[发明专利]人脸验证方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及人脸识别技术领域，特别涉及一种人脸验证方法及系统。

背景技术

随着大众审美的提高和化妆品成本的下降，越来越多的人将化妆列为每天的必备事项。化妆在一定程度上改变了人脸的颜色、轮廓以及纹理等特征，特别是在眼睛、嘴唇和眉毛等位置，化妆前后变化明显，致使同一个人的不同照片存在很大差异。

人脸识别方法大多仅采用局部或全局的单一的提取方式，使得在一定程度上造成有效信息缺失或者同一信息多次提取的信息冗余问题，导致错误率的上升。在相关技术中，基于典型相关分析的化妆人脸识别的方法，但识别效果较差，识别率仅为62.4％；或者，将人脸分成12块，提取PCA特征并与偏最小二乘法相结合，在识别率上有了一定的提高。但是，单一的局部块的特征并不能够代表全局特征，容易损失更多有效信息；或者，引入集成学习的方法，对化妆和非化妆人脸的整体区域提取局部Gabor梯度模式(LGGP)、Gabor有序比率直方图(HGORM)和密集采样局部二值模式(DS-LBP)三种特征，将特征投影到子空间中进行分类，这种方法的缺点是两次利用Gabor特征，造成信息大量冗余。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决上述相关技术中的技术问题之一。

为此，本发明的一个目的在于提出一种人脸验证方法。该人脸验证方法提高了人脸验证的效率。

本发明的另一个目的在于提供一种人脸验证系统。

为了实现上述目的，本发明第一方面实施例公开了一种人脸验证方法，包括以下步骤：获取待验化妆人脸图像和对应的待验非化妆人脸图像的局部特征信息和全局特征信息，得到所述待测化妆人脸图像和对应的待验非化妆人脸图像的待测特征信息；根据参考特征空间，将所述待测特征信息进行PLS特征投影得到第一特征空间；根据所述第一特征空间，验证所述待测化妆人脸图像和应对的待测非化妆人脸图像的是否为同一个人。

根据本发明实施例的人脸验证方法，通过获取人脸图像的局部和全局特征信息，并将两种特征信息进行投影处理，在得到的新的特征空间中验证化妆人脸图像和应对的非化妆人脸图像，提高了人脸验证的效率。

另外，根据本发明上述实施例的人脸验证方法还可以具有如下附加的技术特征：

进一步地，还包括：获取参考化妆人脸图像和对应的参数非化妆人脸图像的局部特征信息和全局特征信息，得到所述参考化妆人脸图像和对应的参考非化妆人脸图像的参考特征信息；对所述参考特征信息进行PLS特征投影处理，得到所述参考特征空间。

进一步地，所述获取局部特征信息包括：对所述人脸图像进行分块处理形成多个子块；在所述子块的基础上提取局部二值模式特征；求取所述局部二值模式特征的权重，得到所述局部特征信息。

进一步地，所述全局特征信息包括第一至三全局特征信息，其中，获取方法包括：根据人脸图像，利用多尺度局部二值模式提取所述第一全局特征信息；根据人脸图像，利用多尺度局部相位量化提取所述第二全局特征信息；根据人脸图像，利用区域的Gabor提取所述第三全局特征信息。

进一步地，所述验证所述待测化妆人脸图像和应对的待测非化妆人脸图像的是否为同一个人包括：求取余弦相似度量，得到所述局部特征信息和全局特征信息的相似得分，并对所述相似得分加权求和，获得验证结果。

本发明第二方面实施例公开了一种人脸验证系统，包括：第一获取模块，用于获取待验化妆人脸图像和对应的待验非化妆人脸图像的局部特征信息和全局特征信息，得到所述待测化妆人脸图像和对应的待验非化妆人脸图像的待测特征信息，根据参考特征空间，将所述待测特征信息进行PLS特征投影得到第一特征空间；验证模块，用于根据所述第一特征空间，验证所述待测化妆人脸图像和应对的待测非化妆人脸图像的是否为同一个人。

根据本发明实施例的人脸验证系统，通过获取人脸图像的局部和全局特征信息，并将两种特征信息进行投影处理，在得到的新的特征空间中验证化妆人脸图像和应对的非化妆人脸图像，提高了人脸验证的效率。

另外，根据本发明上述实施例的人脸验证系统还可以具有如下附加的技术特征：

进一步地，还包括：第二获取模块，用于获取参考化妆人脸图像和对应的参数非化妆人脸图像的局部特征信息和全局特征信息，得到所述参考化妆人脸图像和对应的参考非化妆人脸图像的参考特征信息，对所述参考特征信息进行PLS特征投影处理，得到所述参考特征空间。