[发明专利]一种基于人脸识别技术的最优姿态检测方法及系统

说明书

技术领域

本发明属于人脸识别技术领域，涉及一种人脸识别系统，尤其涉及一种基于人脸识别技术的最优姿态检测方法；同时，本发明还涉及一种基于人脸识别技术的最优姿态检测系统。

背景技术

在目前的人脸图像信息处理领域中，包含有人脸识别、人脸跟踪、姿态检测、表情识别等多个研究方向，然而，所有这些研究方向都涉及到一个人脸表示和定位的问题，即必须知道人脸在图像中的位置以及尺寸——人脸检测。因此，对于一个完整的、自动的人脸信息分析系统来说，人脸最优姿态检测算法是必不可少的。这个算法可以运用在照片获取的各种应用场景中。为人脸识别算法的准确度提供了一个非常好地先决条件。

在一些需要采集一些重点人群人脸的应用场景中非常需要能够自动检测最优姿态的分析设备，比如：视频跟踪、违法犯罪人员信息、入所人员、暂住人口和出入境人员的人像采集和存储以及体貌特征检索方面。有了最优姿态检测装置，能够为今后的人脸识别系统采集有效的人像信息，对人脸识别的准确度提高有很大的帮助。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：提供一种基于人脸识别技术的最优姿态检测方法，可提高人脸识别的精准度。

此外，本发明还提供一种基于人脸识别技术的最优姿态检测系统，可提高人脸识别的精准度。

为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：

一种基于人脸识别技术的最优姿态检测方法，所述方法包括如下步骤：

步骤A、获得所需要的人像视频信息步骤：对所需要登记注册的用户进行人像视频采集；

步骤B、预处理步骤：对输入的原始图像进行包括灰度化、光照补偿预处理，提高图像的质量，得到灰度图像；

步骤C、最优姿态检测步骤：自动检测人脸，自动对焦人脸，检测人脸在俯仰、深度、平面三个维度的旋转角度，并给予提示；自动判断人脸是否有表情，并给予提示；所述步骤C依次包括步骤D至步骤F；

步骤D、人脸定位步骤：对正面人脸实时检测，确定人脸在图像中的位置；通过微特征计算单元对待检测的灰度图像进行缩放，穷举搜索候选人脸窗口，计算出各个窗口的微结构特征，并将其传给AdaBoost神经网络分类器进行判决；

步骤E、器官定位步骤：器官定位是确定人脸在图像中的位置，包括双眼、双眉、鼻子、嘴巴、下颚的定位；根据人脸的五官形状特征和AdaBoost神经网络分类器对步骤D中检测到的人脸窗口的区域进行双眼、双眉、鼻子、嘴巴、下颚的定位，对于潜在的伪器官，采用最大后验概率的判别原则进行滤除；

步骤F、归一化处理步骤：根据器官的位置信息，求得归一化的灰度图像，对图像进行包括旋转、缩放、剪切操作，使双眼水平，下颚的高度一定；

步骤G、特征提取步骤：从整个人脸中提取出人脸部件特征，包括裸睑、眉毛、眼睛、鼻尖、嘴人脸部件，利用主分量分析方法提取人脸部件的特征；

步骤H、人脸信息存储步骤：对于采集到的最优姿态人像进行保存。

一种基于人脸识别技术的最优姿态检测方法，所述方法包括如下步骤：

步骤A、获得所需要的人像视频信息；

步骤C、最优姿态检测步骤：自动检测人脸，自动对焦人脸，检测人脸在俯仰、深度、平面三个维度的旋转角度，并给予提示；所述步骤C包括步骤D至步骤F；

步骤D、人脸定位步骤：对正面人脸实时检测，确定人脸在图像中的位置；通过微特征计算单元对待检测的灰度图像进行缩放，穷举搜索候选人脸窗口，计算出各个窗口的微结构特征，并将其传给AdaBoost神经网络分类器进行判决；

步骤E、器官定位步骤：器官定位是确定人脸在图像中的位置，包括双眼、双眉、鼻子、嘴巴、下颚的定位；根据人脸的五官形状特征和AdaBoost神经网络分类器对步骤D中检测到的人脸窗口的区域进行双眼、双眉、鼻子、嘴巴、下颚的定位；

步骤F、归一化处理步骤：对图像进行包括旋转、缩放、剪切操作，使双眼水平，下颚的高度一定；

步骤G、特征提取步骤：从整个人脸中提取出人脸部件特征，包括裸睑、眉毛、眼睛、鼻尖、嘴人脸部件，利用主分量分析方法提取人脸部件的特征；

步骤H、人脸信息存储步骤：对于采集到的最优姿态人像进行保存。

作为本发明的一种优选方案，所述方法在步骤A与步骤C之间进一步包括：步骤B、预处理步骤：对输入的原始图像进行包括灰度化，光照补偿预处理，提高图像的质量，得到灰度图像。

作为本发明的一种优选方案，所述步骤C还包括：自动判断人脸是否有表情，并给予提示。