[发明专利]基于启发式信息的BGP人脸识别方法在审
申请号: | 201811063424.7 | 申请日: | 2018-09-12 |
公开(公告)号: | CN109359532A | 公开(公告)日: | 2019-02-19 |
发明(设计)人: | 谢海斌;李立伟;徐婉莹;白圣建;郑永斌;庄东晔;李兴玮 | 申请(专利权)人: | 中国人民解放军国防科技大学 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00 |
代理公司: | 湖南兆弘专利事务所(普通合伙) 43008 | 代理人: | 周长清;胡君 |
地址: | 410073 湖南*** | 国省代码: | 湖南;43 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 特征向量 人脸识别 直方图 子块 启发式信息 人脸结构 特征信息 统计 加权处理 特征提取 特征图像 先验信息 鲁棒性 启发式 算法 拼接 图像 输出 | ||
1.一种基于启发式信息的BGP人脸识别方法,其特征在于,步骤包括:
S1.BGP提取:对待检图像基于BGP算法进行BGP特征提取,得到BGP特征图像后分为多个子块,统计各个子块的BGP直方图,并将得到的各个子块的各个子块的统计直方图进行拼接,得到对应的BGP特征向量;
S2.特征加权:根据含有人脸结构特征信息的启发式先验信息将所述BGP特征向量中部分子块的统计直方图进行加权处理,得到处理后的BGP特征向量;
S3.人脸识别:使用所述处理后的BGP特征向量进行识别,输出人脸识别结果。
2.根据权利要求1所述的基于启发式信息的BGP人脸识别方法,其特征在于:所述启发式先验信息包括人脸五官所在的位置范围信息。
3.根据权利要求2所述的基于启发式信息的BGP人脸识别方法,其特征在于:所述步骤S2中根据所述人脸五官所在的位置范围信息,从所述BGP特征向量中查找出与五官位置对应的目标子块的统计直方图以进行加权处理。
4.根据权利要求3所述的基于启发式信息的BGP人脸识别方法,其特征在于:从所述BGP特征向量中查找五官位置对应的目标子块的统计直方图时,预先按照所述步骤S1将所述BGP特征图像分成多个子块时的分块数量以及所述启发式先验信息,统计五官位置所占据的BGP分块序数,得到所述BGP特征向量后查找出与所述五官位置所占据的BGP分块序数对应的统计直方图输出。
5.根据权利要求4所述的基于启发式信息的BGP人脸识别方法,其特征在于:当所述步骤S1中将所述BGP特征图像进行5*5分块时,所述启发式先验信息包括将BGP特征图像纵向六等分、横向五等分,人脸中眼睛部位分别对应处于纵向的第二和第三个六分之一区域内,以及在横向的第二和第四个五分之一区域内;鼻子与嘴部位对应于在纵向的第三至第六个六分之一区域内,以及在横向的中间五分之一区域内。
6.根据权利要求4或5所述的基于启发式信息的BGP人脸识别方法,其特征在于,所述统计五官位置所占据的BGP分块序数包括:在所述BGP特征图像中,统计纵向的M/6至M/2、横向的N/5至N*2/5内的子块序数,得到左眼位置所占BGP块序数,统计纵向的M/6至M/2、横向的N*3/5至N*4/5区域内的子块序数,得到右眼位置所占BGP块序数,统计纵向的M/3至M、横向的N*2/5至N*3/5区域内的子块序数,得到鼻子和嘴位置所占BGP块序数,其中M*N为所述BGP特征图像进行分块时的分块数目。
7.根据权利要求3或4或5所述的基于启发式信息的BGP人脸识别方法,其特征在于,所述步骤S2中进行加权处理具体为查找出的目标子块的统计直方图设置大于1的加权系数,以根据人脸结构特征信息的重要程度提高对应子块统计直方图的权重。
8.根据权利要求1~5中任意一项所述的基于启发式信息的BGP人脸识别方法,其特征在于,所述步骤S1中进行BGP特征提取的步骤为:
S11.基于BGP算法对输入图像数据进行特征提取,得到BGP特征图像;
S12.将所述步骤S11得到的所述BGP特征图像分成互不重叠的子块;
S13.统计所述步骤S12得到的每个子块的BGP直方图;
S14.将所述步骤S13得到的所有子块直方图按顺序拼接得到最终的BGP特征向量。
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