[发明专利]一种人脸识别方法及装置

说明书

技术领域

本申请涉及计算机应用技术领域，特别涉及一种人脸识别方法及装置。

背景技术

人脸识别是指，对待测图片中的人脸进行识别得到该人脸类别或标识，即为，通过将待测图片的人脸图像与具有已知人脸类别或标识的目标人脸图像进行特征匹配，得到待测人脸图像的类别或标识。

目前，常见的基于梯度信息的人脸识别方法，主要是基于HOG（梯度直方图）的人脸识别方法，即为：将待测人脸图像分成无重叠的若干个网格Block，每个Block分成若干个小块Cell，然后在每个Block上以Cell为单位计算梯度方向和幅值，在每个Block内再对每一个Cell统计梯度方向直方图，然后将Block内各Cell的直方图连成一个向量，再对每一个块的直方图向量进行归一化，之后，将所有归一化后的直方图向量串联用于表示人脸HOG特征，进而测量不同人脸特征间的距离，并用最近邻分类器识别人脸，最终得到待测人脸的类别信息。

但是，上述基于HOG的方案中仅仅将局部的方向信息作为识别计算基础，且用于匹配分类的HOG特征仅仅是对局部区域内分布在不同方向上像素点个数的简单统计，因此，该方案进行人脸识别的准确率较低。

发明内容

本申请所要解决的技术问题是提供一种人脸识别方法及装置，用以解决现有技术中基于HOG的人脸识别方案中，仅将局部的方向信息作为识别计算基础，且其进行匹配分类的HOG特征仅仅是对局部区域内分布在不同方向上像素点个数的简单统计，使得该方案进行人脸识别准确率较低的技术问题。

本申请提供了一种人脸识别方法，包括：

获取待测人脸图像中每个像素点的梯度数据，所述梯度数据包括梯度方向值和梯度幅度值；

依据所述梯度幅度值，获取每个所述像素点的邻域内每个所述梯度方向值对应的累加幅度值；

依据每个所述累加幅度值，获取所述待测人脸图像在每个所述梯度方向值上各自对应的累加幅度图；

依据所述累加幅度图，获取所述待测人脸图像的纹理匹配特征；

对所述纹理匹配特征进行分类，得到所述待测人脸图像的人脸类别信息。

上述方法，优选的，在所述获取待测人脸图像中每个像素点的梯度数据之后，在所述获取每个所述像素点的邻域内每个所述梯度方向值对应的累加幅度值之前，所述方法还包括：

对每个所述像素点的梯度方向值进行N区间的量化操作，得到每个所述像素点的梯度方向值对应的方向量化区间值，其中，N大于或等于2；

其中，所述依据所述梯度幅度值，获取每个所述像素点的邻域内每个所述梯度方向值对应的累加幅度值，包括：

在每个所述像素点的邻域内，对具有相同方向量化区间值的像素点的梯度幅度值进行累加，得到每个所述像素点的邻域内N个所述方向量化区间值各自对应的累加幅度值。

上述方法，优选的，所述依据每个所述累加幅度值，获取所述待测人脸图像在每个所述梯度方向值上各自对应的累加幅度图，包括：

在所述待测人脸图像中，对每个所述像素点对应的N个累加幅度值依据其各自的方向量化区间值进行分解；

将同一方向量化区间值对应的每个所述像素点的累加幅度值进行组合，得到每个所述方向量化区间值各自对应的累加幅度图。

上述方法，优选的，所述依据所述累加幅度图，获取所述待测人脸图像的纹理匹配特征，包括：

利用局部二值模式LBP，获取每幅所述累加幅度图各自对应的LBP纹理图；

分别对每幅所述LBP纹理图进行特征提取操作，生成所述待测人脸图像的纹理匹配特征。

上述方法，优选的，所述分别对每幅所述LBP纹理图进行特征提取操作，生成所述待测人脸图像的纹理匹配特征，包括：

分别将每幅所述LBP纹理图划分为至少一个纹理图块；

提取每个所述纹理图块的直方图特征；

将每个所述纹理图块对应的直方图特征进行串联组合，得到所述待测人脸图像的纹理匹配特征。

本申请还提供了一种人脸识别装置，包括：

梯度数据获取单元，用于获取待测人脸图像中每个像素点的梯度数据，所述梯度数据包括梯度方向值和梯度幅度值；

累加幅度值获取单元，用于依据所述梯度幅度值，获取每个所述像素点的邻域内每个所述梯度方向值对应的累加幅度值；

累加幅度图获取单元，用于依据每个所述累加幅度值，获取所述待测人脸图像在每个所述梯度方向值上各自对应的累加幅度图；

匹配特征获取单元，用于依据所述累加幅度图，获取所述待测人脸图像的纹理匹配特征；