[发明专利]一种人脸识别方法及装置

权利要求书

1.一种人脸识别方法，其特征在于，该方法包括：

在近红外光条件下采集待识别人脸图像；

确定所述待识别人脸图像的第一特征向量；

基于所述第一特征向量，确定所述待识别人脸图像在公共子空间中的第二特征向量；

根据所述第二特征向量和预先确定的第三特征向量，确定所述待识别人脸图像与目标人脸图像的匹配识别结果；其中，所述目标人脸图像是预先在可见光条件下采集的；所述第三特征向量为采集的所述目标人脸图像的在公共子空间中的特征向量。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述待识别人脸图像的第一特征向量，包括：

对所述待识别人脸图像，分别提取与预先选择的多种算子中的每一种算子对应的图像特征；

基于所述与每一种算子对应的图像特征和该图像特征的权重，确定所述第一特征向量。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述第一特征向量，确定所述待识别人脸图像在公共子空间中的第二特征向量，包括：

基于所述第一特征向量，和预先训练的第一映射向量，确定所述待识别人脸图像在公共子空间中的第二特征向量；

其中，所述第一映射向量为根据以下步骤训练得到的：

对每一个人脸样本，分别在近红外光条件和可见光条件下采集该人脸样本的第一人脸图像和第二人脸图像；

分别确定所述第一人脸图像的第四特征向量和所述第二人脸图像的第五特征向量；

基于每个人脸样本的所述第四特征向量和第五特征向量，训练得到所述第一映射向量和第二映射向量；所述第二映射向量用于确定所述目标人脸图像在所述公共子空间中的所述第三特征向量。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，基于每个人脸样本的所述第四特征向量和第五特征向量，训练得到所述第一映射向量和第二映射向量，包括：

根据所述每个人脸样本的第四特征向量和第五特征向量，确定类间散布矩阵和类内散布矩阵；

将使所述类间散布矩阵的迹与类内散布矩阵的迹的比值取得极大值的矩阵确定为目标矩阵；

根据所述目标矩阵，确定所述第一映射向量和第二映射向量。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述待识别人脸图像的第一特征向量之后，基于所述第一特征向量，确定所述待识别人脸图像在公共子空间中的第二特征向量之前，所述方法还包括：

对所述待识别人脸图像的第一特征向量进行降维处理。

6.一种人脸识别装置，其特征在于，该装置包括：

采集模块，用于在近红外光条件下采集待识别人脸图像；

第一确定模块，用于确定所述待识别人脸图像的第一特征向量；

第二确定模块，用于基于所述第一特征向量，确定所述待识别人脸图像在公共子空间中的第二特征向量；

识别结果确定模块，用于根据所述第二特征向量和预先确定的第三特征向量，确定所述待识别人脸图像与目标人脸图像的匹配识别结果；其中，所述目标人脸图像是预先在可见光条件下采集的；所述第三特征向量为采集的所述目标人脸图像的在公共子空间中的特征向量。

7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第一确定模块具体用于：

对所述待识别人脸图像，分别提取与预先选择的多种算子中的每一种算子对应的图像特征；

基于所述与每一种算子对应的图像特征和该图像特征的权重，确定所述第一特征向量。