[发明专利]一种基于多尺度局部相位量化特征的人脸识别方法

权利要求书

1.一种基于多尺度局部相位量化特征的人脸识别方法，该方法是在数字摄像机作为传感器以及数字信号处理芯片的支持下实现的，其特征在于：该方法包括以下步骤：

1）利用所述数字摄像机采集识别人的数字视频，并将其转换成数字图像；

2）应用人脸检测算法检测1）中所述数字图像，从中提取人脸图像；

3）将2）中所述人脸图像进行转正、缩放、滤波等预处理并调整到固定分辩率，获得人脸图像；

4）计算3）中所述规定化人脸图像的水平梯度图像和垂直梯度图像；

5）计算4）中所述水平梯度图像和垂直梯度图像的积分图像；

6）基于5）中所述积分图像计算得到人脸多尺度局部相位量化特征图像集；

7）基于6）中所述人脸多尺度局部相位量化特征图像集，应用特征选择器从中初步筛选出候选人脸多尺度局部相位量化特征集；

8）基于7）中所述候选人脸多尺度局部相位量化特征集，应用线性辨别分析器计算得到低维空间的人脸特征向量；

9）将8）中所述人脸特征向量与预建人脸特征模板库进行匹配，从而获取识别人身份信息。

2.根据权利要求1所述的一种基于多尺度局部相位量化特征的人脸识别方法，其特征在于：步骤1）中所述数字图像是红外图像或者可见光图像中的任意一种。

3.根据权利要求1所述的一种基于多尺度局部相位量化特征的人脸识别方法，其特征在于：步骤7）中所述特征选择器基于Adaboost级联分类器预先训练好的。

4.根据权利要求1所述的一种基于多尺度局部相位量化特征的人脸识别方法，其特征在于：步骤8）中所述线性辨别分析器由多个子空间线性辨别分析器组合而成。

5.根据权利要求4所述的一种基于多尺度局部相位量化特征的人脸识别方法，其特征在于：所述多个子空间线性辨别分析器包括：原始LDA、增强LDA、直接LDA、零空间LDA和边缘LDA。