[发明专利]一种人脸快速识别分析设备及系统

说明书

本发明涉及人脸图像分析识别技术领域，且公开了一种人脸快速识别分析系统，包括：图像输入模块、图像预处理模块、人脸分析识别模块，人脸分析识别模块只对人脸面部嘴、鼻子、眼睛、眉毛处提取特征点进行提取，并将提取的人脸训练图像投影到低秩特征子空间，计算类间离散度最大、类内离散度最小的特征子空间，获得人脸融合特征空间，之后将测试人脸样本投影至融合特征空间，最后利用最近邻准则实现对测试人脸样本的识别；本发明还公开了一种人脸快速识别分析设备，包括：相互之间进行通信连接且运行有人脸分析识别系统的本地服务器LSfars和人脸识别设备FREi。本发明解决了如何对人脸图像进行快速分析并识别的技术问题。

技术领域

本发明涉及人脸图像分析识别技术领域，具体为一种人脸快速识别分析设备及系统。

背景技术

随着科技、互联网的发展，人们的生活方式逐渐数字化、网络化，由此带来的信息量呈现出爆炸式增长，传统的身份识别系统已经不能保护信息拥有者的权益，如何有效地利用生物特征，快速、高效、精准的提取出用户特征，快速的核实用户身份信息，已经成为信息安全领域的重要问题之一。在目前的生物特征识别技术研究和应用领域中，人脸识别技术已经成为身份识别技术中的重要研究方向之一。

人脸识别的目的是通过计算机技术分析处理图像信息，从中提取生物特征点，通过与数据库中用户的信息对比，从而核实用户身份。人脸识别系统一般包括人脸图像采集、人脸检测及定位、图片预处理、特征点提取、分类器等部分。首先是通过硬件设备获取到人脸图像，然后对图像进行人脸检测定位，接下来对图像预处理及进一步优化，进行特征点提取，把生物特征存入数据库之后，分类器可以将数据库中的生物特征数据对应给某一个已知的特征，从而实现对已知特征的用户进行预测。

在进行人脸特征点提取时，经常容易出现小样本高维数的状况，就是说实际人脸样本中数据个数很小，但是对其特征提取时，人脸数据会有很高的维度，这些维度给后续的处理带来了很大的挑战，存入数据库中之后，当再次查询核实用户信息时，耗费时间较长，降低了效率，不能达到信息同步的实时性。

发明内容

(一)解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供一种人脸快速识别分析设备及系统，以解决如何对人脸图像进行快速分析并识别的技术问题。

(二)技术方案

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种人脸快速识别分析系统，包括：图像输入模块、图像预处理模块、人脸分析识别模块，该图像输入模块与图像预处理模块进行通信连接，图像预处理模块与人脸分析识别模块进行通信连接；

所述人脸分析识别模块只对人脸面部嘴、鼻子、眼睛、眉毛处提取特征点进行提取，并将提取的人脸训练图像投影到低秩特征子空间，计算类间离散度最大、类内离散度最小的特征子空间，获得人脸融合特征空间，之后将测试人脸样本投影至融合特征空间，最后利用最近邻准则实现对测试人脸样本的识别。

进一步的，所述人脸分析识别模块的分析识别方法如下：

Step1，将训练集合中的所有图像转换为列向量，计算每类图像的类内平均图像μ_j＝(1/N_j)∑_x∈Xjx和总体平均图像μ＝(1/N)∑_x∈Xx；

计算每幅图像相对于所属类平均图像的差值图像

计算每类图像相对于总体平均图像的差值图像

Step2，计算特征差值的协方差矩阵