[发明专利]多方向权重优化的紧凑图结构人脸特征提取算法

摘要

本发明涉及一种多方向权重优化的紧凑图结构人脸特征提取算法，包括：在一幅人脸灰度图像中，选取5×5大小的邻域；在中心点上构造四个方向的图结构，每个图结构按照一定顺序以差值形式产生0或1的字符，形成四个二进制字符串；对四个字符串分别赋予不同的权重进行加权最后将二进制字符串转化为十进制；取四个十进制字符串中最大的数作为中心像素的特征值；最后用三近邻分类器进行分类。本发明设计合理，充分结合中心点周围的像素，避免图像灰度在某个方向突变造成的特征提取不到位的问题，在得到的四个二进制字符串的基础上合理分配权重，能较为全面的描述了人脸图像的特征信息，可以进行有效的人脸识别，同时识别率有较大提高。

主权项

1.一种多方向权重优化的紧凑图结构人脸特征提取算法，其特征在于包括以下步骤：步骤1、在一幅人脸灰度图像中，遍历所有的5×5大小的邻域；步骤2、在每个邻域的中心点上分别构造0度方向、45度方向、90度方向、135度方向的图结构，每个图结构按照一定顺序使用箭头所指元素与箭头尾端元素逐个做差，如果箭头方向像素的值大于前一像素的值，则连接两像素的边赋值为1，否则赋值为0，最终按照顺序形成四个二进制字符串；步骤3：对四个二进制字符串对应的各边分别分配不同的权重进行加权，并将每个二进制字符串转化为十进制数；步骤4：取四个十进制数中最大的数作为中心像素的特征值；步骤5：按照上述方法得到图片上每个点的特征值，将人脸灰度图像转换成特征空间里的点，将特征空间的两点间的距离看作相似度准则，使用三近邻分类器与数据库中已有人脸灰度图像的特征进行比对，从而判断该人脸的身份信息。