[发明专利]一种基于最大稳定极值区域的人脸识别方法

摘要

本发明公开了一种基于最大稳定极值区域的人脸识别方法。本发明提供了一种基于最大稳定极值区域的人脸识别方法，该方法通过获取人脸的最大稳定极值区域作为人脸识别的关键特征，提取表征关键特征的属性，并对关键特征进行分类，依据人脸图像的关键特征的属性及其类型对人脸图像的相似性进行判断，从而达到人脸识别的目的。本发明的人脸识别方法对尺度、仿射变化、光照变化、旋转、人脸表情变化、噪声等因素具有很好的鲁棒性，并对复杂背景下的人脸和遮挡的人脸具有一定的识别能力。

主权项

一种基于最大稳定极值区域的人脸识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤101、基于MSER原理对人脸图像进行特征区域检测；步骤102、采用GLOH特征描述算子对检测到人脸特征区域进行描述，生成描述特征区域的特征向量；步骤103、采用PCA算法对得到的特征向量进行降维，生成维数更低的描述特征区域的特征向量；步骤104、依据特征区域的位置和特征向量对特征区域进行分类；步骤105、针对待比对的两幅人脸图像，依据各自特征区域所属的类别和其相应的特征向量对特征区域进行相似性判定，得到各特征区域的相似度；步骤106、依据特征区域的相似性判定结果得到人脸图像的总的相似度，根据总的相似度判定对待比对的两幅人脸图像是否匹配。