算所述标准人脸图像的亮度差感知梯度图；

通过所述亮度差感知梯度图对所述标准人脸图像进行扩散滤波，得到光照因子图；

根据所述标准人脸图像和所述光照因子图得到所述抗光照人脸图像。

7.根据权利要求6所述的人脸识别方法，其特征在于，所述计算所述标准人脸图像的亮度差感知梯度图包括：

对所述标准人脸图像进行均值滤波，得到均值图像；

根据所述均值图像计算Weber亮度差感知系数图；

计算所述标准人脸图像的各向同性梯度图；

根据所述各向同性梯度图以及所述Weber亮度差感知系数图得到所述标准人脸图像的亮度差感知梯度图。

8.根据权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，还包括：

将所述人脸LBP特征保存到所述人脸特征库。

9.根据权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述获取人脸图像包括：

获取待识别图像；

对所述待识别图像进行检测，得到所述人脸图像。

10.一种人脸识别系统，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取人脸图像，并对所述人脸图像进行关键点检测，得到第一人脸关键点；

归一化单元，用于根据所述第一人脸关键点对所述人脸图像进行归一化处理，得到标准人脸图像，其中，所述标准人脸图像中包括第二人脸关键点；

判断单元，用于根据所述第二人脸关键点判断所述人脸图像是否为虚假人脸；

抗光照滤波单元，用于如果否，则对所述标准人脸图像进行抗光照滤波处理，得到抗光照人脸图像；

特征提取单元，用于对所述抗光照人脸图像进行特征提取，得到人脸LBP特征；

识别单元，用于将所述人脸LBP特征与人脸特征库进行比对，并根据比对结果对所述人脸图像进行识别。