[发明专利]人脸识别底库的优化方法与系统

权利要求书

1.一种人脸识别底库的优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

从人脸识别底库中获取一人脸图像；

检测所述人脸图像中的人脸是否佩戴眼镜；

响应于所取出的人脸图像中的人脸未佩戴眼镜，则进行人脸图像与随机选择的若干个眼镜图像进行合成，生成对应的多维度底库人脸图像；

分别提取原始的人脸图像以及对应合成的佩戴眼镜的人脸图像的特征，生成多维度底库特征；以及

采用PCA算法对多维度底库特征进行降维处理，获得最终的底库特征；

其中，对于从人脸识别底库中提取出的一个人脸特征对应的多维度底库特征，其中包含(m-1)个戴眼镜的人脸图像特征，1个原始的人脸图像特征，多维度的底库特征为X∈R^m×n，每个底库特征计算X的协方差矩阵，如下式所示：

其中，

对协方差矩阵C进行特征分解，得到m个特征值λ₁,λ₂...λ_m和m个对应的特征向量u₁,u₂...u_m，以最大的特征值λ_max对应特征向量u∈R^1×m为第一主成分，Y＝uX即为降维后的单维度特征Y∈R^1×n。

2.根据权利要求1所述的人脸识别底库的优化方法，其特征在于，响应于所取出的人脸图像中的人脸佩戴眼镜，则直接针对底库取出的人脸图像提取人脸特征，作为最终的底库特征。

3.根据权利要求1所述的人脸识别底库的优化方法，其特征在于，所述人脸图像与眼镜图像的合成，首先提取人脸的眼部关键点，根据眼部关键点，将眼镜与眼部对齐，再根据眼镜的mask图进行眼镜与人脸的合成，形成佩戴眼镜的人脸图像，从而生成多维度的人脸底库图像。

4.一种人脸识别底库的优化系统，其特征在于，包括：

用于从人脸识别底库中获取人脸图像的图像获取模块；

用于检测所述人脸图像中的人脸是否佩戴眼镜的检测模块；

用于响应于所取出的人脸图像中的人脸未佩戴眼镜，则进行人脸图像与随机选择的若干个眼镜图像进行合成，生成对应的多维度底库人脸图像的合成模块；

用于分别提取原始的人脸图像以及对应合成的佩戴眼镜的人脸图像的特征，生成多维度底库特征的特征提取模块；以及

用于采用PCA算法对多维度底库特征进行降维处理，获得最终的底库特征的降维模块；

其中，所述降维模块被设置成以下述方式进行降维处理：

对于从人脸识别底库中提取出的一个人脸特征对应的多维度底库特征，其中包含(m-1)个戴眼镜的人脸图像特征，1个原始的人脸图像特征，多维度的底库特征为X∈R^m×n，每个底库特征计算X的协方差矩阵，如下式所示：

其中，

对协方差矩阵C进行特征分解，得到m个特征值λ₁,λ₂...λ_m和m个对应的特征向量u₁,u₂...u_m，以最大的特征值λ_max对应特征向量u∈R^1×m为第一主成分，Y＝uX即为降维后的单维度特征Y∈R^1×n。

5.根据权利要求4所述的人脸识别底库的优化系统，其特征在于，所述合成模块包括：

用于提取人脸的眼部关键点的模块；

用于根据眼部关键点，将眼镜与眼部对齐的模块；

用于根据眼镜的mask图进行眼镜与人脸的合成，形成佩戴眼镜的人脸图像，从而生成多维度的人脸底库图像的模块。