[发明专利]一种基于单训练样本人脸识别的远程身份认证方法

摘要

本发明公开了一种基于单训练样本人脸识别的远程身份认证方法，其通过适量的人脸子特征训练样本，构造子特征度量模块，进而生成P维样本数据向量v，通过机器学习算法形成训练结果数据集，步骤6）依据采用的机器学习算法和训练结果数据集判断某对于单训练样本的照片和输入的待识别照片进行识别，这种方式大大提高了识别率，使单训练样本人脸识别方法具有产业应用前景。在步骤6）中，子特征的差值泛指两个字特征向量在其所在拓扑学意义下距离空间内的距离。

主权项

一种基于单训练样本人脸识别的远程身份认证方法，其特征在于，包括以下步骤：1）输入人脸子特征训练样本素材：准备一组人脸照片，容量为M = m[1]+m[2]+…+m[N]，其中，N是训练样本中参加拍摄样本的人的数量，m[i](1≤i≤N，m[i]≥1)是第i个人在给定的不同拍摄条件下照片的总数量；2）构造训练样本：M个训练素材，两两配对，产生M×M个人脸照片的训练样本；3）提取每个所述训练样本的P个子特征，进而通过每个训练样本中两张照片对应子特征之间的差值获得每一训练样本的P个子特征度量模块；4）给定任意的训练样本，依据P个子特征度量模块计算训练样本中两幅图像的差值，构造该样本的P维样本特征数据向量v，若训练样本中两副照片代表同一个人时，v的响应值为r=1，否则r=0；5）依据步骤4）中，对于M×M个训练向量和对应的响应值，通过机器学习的方法，得到机器学习的训练结果数据集；6）输入待识的当事人人脸照片，调用远程的人脸图片库，从人脸图片库中取出匹配当事人的单张照片，调用P个子特征度量模块计算出P个拓扑学距离空间意义下的距离，构成待测试向量v’，依据步骤5中的机器学习算法和训练结果数据集，预测判定v’对应的值r’；当r’=1时，判定当事人的待识别照片与人脸图片库中所述单张照片对应同一人；当r’=0时，判定两幅照片对应不同人。