[发明专利]一种人脸识别方法及系统

摘要

本发明适用于计算机视觉技术领域，提供了一种人脸识别方法及系统，所述方法包括：将待识别人脸图像与人脸图像数据库中的二维人脸图像进行匹配，获得最匹配的二维人脸图像，并结合最匹配的二维人脸图像对应的三维人脸模型获得待识别人脸图像和三维人脸模型之间的投影矩阵，基于投影矩阵和三维人脸模型生成新的二维人脸图像，将所述待识别人脸图像的LBP特征向量与所述新的二维人脸图像的LBP特征向量进行匹配，获得最匹配的LBP特征向量，并将最匹配的LBP特征向量对应的二维人脸图像的身份作为最终识别身份。本发明通过将二维和三维方法相结合的方式对人脸图像进行识别，可有效解决现有技术在人脸姿态变换较大时，人脸识别率较低的问题。

主权项

1.一种人脸识别方法，其特征在于，所述方法包括：建立人脸图像数据库，所述人脸图像数据库包括二维人脸图像以及与所述二维人脸图像对应的带有纹理的三维人脸模型；获取待识别人脸图像，并将获取的所述待识别人脸图像与所述人脸图像数据库中的二维人脸图像进行匹配，获得最匹配的二维人脸图像对应的带有纹理的三维人脸模型；根据所述最匹配的二维人脸图像对应的带有纹理的三维人脸模型计算获得所述待识别人脸图像与该三维人脸模型之间的投影矩阵；基于所述投影矩阵和所述人脸图像数据库中的每个三维人脸模型生成多个新的二维人脸图像，其中每一个三维人脸模型对应一个新的二维人脸图像；提取所述待识别人脸图像的LBP特征向量以及所述新的二维人脸图像的LBP特征向量，将提取的所述待识别人脸图像的LBP特征向量与所述新的二维人脸图像的LBP特征向量进行匹配，获得最匹配的LBP特征向量对应的二维人脸图像，并将该二维人脸图像的身份作为所述待识别人脸图像的最终识别身份；基于所述新的二维人脸图像的LBP特征向量，获取所述新的二维人脸图像的强LBP特征向量，其公式具体为：Vi＝WTVLBPi其中，V_i表示第i个新的二维人脸图像的强LBP特征向量，V_LBPi表示第i个新的二维人脸图像的LBP特征向量，W＝[q₁ q₂ ... q_k]，q_k为前k个最大特征值，i＝1,2...n，k<n，n表示新的二维人脸图像的个数。