[发明专利]一种人脸相似性比较方法

说明书

本发明涉及一种人脸相似性比较方法，通过对人脸图像的特征点进行提取，并划分特征块，将特征点包含在特征块中，对特征块进行分层提取，对其中的特征点进一步地提取，同时进行相似块、匹配特征点的比重的计算，以比较两个人脸图像中的相似度。本方法存在很大程度的实用性，并且对人脸图像的特征比较更为细致，比较计算的过程也更为严格。

技术领域

本发明属于人工智能领域，具体来说涉及一种新型的人脸相似性比较方法。

背景技术

随着计算机网络和多媒体技术的快速发展,基于图像的人脸检测、识别、检索技术已经日益成为特别活跃的研究范畴。其中一个重要的研究课题就是人脸相似度度量,它是人脸检测、识别、检索技术的关键基础和重要内容,因此,人脸相似度的研究有着重要的实用价值及研究意义。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种解决或部分解决人脸相似度评估问题的新型人脸相似性比较方法。

具体来说，本发明采用了以下技术方案：

一种人脸相似性比较方法，其特征在于，所述方法包括：1）特征点设置：对两张人脸图像进行采集拍照，在人脸图像上设置特征点，其中所述特征点为人脸图像上具有标志性特征的点；2）划分特征块：将两个人脸图像各自划分为多个特征块，每个特征块包含至少两个特征点，每张人脸上的每个特征块的形状不定，但是两张人脸上的特征块一一对应，对应的特征块具有相同的特征点；3）特征块比较：对两张人脸上的一对对应的特征块进行相似性比较，其中使用相同的扩展速率对一对对应的特征块进行放大，放大的倍数相同，放大后对其中对应的特征点进行匹配，在对应的特征点间进行连线，相连的线为水平线的两个特征点为匹配特征点，将匹配特征点的数量记为m，如果一对特征块中所有对应的特征点为匹配特征点，则这一对特征块为相似块，将相似块的数量记为n并计算相似块占所有特征块数量的比重，如果比重大于50%，则对除相似块以外的其他特征块中的匹配特征点进行进一步统计，并计算特征块中匹配特征点占所有特征点数量的比例作为其他特征块的权重，按权重大小进行降序排列，对排序在前50%的特征块，如果其中包含多于一个特征点则对其进行进一步的划分，得到划分后的特征块，并且划分后的特征块中所含特征点的数量只占划分前的特征块中特征点数量的50%，进行进一步特征点匹配，如果一对划分后的特征块中的所有特征点均为匹配特征点，则该划分后的特征块为二级相似块并记下二级相似块占划分后的特征块的数量的比重，然后统计其他划分后的特征块中匹配特征点的数量，通过以下公式进行人脸相似度度量：

其中，m为特征块中匹配特征点的数量，n为相似块的数量，j为划分后的特征块中的特征点中匹配特征点的数量，c为二级相似块的数量，N为划分后的特征块的数量，、分别为特征块、划分后的特征块的调整系数，为任意实数，w为人脸相似度度量的数值。

优选地，人脸上作为特征点的具有标志性特征的点包括与五官相关的点。进一步，所述特征点包括眉毛的边缘两个所在点、眉毛的中间点、眼睛中的眼球所在点、鼻子上的鼻尖所在点、两个嘴巴的边缘所在点、嘴巴的中间所在点。

另外，在对特征点进行匹配时，如果所匹配的特征点不够清晰，则对其进行局部放大，然后在局部放大的特征点中取二级特征点，进行进一步匹配，获得匹配的二级特征点为匹配特征点。

本发明的有益效果为：本发明提供的新型人脸相似性比较方法，通过对人脸图像的相似特征点进行比较，将特征点包含在特征块中， 对特征块进行分层提取，以比较两个人脸图像中的相似度，本方法存在很大程度的实用性，并且对人脸图像的特征比较更为细致，比较计算的过程也更为严格。

具体实施方式