[发明专利]一种人脸识别检测实验方法及装置

说明书

本发明提出了一种人脸识别检测实验方法及装置，涉及人脸识别技术领域。该方法包括：获取待识别人脸图像，并对待识别人脸图像进行高斯差分滤波处理，得到滤波后的待识别人脸图像；检测滤波后的待识别人脸图像中的至少一个关键点；采用局部二值模式算法提取至少一个关键点中每个关键点的特征；先对获取的人脸图像进行高斯差分滤波处理，然后采用局部二值模式算法进行特征提取，不仅保证了图像的准确性，还提高了图像处理的效率。然后，再通过对待识别的人脸图像中的关键点进行检测，并根据每个关键点的特征在每张人脸模板中匹配相对应的目标关键点，以通过进行识别，使得在人脸模板较少时也能够准确地对人脸进行识别。

技术领域

本发明涉及人脸识别技术领域，具体而言，涉及一种人脸识别检测实验方法及装置。

背景技术

近年来人脸识别技术得到迅速的发展及广泛应用，这是一种基于已知的人脸库，利用计算机或嵌入式设备分析人脸图像，进而利用特征提取技术抽取出有效的识别信息，用来“辨识”身份的一门技术。目前常用的人脸识别就是将待识别的人脸与已知人脸进行比较，得出相似程度的相关信息。例如，摄像单元不断的采集人脸图像信息，然后通过定位、提取人脸特征，并根据所提取的人脸特征与人脸特征库中的全部人脸模板来进行比较，而确定人脸识别是否通过。

随着在实际应用的不断推广，人脸识别系统存在的问题也逐渐凸显。比如，人脸特征具有可变性，如各种附加物，人脸表情的变化等，在高铁站中人脸识别系统样本量不足，而这些问题在实际应用中都可能导致人脸识别系统发生拒识、误识现象。

发明内容

本发明的目的在于提供一种人脸识别检测实验方法及装置，用以改善现有技术中人脸识别不准确的问题。

第一方面，本申请实施例提供一种人脸识别检测实验方法，方法包括：获取待识别人脸图像，并对待识别人脸图像进行高斯差分滤波处理，得到滤波后的待识别人脸图像；检测滤波后的待识别人脸图像中的至少一个关键点；采用局部二值模式算法提取至少一个关键点中每个关键点的特征；根据每个关键点的特征匹配与每个关键点相对应的每张人脸模板中的目标关键点；根据至少一个关键点的特征，以及从每张人脸模板中匹配到的至少一个目标关键点的特征，对待识别的人脸图像进行识别。

上述实现过程中，先对获取的人脸图像进行高斯差分滤波处理，然后采用局部二值模式算法进行特征提取，不仅保证了图像的准确性，还提高了图像处理的效率。然后，再通过对待识别的人脸图像中的关键点进行检测，并根据每个关键点的特征在每张人脸模板中匹配相对应的目标关键点，以通过待识别的人脸图像中的关键点的特征，以及在每张人脸模板中匹配到的目标关键点的特征，对待识别的人脸图像进行识别，使得在小注册样本，即每个人的人脸模板较少的情况下，也能够通过人脸图像中的关键点匹配到相对应的目标关键点，从而准确地对待识别的人脸图像进行识别。

在本发明的一些实施例中，检测滤波后的待识别人脸图像中的至少一个关键点的步骤之前，方法还包括：将待识别人脸图像与预先存储的人脸图像样本集进行比对，并将滤波后的待识别人脸图像与预先存储的经高斯差分滤波后的人脸图像样本集进行比对，从人脸图像样本集中找出与待识别人脸图像对应的识别对象；计算与识别对象对应的待识别人脸图像和滤波后的待识别人脸图像的总体重构系数分散程度SCI；根据总体重构系数分散程度SCI判断待识别人脸图像是否为已注册人脸图像。

在本发明的一些实施例中，对待识别人脸图像进行高斯差分滤波处理的步骤之前，方法包括：对待识别人脸图像进行归一化处理。

在本发明的一些实施例中，获取待识别人脸图像的步骤之前，方法还包括：获取包括人脸的图像，并获取其中的人脸光照数据；根据人脸光照数据对包括人脸的图像进行预处理，并提取人脸特征；根据人脸特征进行全局人脸检测，以检测人脸的图像是否为已注册人脸图像。