[发明专利]一种人脸识别方法及装置

说明书

本申请涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种人脸识别方法及装置，用以供一种将可见光条件下采集的人脸图像与近红光条件下采集的人脸图像像进行匹配识别的方案；本申请实施例提供的人脸识别方法包括：在近红外光条件下采集待识别人脸图像；确定待识别人脸图像的第一特征向量；基于第一特征向量，确定待识别人脸图像在公共子空间中的第二特征向量；根据第二特征向量和预先确定的第三特征向量，确定待识别人脸图像与目标人脸图像的匹配识别结果；其中，目标人脸图像是预先在可见光条件下采集的；第三特征向量为采集的目标人脸图像的在公共子空间中的特征向量。这样，可以将待识别人脸图像和目标人脸图像映射到同一个公共子空间中对它们进行匹配识别。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种人脸识别方法及装置。

背景技术

目前，人脸识别技术在图像处理技术领域占据了重要的位置，基于人脸的身份识别技术也受到越来越多的重视。

比如，公安部门可以将采集的人脸图像与数据库中嫌疑人的人脸图像进行匹配，如果能够准确地识别出嫌疑人，将极大地便利对嫌疑人的追捕工作。在此过程中，数据库中嫌疑人的人脸图像通常是在可见光条件采集的，而进行匹配的人脸图像可能是在近红外光条件下采集的，此时，采集人脸图像的工具不同、图片质量也不同，很难使用计算机直接进行匹配，因此会给身份识别带来极大的困难。

可见，目前需要一种可以将可见光条件下采集的人脸图像与近红光条件下采集的人脸图像像进行匹配识别的方案。

发明内容

本申请实施例提供一种人脸识别方法及装置，用以提供一种可以将可见光条件下采集的人脸图像与近红光条件下采集的人脸图像像进行匹配识别的方案。

本申请实施例提供的一种人脸识别的方法，包括：

在近红外光条件下采集待识别人脸图像；

确定待识别人脸图像的第一特征向量；

基于第一特征向量，确定待识别人脸图像在公共子空间中的第二特征向量；

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

可选地，确定待识别人脸图像的第一特征向量，包括：

对待识别人脸图像，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；

基于与每一种算子对应的图像特征和该图像特征的权重，确定第一特征向量。

可选地，基于第一特征向量，确定待识别人脸图像在公共子空间中的第二特征向量，包括：

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

其中，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；

分别确定第一人脸图像的第四特征向量和第二人脸图像的第五特征向量；

基于每个人脸样本的第四特征向量和第五特征向量，训练得到第一映射向量和第二映射向量；第二映射向量用于确定目标人脸图像在公共子空间中的第三特征向量。

可选地，基于每个人脸样本的所述第四特征向量和第五特征向量，训练得到第一映射向量和第二映射向量，包括：

根据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；