[发明专利]海量人脸库的快速准确检索方法

摘要

本发明公开了一种海量人脸库的快速准确检索方法，包括：(1)建立与人脸图像库对应的人脸特征库；(2)利用人脸图像库中的人脸图像集合及其对应特征，通过距离度量学习获得一个特征变换；(3)对变换后的人脸特征采用K‑均值方法进行二分或多分聚类；(4)建立海量人脸库的层次索引结构；(5)对待查询人脸图像提取局部特征或局部和整体特征；(6)对应层次索引结构及其相应的特征变换，对提取的人脸特征进行一次特征变换后，通过与每一聚类的中心向量计算距离度量，判决属于哪一聚类；(7)若该聚类为层次索引结构中的非叶节点，则继续(6)，否则在该聚类中通过最近邻搜索的方法，检索距离度量最小的人脸特征并返回对应的人脸图像。

主权项

1.一种海量人脸库的快速准确检索方法，其特征在于，包括：(1)对人脸图像库中人脸图像提取人脸局部特征或局部和整体特征，建立与人脸图像库对应的人脸特征库；(2)利用人脸图像库中一个已标注为匹配或不匹配的人脸图像集合及其对应特征，通过距离度量学习获得一个特征变换；(3)将获得的特征变换应用于人脸特征库，对变换后的人脸特征采用K‑均值方法进行二分或多分聚类；(4)对获得的每一聚类所对应的人脸特征库及其对应的人脸图像库重复步骤(2)和(3)，直至一结束条件得到满足，从而建立海量人脸库的层次索引结构，该索引结构的每一叶节点和非叶节点分别对应于一个针对人脸局部特征或局部和整体特征的特征变换；(5)对待查询人脸图像提取与(1)对应的局部特征或局部和整体特征；(6)对应层次索引结构及其相应的特征变换，对提取的人脸特征进行一次特征变换后，通过与每一聚类的中心向量计算距离度量，判决属于哪一聚类；(7)若该聚类为层次索引结构中的非叶节点，则继续(6)，否则在该聚类中通过最近邻搜索的方法，检索距离度量最小的人脸特征并返回对应的人脸图像。