[发明专利]一种基于局部特征信息挖掘的人脸识别方法及系统

摘要

本发明适用于信息识别领域，提供了一种基于局部特征信息挖掘的人脸识别方法，包括：训练步骤：采用局部特征信息挖掘法提取人脸的局部特征作为训练样本特征，通过所述训练样本特征计算用于分类的阈值；识别步骤：根据所述训练步骤中获取的阈值进行拒识判断。本发明还提供了一种基于局部特征信息挖掘的人脸识别系统。本发明能有效解决人脸识别的光照问题与表情问题，且简单易实现，大大简化了算法的复杂度，同时提高了识别的准确度。

主权项

1.一种基于局部特征信息挖掘的人脸识别方法，其特征在于，所述人脸识别方法包括：训练步骤：采用局部特征信息挖掘法提取人脸的局部特征作为训练样本特征，通过所述训练样本特征计算用于分类的阈值；以及识别步骤：根据所述训练步骤中获取的阈值进行拒识判断；所述训练步骤具体包括：定位人脸，并通过光照预处理、校正处理以及归一化处理后获取统一大小的人脸图像；利用下采样，将所述人脸图像的大小下采样到预设范围内；采用自适应局部阈值法对下采样后的图像进行二值化处理；采用局部特征信息挖掘法提取人脸的局部特征作为训练样本特征，并获取所述训练样本特征的投影空间；以及通过所述训练样本特征计算用于分类的阈值；所述识别步骤具体包括：采用与所述训练步骤中同样的方法对待识别人脸图像进行人脸定位、光照预处理、校正处理、归一化处理、下采样以及二值化处理；对待识别的二值化图像进行局部特征空间投影，以获得人脸特征向量；对所述人脸特征向量进行拒识判断；采用排序法将最大的前u个特征值对应的训练样本提取出来，重新组成新的训练样本数据库；对新的训练样本数据库进行在线学习，以获得新的特征空间与新数据库的图像均值，从而获得待识别人脸图像的新特征；求所述新特征中元素最大值，并将其对应的所属类别号作为判别结果。