[发明专利]一种人脸图像的处理方法

摘要

本发明公开了一种人脸图像的处理方法，用于对人脸图像进行处理得到其的形式化模型，包含四大主要步骤。通过这几个步骤对人脸图像进行了处理，在这一过程中不仅图像位置的校正问题考虑在内，而且产生了人脸图像的形式化模型以体现人脸图像的特征以及方便图像的数据存储，该形式化模型能严格地表示人脸图像，并且能用于后续人脸图像的处理。

主权项

一种人脸图像的处理方法，其特征在于，该方法的步骤如下：1)给定一个彩色人脸图像训练集，计算机中的CPU采用HLS色彩模型转换算法进行计算，所述HLS色彩模型转换算法是非线性的，能使边缘亮度噪声少、平滑效果好，将所述彩色人脸图像训练集中的每一幅彩色人脸图像转换成灰度人脸图像，由所述灰度人脸图像构成相应的灰度人脸图像训练集；2)对所述灰色人脸图像训练集进行采样，得到采样窗集合，将所述采样窗集合数字化，得到采样窗矩阵，根据奇异值分解定理将所述采样窗矩阵转换成奇异特征向量集合，所述奇异特征向量集合是由一个个的特征点组成，计算所述特征点的平均分布值P，计算式如下：P=1MΣi=1Msi]]>式中：i＝1，2，…，M，si为所述特征点的坐标值，P为所述特征点的平均分布值，变量M用于记录所述特征点的数量；3)根据所述特征点的平均分布值，将计算得到的坐标值作为新的坐标轴原点，为了消除人脸位置的差别，进行人脸的平移并进行旋转变换，首先将所述奇异特征向量集合中每个奇异特征向量都减去所述新的坐标轴原点值，得到平移后的奇异特征向量集合，接着观察人脸上眉毛的坐标，将人脸上两个眉毛的坐标(x1，y1)、(x2，y2)连成一条线得到人脸的倾斜角度α，所述倾斜角度α的计算公式如下：α=arccos|y2-y1(x1,y1)-(x2,y2)|]]>将所述平移后的奇异特征向量集合围绕所述新的坐标原点旋转角度，旋转参数为所有所述平移后的奇异特征向量集合的坐标都乘以所述旋转参数，得到旋转变换后的奇异特征向量集合；4)将所述旋转变换后的奇异特征向量集合均匀分割，相对应地建立状态矩阵，所述状态矩阵中的状态与所述旋转变换后的奇异特征向量集合坐标一一对应，并计算所述状态矩阵中的状态之间的转换概率，通过这一过程构建概率状态模型，所述概率状态模型的组成基本单位为所述状态矩阵中的状态，并且每个状态都对应于与其他状态的转换概率，最终得到的所述概率状态模型为一种形式化模型。