[发明专利]一种智能人脸识别方法

说明书

本发明提供了一种智能人脸识别方法，包括如下步骤：①获取：获取外部输入的二维人脸图像；②旋转：利用旋转模型将二维人脸图像转换成二维正视图像；③增维：在二维正视图像中增加一个维度作为Z轴并赋值为0；④特征化：利用投影模型，根据二维正视图像计算Z轴取值，得到正视的三维人头模型；⑤对比识别：根据三维人头模型的空间几何特征进行识别，并将识别结果返回输出。本发明通过旋转模型和投影模型的应用方式，能在不知晓光线投射方向的前提下完成以二维人脸图像为输入数据的三维人脸识别，且计算量相对较小，可以很方便的应用到如微控制器等计算资源较为紧张的平台上。

技术领域

本发明涉及一种智能人脸识别方法。

背景技术

现有技术中，基于二维人脸图像的人脸识别技术，一般都需要人脸正视图像，姿态问题始终存在，为了解决姿态问题，一般需要大量采集多视图的原始人脸数据，数据采集过程极为麻烦；与二维图像相比，三维数据是真实物体在三维空间中的直接表示形式，三维人脸的形状及各特征点拓扑结构等信息可以更好更全面地表示和存储且不受光照影响，因此三维人脸识别基本不存在姿态问题，但由于现实当中，当需要完成识别时，采集到的人脸数据显然都是二维人脸图像，作为以二维人脸图像作为输入来完成人脸识别，目前有体绘制算法，但是体绘制算法普遍的缺点是，需要明确知道光线投射方向，但实际上，很多时候光线投射方向是不可知的，或者是过于复杂的，这会导致体绘制算法难以有效应用，三维纹理映射算法可以在一定程度上解决光线投射方向带来的问题，然而三维纹理映射算法的计算量却极大，很难应用在如微控制器等计算资源较为紧张的平台上。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提供了一种智能人脸识别方法，该智能人脸识别方法通过旋转模型和投影模型的应用方式，能在不知晓光线投射方向的前提下完成以二维人脸图像为输入数据的三维人脸识别。

本发明通过以下技术方案得以实现。

本发明提供的一种智能人脸识别方法，包括如下步骤：

①获取：获取外部输入的二维人脸图像；

②旋转：利用旋转模型将二维人脸图像转换成二维正视图像；

③增维：在二维正视图像中增加一个维度作为Z轴并赋值为0；

④特征化：利用投影模型，根据二维正视图像计算Z轴取值，得到正视的三维人头模型；

⑤对比识别：根据三维人头模型的空间几何特征进行识别，并将识别结果返回输出。

所述步骤②旋转中，将二维人脸图像转换成二维正视图像时，对缺失像素采用对称复制的方式补充。

所述步骤②旋转中的旋转模型，分为两个部分，第一部分是坐标转换模型，第二部分是坐标变换模型。

所述坐标转换模型，通过三维人头模型在不同角度下投影的二维人脸图像相对于其二维正视图像建模得到，坐标转换模型的输出是变换向量。

所述坐标变换模型采用矩阵运算的方式。

所述步骤④特征化中的投影模型，以二维正视图像作为输入、对应的三维人头模型中像素Z轴值作为输出，通过训练得到。

所述投影模型采用SVR回归算法。

所述步骤⑤对比识别中，空间几何特征是三维人脸脊谷特征。

本发明的有益效果在于：通过旋转模型和投影模型的应用方式，能在不知晓光线投射方向的前提下完成以二维人脸图像为输入数据的三维人脸识别，且计算量相对较小，可以很方便的应用到如微控制器等计算资源较为紧张的平台上。

具体实施方式

下面进一步描述本发明的技术方案，但要求保护的范围并不局限于所述。