[发明专利]一种基于最近特征分类器的彩色人脸识别方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种人脸识别方法，尤其涉及一种基于最近特征分类器的彩色人脸识别方法，属于人脸识别领域。

背景技术

现有的最近特征分类法如下：

1、最近特征线(NFL)[1]是对最近邻法的拓展，为了增强样本模型的表示能力，将同类样本两两之间各产生一条特征线，将待识别样本投影到特征线求得投影点，投影点看作产生此特征线的两样本的线性组合，根据样本的变化自动调整该线性组合，使投影点与待识别样本差距最小，最近特征线就是与测试样本点最相似的点(投影点)所在的特征线，构成特征线的样本所属类别即为测试样本的类别。

[1]S.Z.Li.“Content-based classification and retrieval of audio using the nearest feature linemethod”.IEEE Transactions on Speech and Audio Processing，vol.8，no.5，pp.619-625，2000.

2、最近特征面(NFP)[2]拓展了最近特征线的构造思想，利用正交基与正交投影理论将最近特征线法延伸为最近特征面法。

[2]W.Zheng，C.Zou，L.Zhao.“Face recognition using two novel nearest neighbor classifiers”，IEEE Intemational Conference on Acoustics，Speech，and Signal Processing vol.5，pp.725-728，2004.

3、最近特征空间(NFS)[3]则拓展了最近特征面的构造思想。

[3]J.T Chien，C.C.Wu.“Discriminant Waveletfaces and Nearest Feature Classifiers for FaceRecognition”，IEEE Transactions on Pattem Analysis and Machine Intelligence，vol.24，no.12，pp.1644-1649，2002.

真实的人脸图像为彩色，人眼能分辨数千种颜色，可鉴别绝对亮度却只有10～15级灰度，所以彩色人脸图像包含的鉴别信息远多于灰度图像。但大多数经典模式识别算法都是基于灰度图像，将一幅彩色图像经过某种变换转换成灰度图像，这不可避免的会丢失原彩色图像中的部分特征信息，同时导致包括经典的最近特征分类器在内的分类器只被广泛地应用于灰度图像分类中，而对彩色信息的分类能力很少被验证。

发明内容

本发明针对现有的人脸模式识别算法存在的缺陷，而提出一种基于最近特征分类器的彩色人脸识别方法。

该方法分为以下三种：

1、基于最近特征线(NFL)的彩色人脸识别方法，步骤如下：

(1)将数据库中训练样本的R、G、B三个分量分别列向量化，按最近特征线的构建方法，对测试点X的R、G、B三个分量X_R、X_G、X_B分别构建近邻线；

(2)用X_R、X_G、X_B分别向由第c类样本构建的近邻线做投影，得到三个投影点P_R、P_G、P_B，根据这三个投影点计算得到相应的三个最短投影距离

其中，上标c表示第c类，c＝1，2，...，C，C为数据库的类别数，下标i、j分别表示第c类的第i个样本和第j个样本，i≠j，表示直线，下同；

(3)采用加权法计算判决距离：