[发明专利]基于人脸几何尺寸归一化的人脸图像识别方法

摘要

本发明涉及基于人脸几何尺寸归一化的人脸图像识别方法，属于图像处理技术领域。本方法包括：在输入的人脸图像上确定左右眼球坐标，并根据坐标将图像旋转到水平位置得到人脸图像2，再确定出人脸图像2的左右眼球和下颌点坐标，规定人脸图像的归一化几何尺寸数值，对人脸图像2进行放大或缩小处理，得到满足标准距离的人脸图像3；根据人脸图像3的左右眼球和下颌点坐标位置，对人脸图像3进行裁减得到标准的归一化人脸图像。对训练集、已知的和待识别的人脸图像形成几何尺寸归一化的人脸图像，并提取人脸特征，在已知人脸数据库中对待识别的人脸采用计算相似度和按相似度排序的方法进行人脸识别。本发明改善了人脸视觉效果，识别率有较大的提升。

主权项

1、一种基于人脸几何尺寸归一化的人脸图像识别方法，包括对人脸几何尺寸归一化和人脸识别两部分，其特征在于，所述的对人脸几何尺寸归一化包括以下步骤：1)在输入的人脸图像上确定出左眼球上的一点A的坐标位置(x1，y1)、右眼球上的一点B的坐标位置(x2，y2)，通过A、B两点做直线L1，并确定下颌点C0坐标(x0，y0)；2)计算直线L1和水平线的夹角α；直线L1和水平线的夹角α由(1)式求得，其中(x1，y1)，(x2，y2)分别对应左右眼球坐标：$\alpha =\arctan \left(\frac{y_2-y_1}{x_2-x_1}\right)$ 3)对该人脸图像进行旋转角度为-α的旋转处理，得到人脸图像2；旋转表达式如下：$\left[\begin{array}{c}{x}^{\prime }\\ y^{\prime }\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}\cos \alpha & \sin \alpha \\ -\sin \alpha & \cos \alpha \end{array}\right]\left[\begin{array}{c}x\\ y\end{array}\right]$ 式中，x、y为输入人脸图像的坐标，x′y′为人脸图像2的坐标；4)在人脸图像2上确定出左眼球上的一点C的坐标位置(x3，y3)、右眼球上的一点D的坐标位置(x4，y4)，通过C、D两点做直线L2，并确定出人脸图像2的下颌点E的坐标位置(x5，y5)；5)规定几何尺寸归一化的人脸图像的几何尺寸的数值，其中宽度的尺寸为W，高度的尺寸为H；规定颌下线上的任何一点到两眼连线的垂直距离的标准值为H0，到图像下边框的垂直距离的标准值为H1，两眼连线到图像上边框的垂直距离的标准值为H2；6)求出E点到直线L2的垂直距离hy，并计算图像放缩系数K＝hy/H0；其中，E点到直线L2的垂直距离hy为$h_y=y_5-\frac{x_3+x_4}{2}$ 7)对人脸图像2按照放缩系数K进行放大或缩小处理，得到满足标准距离H0的人脸图像3；8)在人脸图像3上确定出左眼球上的一点M的坐标位置(x6，y6)、右眼球上的一点N的坐标位置(x7，y7)，以及下颌点P的纵坐标y8位置；y8＝MidPoint.y+H0；9)对人脸图像3进行裁减得到标准的归一化人脸图像，裁去人脸图像3中x坐标小于(x6+x7)/2-W/2、大于(x6+x7)/2+W/2的部分，以及y坐标小于(y7-H2)、大于(y8+H1)的部分；如果裁减后图像的宽度小于W或者高度小于H，则采用插值的方法，将宽度补到W或者高度补到H；所述的人脸识别包括以下步骤：10)对训练集的每一个人的人脸图像采用步骤1)～步骤9)形成几何尺寸归一化的人脸图像，对归一化的人脸图像提取人脸特征；11)对已知的每一个人的人脸图像采用步骤1)～步骤9)形成几何尺寸归一化的人脸图像，对归一化的人脸图像提取人脸特征，并建立包含已知人脸的特征和已知人脸的压缩图像以及已知人的个人身份档案的数据库；12)对待识别的每一个人的人脸图像采用步骤1)～步骤9)形成几何尺寸归一化的人脸图像，对归一化的人脸图像提取人脸特征；13)在已知人脸数据库中对待识别的人脸采用计算相似度和按相似度排序的方法进行人脸识别。