[发明专利]一种基于粗糙集主分量人脸识别方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于粗糙集主分量人脸识别方法及系统。通过使用粗糙集来降维，考虑了人脸间细小差异，提高了人脸辨识精度，相较于现有的方法，舍弃了对区分人脸不重要的特征，使得人脸识别速度更快，也适用于一些实时目标识别领域。

主权项

一种基于粗糙集主分量人脸识别方法，其特征在于：包括如下步骤：(1)接收影像采集设备所采集的影像；(2)从影像中抽取帧图像，对图像进行预处理后对每帧图像进行人脸检测，判断图像中是否有人脸，将包含完整人脸且满足人脸比例的图像帧提取，进行后续操作；(3)对帧图像中确定的人脸区域进行裁剪，形成人脸子图；(4)对人脸子图进行规格化处理，待识别子图与样本子图保持大小一致，使得人脸中头发、眉、眼、嘴巴、鼻子、下颌部位在图像中大致对齐；(5)计算规格化后人脸子图的局部二值模式特征，应用粗糙集得到对人脸区分起重要作用局部纹理特征，对特征维数粗糙集约简，得到降维后的局部二值模式特征向量，多个这样的特征向量构成矩阵，对此矩阵做主分量变换；(6)连接人脸库，若此时人脸库为空，则将步骤(5)中通过主分量变换后得到的人脸向量存入人脸库；若此时人脸库不为空，则将步骤(5)中通过主分量变换后得到的人脸向量与人脸库中的向量计算相互距离，若计算出的相互距离小于设定的阀值，则将待识别人脸归为最小类别，人脸识别结束；若计算出的相互距离小于阀值不小于设定的阀值，则可假定是未知的人脸，这个人脸在人脸库中没有记录，将它的变换向量添加到已知人脸库中。