[发明专利]一种高性能的人脸识别方法及系统

摘要

本发明公开了一种高性能的人脸识别方法及系统，其中，该方法包括基于多视角进行人脸检测，并根据人脸特征点定位算法确定人脸区域后进行图像归一化，获得归一化后的多个视角的人脸图像；将提取到的所述归一化后图像的方向梯度直方图HOG特征及局部二值模式LBP特征相连接，获得最终特征；提取样本库中的人脸图像的HOG特征及LBP特征的并进行训练后与所述最终特征相匹配，实现高性能的人脸识别；其中，所述样本库中的人脸图像为添加了光照的三维人脸模型的多视角投影图像。通过采用本发明公开的方法及系统，使得人脸识别性能不受光照条件和人脸姿态因素变化影响，提高了人脸识别速率，降低了计算复杂度。

主权项

一种高性能的人脸识别方法，其特征在于，该方法包括：基于多视角进行人脸检测，并根据人脸特征点定位算法确定人脸区域后进行图像归一化，获得归一化后的多个视角的二维人脸图像；提取每一视角的归一化后二维人脸图像的方向梯度直方图HOG特征及局部二值模式LBP特征，并相连接，获得最终特征；提取样本库中的人脸图像的HOG特征及LBP特征，采用树型结构SVM训练获得包含多个光照环境及多个视角的人脸光照姿态分类器，再计算LBP特征的平均特征向量，获得一平均LBP特征向量库；其中，所述样本库中的人脸图像为添加了光照的三维人脸模型的多视角投影图像；利用获得人脸光照姿态分类器及平均LBP特征向量库与所述最终特征相匹配，实现高性能的人脸识别；其中，所述基于多视角进行人脸检测，并根据人脸特征点定位算法确定人脸区域后进行图像归一化包括：基于多视角进行人脸检测：对输入的彩色图像进行灰度化并进行直方图均衡化，分别使用正面、左侧面与右侧面人脸检测器进行人脸检测，并去除面积小于预定值的人脸检测结果，获得多视角的人脸图像；人脸定位与归一化：基于HOG特征的混合树形结构特征点模型，在获得的多视角的人脸图像中进行特征点定位，当定位特征点后，根据人脸外轮廓特征点精确确定人脸区域，并通过剪裁和缩放人脸区域图像完成人脸图像归一化。