[发明专利]一种基于特征向量的人脸识别方法及装置

权利要求书

1.一种基于特征向量的人脸识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)获取人脸图像；

2)对人脸图像进行光线补偿及灰度化处理后，检测并提取含有人脸的局部图像；

3)对局部图像进行降噪处理；

4)提取局部图像的特征向量；

5)将提取得到的特征向量与数据库中样本的特征向量进行对比，得到人脸识别的结果；

6)输出人脸识别的结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于特征向量的人脸识别方法，其特征在于，步骤1)中通过照相机或摄像头获取人脸图像，该人脸图像包括静态图像和动态图像。

3.根据权利要求1所述的一种基于特征向量的人脸识别方法，其特征在于，步骤4)中提取局部图像的特征向量具体包括以下步骤：

1)对局部图像进行尺度空间检测，初步确定具有局部极值的关键点的位置以及所在尺度；

2)通过拟和三维二次函数去除对比度低于阈值的关键点和不稳定的边缘响应点，最终确定关键点的位置和尺度；

3)利用关键点邻域像素的梯度方向分布特性为每个关键点指定方向参数，使高斯差分算子具备旋转不变性；

4)将坐标轴旋转为关键点的方向，以确保旋转不变性，从而生成每个关键点处的特征向量。

4.一种基于特征向量的人脸识别装置，其特征在于，包括多个一体化终端机以及一个云端服务器，并且采用C/S构架，所述的一体化终端机通过局域网、WiFi或者3G网络与云端服务器连接，所述的一体化终端机包括高清摄像头和工控机，高清摄像头捕捉到人脸图像后，由工控机进行本地保存并进行优化处理，然后将图像数据发送至云端服务器进行人脸识别。

5.根据权利要求4所述的一种基于特征向量的人脸识别装置，其特征在于，所述的工控机采用ARM处理器。

6.根据权利要求4所述的一种基于特征向量的人脸识别装置，其特征在于，所述的云端服务器可对每台一体化终端机的工作状态进行监控，若一体化终端机出现工作异常，则云端服务器会发出警告。