[发明专利]一种基于可见光图像与红外图像融合的人脸识别方法及系统

权利要求书

1.一种基于可见光图像与红外图像融合的人脸识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集人脸可见光图像和红外图像；

S2、将所述可见光图像和所述红外图像进行通道叠加生成融合图像；所述可见光图像为三通道图像，所述红外图像为单通道图像，所述通道叠加生成融合图像是将三通道可见光图像和单通道红外图像缩放到同一分辨率，将两幅图像分别进行归一化，归一化后的可见光图像作为融合图像的前三个通道，红外图像作为融合图像的第四个通道；

S3、人脸识别模型采用卷积神经网络模型，根据所述融合图像训练卷积神经网络以获得卷积神经网络分类器；

和/或

通过卷积神经网络分类器将所述融合图像转换为标准特征向量；依据所述标准特征向量完成人脸注册；

和/或

通过卷积神经网络分类器将所述融合图像转换为目标特征向量；

S4、提取目标特征向量，与已注册的标准特征向量逐一进行比对，求取相似度，与设定的阈值比较判断，进行人脸识别。

2.根据权利要求1所述的一种基于可见光图像与红外图像融合的人脸识别方法，其特征在于，所述步骤S1的人脸可见光图像和红外图像由已光轴配准的可见光传感器和红外传感器采集。

3.根据权利要求1所述的一种基于可见光图像与红外图像融合的人脸识别方法，其特征在于，在所述根据所述融合图像训练卷积神经网络以获得卷积神经网络分类器之前，还包括：

获得卷积神经网络；所述卷积神经网络为基于残差网络的卷积神经网络。

4.根据权利要求1所述的一种基于可见光图像与红外图像融合的人脸识别方法，其特征在于，

所述步骤S1中所述可见光图像包括第一可见光图像、第二可见光图像以及第三可见光图像中的一个或多个；

所述红外图像包括第一红外图像、第二红外图像以及第三红外图像中的一个或多个；

所述步骤S2包括将所述第一可见光图像和所述第一红外图像进行通道叠加生成第一融合图像、将所述第二可见光图像和所述第二红外图像进行通道叠加生成第二融合图像以及将所述第三可见光图像和所述第三红外图像进行通道叠加生成第三融合图像中的一个或多个。

5.根据权利要求4所述的一种基于可见光图像与红外图像融合的人脸识别方法，其特征在于，

所述第一可见光图像为可见光训练样本图像，所述第二可见光图像为可见光注册样本图像，所述第三可见光图像为可见光实时应用图像；

所述第一红外图像为红外训练样本图像，所述第二红外图像为红外注册样本图像，所述第三红外图像为红外实时应用图像；所述第一融合图像为融合训练样本图像，所述第二融合图像为融合注册样本图像，所述第三融合图像为融合实时应用图像。

6.根据权利要求1所述的一种基于可见光图像与红外图像融合的人脸识别方法，其特征在于，所述通过卷积神经网络分类器将所述融合图像转换为标准特征向量包括：

通过卷积神经网络分类器将所述融合图像转换为人脸特征向量；通过K-Means聚类算法将所述人脸特征向量转换为标准特征向量。