[发明专利]一种基于半脸多特征融合的人脸识别方法

权利要求书

1.一种基于半脸多特征融合的人脸识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、在标准人脸库中，选取正脸图像，并取每幅图像的半边脸，生成标准半脸库；

步骤2、从标准半脸库随机抽取训练图像集，剩余的图像组成测试图像集；

步骤3、从所有的训练集图像中提取Gabor特征，再经过PCA处理，得到LP-Gabor特征；

步骤4、从所有的训练集图像中提取SVD特征，再经过PCA处理，得到WP-SVD特征；

步骤5、针对LP-Gabor和WP-SVD进行串联特征融合，得到训练特征；

步骤6、将训练特征用于训练支持向量机模型；

步骤7、同样的，抽取所有测试图像的Gabor特征和SVD特征；

步骤8、通过将所有测试集的Gabor特征和SVD特征分别向各自的子空间映射，提取测试图像的LP-Gabor特征和WP-SVD特征；

步骤9、将测试图像的LP-Gabor特征和WP-SVD特征进行融合，得到测试特征；

步骤10、将测试特征用于训练好的支持向量机模型的分类测试，获得人脸识别结果。

2.如权利要求1所述的基于半脸多特征融合的人脸识别方法，其特征在于，步骤1中生成半脸图像的具体步骤为：

步骤101、对于标准人脸库中图像进行预处理，再对2个眼睛进行定位；

步骤102、找到图像的中轴线，进行对半分割，分为左脸和右脸；

步骤103、分割后的左脸和右脸分别经过欧氏距离公式计算，取计算结果较大的作为处理的半脸图像。

3.如权利要求1所述的基于半脸多特征融合的人脸识别方法，其特征在于，步骤101中对2个眼睛进行定位的具体步骤为：

步骤1011、通过Adaboost算法定位人脸，构造级联分类器检测图像中的人脸；

步骤1012、对眼睛进行粗检测，在人脸区域的图像中分别取2张不同时刻的灰度图像检测人眼区域；

步骤1013、通过Hough变换检测圆心精确定位眼睛，利用Canny算子边缘提取和局部Hough变化检测圆心，精确定位瞳孔的中心。