[发明专利]基于欧氏距离方差算法的标准人脸图像选取方法

说明书

本发明公开了一种基于欧式距离方差算法的标准人脸图像选取方法，根据人脸特征比对算法的特征出发，利用人脸特征相似度算法的欧氏距离，位于中心位置的底图人脸图像作为标准底图，可以有效降低图片的误报率和识别度，而此时的标准底图与其他人脸图片的距离的方差相对较小，以此来提高多张同一人脸图片中，选取标准底图进行更新，提高人脸识别和比对的准备率。

技术领域

本发明涉及人脸识别技术领域，尤其涉及一种可以提高人脸识别和比对准确率的基于欧式距离方差算法的标准人脸图像选取方法。

背景技术

随着社会的发展，科技的进步，越来越多的智能化产品落地到人们生活的方方面面。例如图像处理、语音识别和语义识别等智能化识别技术，结合现有前端设备和后台服务器的计算能力，极大的改善了现有人们的生活质量和安全保障。特别是在人脸识别方面，对于社会治安方面的作用尤为突出，然而现有的各种人脸识别算法，虽然精度已经达到很高了，但是面对一些底图不清晰这类客观问题存在时，总会给人脸识别和对比等功能造成极大的影响。

因此，有必要提出一种方法，以解决现有技术问题。

发明内容

本发明的目的是解决现有技术中的问题，提供一种提高人脸识别和比对准确率的基于欧式距离方差算法的标准人脸图像选取方法。

本发明的技术方案是：基于欧氏距离方差算法的标准人脸图像选取方法，包括以下步骤：

S1、获取同一个人的所有人脸图片并进行编号，设图像有n涨，则编号为1至n；

S2、对n张人脸图片进行人脸裁剪，并计算出人脸的特征向量face_feature(i)，其中1＝i＝n；

S3、计算每两个人脸特征的欧式距离，得到人脸距离矩阵A：

其中a_ij是第i张人脸与第j张人脸的欧式距离

S4、计算每一行数据组中除去a_ii后所组成的以第i张人脸为中心，与其他n-1张人脸的的欧式距离方差σ(i)；

S5、选取最小的欧式距离方差所对应的人脸图片编号，以该编号对应的人脸图片为标准人脸图像。

作为一种优选的技术方案，所述步骤S2中“对n张人脸图片进行人脸裁剪”的方法为：识别人脸图像范围与背景的边界，根据边界进行裁剪，得到人脸图像。

作为一种进一步优选的技术方案，所述“识别人脸图像范围与背景的边界”的方法为，调用dlib库进行人脸判定，区分人脸图像与背景。

作为另一种进一步优选的技术方案，所述“得到人脸图像”后，判断人脸图像上的人脸部位是否被遮挡，若被遮挡，对被遮挡部位进行帧替换，补全人脸图像。

作为一种更进一步优选的技术方案，所述“对被遮挡部位进行帧替换，补全人脸图像”的方法为：

S2a、对人脸图像进行标定；

S2b、根据一定的尺度和角度对人脸图像进行几何校正；

S2c、根据人脸图像中人脸器官的局部特征点的标定情况进行帧替换，完善人脸面部特征信息；

S2d、对人脸所有特征部位的仿射变换帧替换信息完善完成后，进行人脸对齐和特征计算。