[发明专利]一种基于多特征融合的人脸识别方法在审
申请号: | 201610958825.3 | 申请日: | 2016-11-03 |
公开(公告)号: | CN106339702A | 公开(公告)日: | 2017-01-18 |
发明(设计)人: | 王海峰 | 申请(专利权)人: | 北京星宇联合投资管理有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/46 |
代理公司: | 北京律远专利代理事务所(普通合伙)11574 | 代理人: | 全成哲 |
地址: | 100084 北京市海淀区农*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于多特征融合的人脸识别方法,属于图像处理技术领域。皆在提供一种可以有效的提高人脸识别率的方法。方法步骤包括步骤1人脸图像采集;步骤2人脸图像预处理;步骤3人脸多特征提取;步骤4人脸特征识别。本发明提供的基于多特征融合的人脸识别方法,采取了多种特征融合的方法,采用大量样本训练提取特征的特征提取子,通过多种特征融合,有效的提高了人脸识别的准确率。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 特征 融合 识别 方法 | ||
【主权项】:
一种基于多特征融合的人脸识别方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤,步骤1人脸图像采集利用硬件设备对人脸进行图像采集;步骤2人脸图像预处理首先利用Adaboost算法检测人脸位置,然后利用ASM算法确定人脸特征点位置,经过仿射变换校正人脸,随后对人脸进行光照归一化处理,利用Gamma变换实现灰度图像对比度增强;步骤3人脸多特征提取对预处理后人脸图像分别利用卷积神经网络、基于LBP算子、HOG算子提取特征向量,将三种方法得到的特征向量进行连接融合,得到图像的多特征向量;步骤4人脸特征识别利用卷积神经网络、LBP算子和HOG算子训练人脸库样本,并进行降维处理得到训练模型,将步骤3得到的多特征向量与训练模型进行联合贝叶斯匹配,得到人脸之间的匹配度,将匹配度最高的人脸图像作为最终的识别结果输出。
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