[发明专利]一种基于局部判别CCA的海关身份验证系统及方法

说明书

本发明公开了一种基于局部判别CCA的海关身份验证系统及方法，该方法采用的特征库的建立方法包含：截取护照中人脸图像和视频中的人脸图像，统一尺寸并将图片转换为灰度图像，以获得M个人的N幅护照人脸和视频人脸的图像对；获得每幅灰度图像的每列，以得到该灰度图像的向量表示，并进行约简，得到图像对对应的向量对；定义两个矩阵，通过CCA优化以寻找成对的投影矩阵，使得投影后的典型变量之间的相关性最大化，获得两个映射矩阵；利用W_x和W_y对任意的护照人脸和视频人脸图像对对应的向量对进行映射，得到低维融合特征向量，将所有低维融合特征向量存储于特征库。本发明的系统及方法能准确验证身份，提高海关人员身份验证的准确率，减少了身份验证时间。

技术领域

本发明涉及身份验证和模式识别技术领域，具体涉及一种基于局部判别CCA的海关身份验证系统及方法。

背景技术

美国2001事件911事件后，海关安全检查比以前更加严格。一般来说，海关的身份验证主要是通过海关检查人员肉眼观察、比较护照上的人脸和现场视频人脸，来判断两种人脸图像是否是同一个人。在大型机场中，该方法验证速度慢、主观性强、可能存在误判，也是一项繁琐的工作，已不能满足农业生产的需要。

基于计算机图像处理技术的海关身份验证方法具有快速、精确、实时等特点，能够协助海关人员及时准确的进行身份验证，而且能够自动检测到伪装者。由于护照人脸和视频图像是两种异构图像，一般而言护照图像中的人脸图像往往是模糊而固定的，而视频人脸图像总是清晰而变化的，而且随着时间的推移，两种图像之间存在较大差异。所以，很多现有的人脸识别方法和技术不能直接应用于海关身份验证中。

利用护照人脸图像和视频人脸图像进行过海关的人员身份验证研究是一个具有挑战性的研究课题。目前该课题的研究报道较少。该课题研究能够极大减轻海关人员繁琐乏味的工作，能够准确验证身份，确保海关安全，所以该课题研究具有重要意义。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于局部判别CCA的海关身份验证系统及方法，该系统及方法解决了现有技术因对护照人脸和视频图像存在较大差异而难以识别的问题，能够准确验证身份，提高海关人员身份验证的准确率，减少了身份验证时间。

为了达到上述目的，本发明提供了一种基于局部判别CCA的海关身份验证特征库的建立方法，该方法包含：

(S1)截取护照中人脸图像和视频中的人脸图像，统一尺寸并将图片转换为灰度图像，以获得M个人的N幅护照人脸和视频人脸的图像对其中，g_xi和g_yi分别为第i个图像对的护照人脸和视频人脸图像，L(x_i)为第i个图像对的身份类别标签；

(S2)获得每幅灰度图像的每列，以得到该灰度图像的向量表示，并进行约简，得到第i个图像对约简后对应的向量对其中，p为护照人脸图像的约简维数，q为视频人脸图像的约简维数；

(S3)定义两个矩阵通过局部判别CCA优化以寻找成对的投影矩阵和使得投影后的典型变量Z_x＝W_x^TX与Z_y＝W_y^TY之间的相关性最大化，获得两个映射矩阵W_x＝[w_x1,w_x2,...,w_xd]和W_y＝[w_y1,w_y2,...,w_yd]；

(S4)利用W_x和W_y对任意的护照人脸和视频人脸图像对对应的向量对进行映射，得到低维融合特征向量将所有N个存储于特征库。