[发明专利]一种基于积分投影的人脸器官精确识别方法

说明书

本发明公开了一种基于积分投影的人脸器官精确识别方法，包括以下步骤：(1)图片预处理，包括灰度变换、滤波去噪和小波增强三种方法；(2)肤色提取及判别，利用Y Cb Cr色彩空间筛选肤色分布区域；(3)定位人脸位置，利用像素点沿横向和纵向叠加得到的投影曲线，定位出肤色区域；(4)基于眼睛、嘴巴和鼻子各自的特征，进行各个器官的中心定位；(5)基于中心点进行区域划分；(6)对图片进行灰度二值化后对各个器官进行轮廓特征提取。本发明通过肤色分割和积分投影的方法确定人脸的位置，在此基础上，基于模板匹配的人脸特征提取模型以及灰度积分投影算法对眼睛、鼻子、唇形等进行识别判断。

技术领域

本发明涉及人脸识别方法，具体涉及一种基于积分投影的人脸器官精确识别方法。

背景技术

人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。

不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。

对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果，对图像进行处理并最终服务于特征提取的过程。系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰，往往不能直接使用，必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。

人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。

提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输出。人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较，根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。

随着人脸识别技术在人工智能及日常生活中的应用越来越广泛，对人脸识别方面的要求也越来越高，不仅仅是简单地将人脸识别出来，更多的需要识别人脸上的器官，并进行对比分析，如眼、鼻、嘴等的识别，因此，研究如何准确高效地识别人脸有重要意义。

发明内容

本发明的目的是为了克服现有技术中的不足，提供一种基于积分投影的人脸器官精确识别方法。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

一种基于积分投影的人脸器官精确识别方法，包括以下步骤：

(1)图片预处理，包括灰度变换、滤波去噪和小波增强三种方法；

(2)肤色提取及判别，利用Y Cb Cr色彩空间筛选肤色分布区域；

(3)定位人脸位置，利用像素点沿横向和纵向叠加得到的投影曲线，定位出肤色区域；

(4)基于眼睛、嘴巴和鼻子各自的特征，进行各个器官的中心定位；

(5)基于中心点进行区域划分；

(6)对图片进行灰度二值化后对各个器官进行轮廓特征提取。