[发明专利]用于人脸识别的降维签名方法

说明书

本发明所设计的用于人脸识别的降维签名方法，在采集图像后首先对图像进行降维处理，从而快速的筛选出可用的图像，然后再进一步的针对可用的图像进行降维的特征提取，最终将人脸特征编码为可用的数字化信息嵌入文档或用于比对。整个过程中识别、签名过程完全可以在本地的嵌入式设备上运行，与现有的全图识别技术相比，能降低一半甚至更多的运算量，达到人脸识别后对文件进行签名的目的。

技术领域

本发明涉及一种计算机文档的签名技术，特别是一种用于人脸识别的降维签名方法。

背景技术

随着时代的进步，智能操作系统的兴起和发展，电子信息技术时代办公自动化已经成为趋势，各个单位都有自己的管理流程系统。

对于一些简单的流程，不需要进行严格的本人验证等。但是，对于一些重要的、核心的流程，尤其是涉及到重大项目或大额资金的流程时，由于关系重大，则需要确认是否本人操作，是否经过上级部门的主管人员审批。这些操作步骤都需要一个明确的图文资料或真实的本人头像作为历史依据等。

涉及到了人脸图像的操作，需要考虑多个方面才能保证识别的可靠性，现有的方式对图像的操作往往涉及到多张图片，以及每张图片的每个像素，运算量较大，无法嵌入式设备上实时运行，造成此种算法的只能跑在大型计算机上，而不能应用的嵌入式设备中。对人脸图像签名方法的普及造成了效率及经济上的阻碍。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提供了一种保证人脸识别的准确性的同时，降低运算量，从而能在嵌入式设备上直接运行的用于人脸识别的降维签名方法。

为了到达上述目的，本发明设计的用于人脸识别的降维签名方法，包括以下步骤：

a)采集多维度人脸图像，包括正脸、左侧脸、右侧脸、俯视脸和仰视脸，并对图像进行降噪、高亮处理后缓存；

b)对图像进行单元格像素分析，图像单元格数字进行大小值化，对于过小的数据值进行舍弃，对于单元数字值较大的值，进行进一步加强，得到边缘细化的图像，如果对于图像的边缘细化处理过后，图像更加模糊，则丢弃当前帧图像；

c)对人脸图像进行统一大小的缩放，对人脸图像进行统一高亮增强参数的处理，对人脸图像进行统一边缘细化参数的处理，以及对图片进行统一回调的处理，即进行了人脸图像的归一化；

d)对上一步得到的人脸图像进行按列像素划分，进行计算每列像素的均值得到该列的像素均值，然后根据每列像素均值计算得到图像列均值；

e)比较当前一列像素均值和图像列均值，如果像素均值偏离图像列均值过大或者过小，说明当前列的图像质量比较差，则进行丢弃掉该列像素相邻的右侧一列像素列；如果这一列的像素均值接近图像列均值，则认为当前列的图像质量较好，则丢弃掉相邻的右侧两列像素值，以达到降维的目的；

f)对上一步得到的图像进行像素二值化，只保留上一步对比后质量较好的列像素，经过二阶计算，然后对现有的像素列取平均值，如果这个像素平均值与步骤d中得到的图像列均值相比偏大或偏小，则说明当前图像比较模糊，需要丢弃掉当前帧图像；相反，如果这个均值比较接近步骤d中得到的图像列均值，说明当前图像比较清晰，可以确定当前帧图像比较清晰，从而获得预处理完成的多维度人脸图像；

g)进行正脸图像的特征提取，保存正脸的特征；

h)提取左侧脸图像的特征，提取左边的人脸特征，而对右侧脸部的特征进行间隔降维抽取特征，获得较多的左边人脸特征；

i)提取右侧脸图像的特征，提取右边的人脸特征，而对左侧脸部的特征进行间隔降维抽取特征，获得较多的右边人脸特征；

j)提取俯视脸图像的特征，提取下部的人脸特征，而对上部人脸进行间隔降维抽取特征，获得较多的下部人脸特征；