[发明专利]基于大规模图像数据的人脸特征提取方法及人脸识别方法

摘要

本发明公开了一种基于大规模图像数据的人脸特征提取方法及人脸识别方法，本方法为1)建立一人脸图像数据库A，其中每人具有多种表情、姿态、光照的人脸图像；和一人脸图像数据库B；2)对数据库A和B中的每一图像进行人脸检测，并输出一包容人脸的矩形框和两眼像素坐标；3)将每一人脸图像进行矫正和缩放，生成一设定标准格式图像，并提取底层纹理特征向量；4)对于数据库A中的每一人a，利用支持向量机算法训练一可识别该人a的分类器；5)将新人脸图像生成设定标准格式图像，然后利用每一分类器对该新人脸的底层纹理特征向量进行判别，并据判别分数建立一向量，作为该新人脸图像的特征向量。本发明大大提升了所提取人脸特征的鲁棒性。

主权项

一种基于大规模图像数据的人脸特征提取方法，其步骤为：1)建立一人脸图像数据库A，其中每一人分别具有多种不同表情、姿态、光照的多张人脸图像；建立一人脸图像数据库B，其包括多种不同表情、姿态、光照的人脸图像；2)利用人脸检测算法对人脸图像数据库A和人脸图像数据库B中的每一张人脸图像数据进行人脸检测，并输出一包容人脸的矩形框和两眼像素坐标；3)利用检测到的每一张人脸图像对应的矩形框和两眼像素坐标对人脸图像进行矫正和缩放，生成一设定标准格式图像；4)利用人脸检测算法提取3)中生成的每一张标准格式人脸图像的底层纹理特征向量，所述底层纹理特征向量包括整张人脸的底层纹理特征；5)对于人脸图像数据库A中的每一人a，将其在人脸图像数据库A中的所有人脸图像的底层纹理特征向量作为正样本，将所有属于人脸图像数据库B中人的人脸图像底层纹理特征向量作为负样本，利用支持向量机算法训练一个可识别该人a的分类器；6)对于一新人脸图像，利用步骤2)、3)的人脸检测和矫正、缩放方法，生成一设定标准格式图像，并提取该标准格式图像的底层纹理特征向量；7)将所述底层纹理特征向量并行输入至步骤5)中得到的每一个分类器，利用所述分类器对该新人脸图像的底层纹理特征向量进行判别，分别得到一个分类器判别分数，所述判别分数表示该新人人脸与所述分类器对应的可识别的人的人脸的相似度；8)根据所有分类器判别分数建立一向量，作为该新人脸图像的特征向量。