[发明专利]人脸图像识别方法和系统

摘要

本发明涉及一种人脸图像识别方法和系统，为解决现有技术识别速度慢和识别率低问题，其方法是先建立用户模板库，再进行识别；所述用户模板库是在登记用户时，用户变换N种姿态，在每一种姿态下采集三帧图像并提取出特征模板，模板排序原则：A.选出的模板尽可能代表未选择出的模板，即它与其他的候选模板有最大的相似性；B.选出的模板尽可能远离已选择出来的模板，即它与已选模板保持有最小的相似性。其系统使用嵌入式微处理器作为系统的中央处理单元、CMOS传感器用于采集人脸图像，并辅以人脸的红外照明装置，采用窄带红外滤光片过滤可见光。其能够有效解决识别率低和识别速度慢的问题，并且速度和识别率均能达到商业化应用水平。系统具有能任何光线条件下的使用，能排除能掉环境光的干扰，可靠性好，识别率和识别速度都达到令人满意水平的优点。

主权项

一种人脸图像识别方法，其特征在于先建立用户模板库，再按如下步骤进行识别：1)采集待识别人脸图像，2)提取待识别模板，3)用户人脸识别；所述用户人脸识别是：把待识别模板同用户模板库中的每个用户的第一个模板对比，得到所有相似性分数大于第一下限阈值的用户列表A1，按相似性分数从大到小排列；如果A1为空则识别失败，如果A1中第一个用户相似性分数大于上限阈值，则识别成功返回对应用户，如果不，则进行下一步：把待识别模板同A1中每个用户的第2‑5个模板比对，得到所有分数大于第二下限阈值的用户列表A2，按相似性分数从大到小排列；如果A2为空则识别失败，如果A2中第一个用户相似性分数大于上限阈值，则识别成功返回对应用户，如果不，则进行下一步：把待识别模板同A2中每个用户的第6‑15模板对比，得到所有相似性分数大于识别阈值的用户列表A3，如果A3为空，则识别失败；按相似性分数从大到小排列，识别功能返回对应用户；所述用户模板库是在登记用户时，用户变换5种姿态，在每一种姿态下采集三帧图像并提取出特征模板，得到总共15个特征模板，并通过从候选模板集中顺序选择出模板的方法排序，排序基于以下两个原则：A.选出的模板尽可能代表未选择出的模板，即它与其他的候选模板有最大的相似性；B.选出的模板尽可能远离已选择出来的模板，即它与已选模板保持有最小的相似性；所述上限阈值大于识别阈值，识别阈值大于第二下限阈值，第二下限阈值大于第一下限阈值。