[发明专利]一种基于色彩分通道的人脸识别方法

说明书

本发明公开了一种基于色彩分通道的人脸识别方法，包括如下步骤：S1：人脸识别模型的训练以及不同色彩通道的频率归一化；S2：选取待识别的人脸图像和存储信息中的人脸图像，利用上述不同人脸特征的权重分别计算不同色彩通道中两幅人脸图像的相似度xB，xR，xG，将该相似度分别带入上述对应的相似度‑概率函数Nr，Ng，Nb中，得出相似度的最大概率max[Nr(xR)，Ng(xG)，Nb(xB)]，根据最大概率与阈值的关系，判断待识别的人脸图像与该存储信息中的图像是否为同一个人。本发明提供的一种基于色彩分通道的人脸识别方法，对于人脸识别中普遍存在的眼镜反光问题，提供了更为可靠和稳定的识别结果。

技术领域

本发明属于数字识别领域，具体包括一种基于色彩分通道的人脸识别方法。

背景技术

人脸识别产品已广泛应用于金融、安防、刑侦等众多领域。人脸作为生物特征与生俱来，它的唯一性和不易复制的特点为身份鉴别提供了必要的前提，同时，相较于其他生物特征，人脸识别系统的非接触识别、无意识识别和并发检测可以显著提升身份检测时的用户体验。所以随着人脸识别技术的进一步成熟和社会认同度的提高，人脸识别技术展现出非常广阔的应用前景。

传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，且通常将可见光图像转换为灰度图像进行识别，事实上当人脸佩戴有色眼镜，例如抗紫外线眼镜、美瞳等，或者镜片产生反光时，会形成图像干扰。由于彩色图转换为灰度图公式是确定的，当眼镜呈现为绿色，或绿色分量较高时，由于转换公式中绿色通道的加权系数较高，会在灰度图形成较高分量的阴影信息，对人脸匹配或人脸检索形成干扰。

传统算法采用灰度图主要在于数据训练时可大幅降低特征数，事实上彩色图转换为灰度图时也会损失大量有效信息，且该过程不可逆，所以有效综合灰度图和彩色图信息尤为重要。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于色彩分通道的人脸识别方法，充分考虑了自然光照下的异常情况，对于人脸识别中普遍存在的眼镜反光问题，提供了更为可靠和稳定的识别结果。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：一种基于色彩分通道的人脸识别方法，包括如下步骤：

S1：人脸识别模型的训练以及不同色彩通道的频率归一化，具体包括：

S11：通过人脸识别模型的训练，得出B色彩通道，R色彩通道和G色彩通道中不同人脸特征的权重；

S12:在训练图像中选取两幅人脸图像，利用上述不同人脸特征的权重分别计算B色彩通道中两幅人脸图像的相似度XB，R色彩通道中两幅人脸图像的相似度XR和G色彩通道中两幅人脸图像的相似度XG，并采用标签Y记录该两幅人脸图像是否为同一个人，若为同一个人，Y＝1，若不为同一个人，Y＝-1；分别形成B色彩通道数据对{XB,Y}，R色彩通道数据对{XR,Y}和G色彩通道数据对{XG,Y}；

S13：选取Y＝1的数据对{XB,Y}，{XR,Y}，{XG,Y}，分别进行频率统计，并归一化，得出自变量为相似度，因变量为相似度频率的相似度-频率函数Mr，Mg，Mb，所述相似度-频率函数中因变量的最大值为最大频率，其对应的相似度为最大频率相似度，所述相似度频率等于本通道中该相似度出现的次数与本通道中Y＝1的数据对总数的比值；

S14：将所述相似度-频率函数Mr，Mg，Mb分别进行优化形成相似度-概率函数Nr，Ng，Nb：定义相似度-概率函数中大于等于最大频率相似度的相似度对应的概率为1，定义相似度-概率函数中小于最大频率相似度的相似度对应的概率为原相似度-频率函数中对应的频率与该函数中最大频率的比值频率；