[发明专利]多方向权重优化的紧凑图结构人脸特征提取算法

权利要求书

1.一种多方向权重优化的紧凑图结构人脸特征提取算法，其特征在于包括以下步骤：

步骤1、在一幅人脸灰度图像中，遍历所有的5×5大小的邻域；

步骤2、在每个邻域的中心点上分别构造0度方向、45度方向、90度方向、135度方向的图结构，每个图结构按照一定顺序使用箭头所指元素与箭头尾端元素逐个做差，如果箭头方向像素的值大于前一像素的值，则连接两像素的边赋值为1，否则赋值为0，最终按照顺序形成四个二进制字符串；

步骤3：对四个二进制字符串对应的各边分别分配不同的权重进行加权，并将每个二进制字符串转化为十进制数；

步骤4：取四个十进制数中最大的数作为中心像素的特征值；

步骤5：按照上述方法得到图片上每个点的特征值，将人脸灰度图像转换成特征空间里的点，将特征空间的两点间的距离看作相似度准则，使用三近邻分类器与数据库中已有人脸灰度图像的特征进行比对，从而判断该人脸的身份信息。

2.根据权利要求1所述的多方向权重优化的紧凑图结构人脸特征提取算法，其特征在于：所述每个图结构均包括七个元素，并以中心点在0度方向、45度方向、90度方向和135度方向对称。

3.根据权利要求1或2所述的多方向权重优化的紧凑图结构人脸特征提取算法，其特征在于：所述0度方向图结构包括的元素坐标为：(X2、Y2)、(X4、Y2)、(X1、Y3)、(X3、Y3)、(X5、Y3)、(X2、Y4)和(X4、Y4)；所述45度方向图结构包括的元素坐标为：(X3、Y2)、(X4、Y2)、(X2、Y3)、(X3、Y3)、(X4、Y3)、(X2、Y4)和(X3、Y4)；所述90度方向图结构包括的元素坐标为：(X3、Y1)、(X2、Y2)、(X4、Y2)、(X3、Y3)、(X2、Y4)、(X4、Y4)和(X3、Y5)；所述135度方向图结构包括的元素坐标为：(X2、Y2)、(X3、Y2)、(X2、Y3)、(X3、Y3)、(X4、Y3)、(X3、Y4)和(X4、Y4)。

4.根据权利要求1所述的多方向权重优化的紧凑图结构人脸特征提取算法，其特征在于：所述步骤2中的一定顺序为：中心点指向一侧元素并以逆时针顺序，中心点指向另一侧元素并以逆时针顺序。

5.根据权利要求1所述的多方向权重优化的紧凑图结构人脸特征提取算法，其特征在于：所述步骤3中权重的分配原则为：距离中心像素近的边分配权重较大，距离中心像素远的边分配权重小。