[发明专利]一种基于LBPH与特征点的人脸识别方法在审

专利信息
申请号: 202110935059.X 申请日: 2021-08-16
公开(公告)号: CN113807180A 公开(公告)日: 2021-12-17
发明(设计)人: 周海翔;郑剑锋;朱杰;杨梓祺;孙伟;吴鸿杰 申请(专利权)人: 常州大学
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06K9/62
代理公司: 常州市英诺创信专利代理事务所(普通合伙) 32258 代理人: 王美华
地址: 213164 江*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 lbph 特征 识别 方法
【权利要求书】:

1.一种基于LBPH与特征点的人脸识别方法,其特征在于,包括以下步骤:

S1、采集人脸图像,进行预处理,所述S1包括:

S11、对人脸图像进行采集,不同人脸不同角度采集多张图像,记为Am[n],其中,n表示不同角度人脸,n≥1,m表示不同人脸,m≥1;同时预先存储的不同人脸标准图像记为Am[0];

S12、对采集的人脸图像Am[n]进行裁剪,统一resize(200,200);

S13、对Am[n]进行灰度化处理、将图像沿中心线平均分割为左右两个区域,对左右两个区域直方图均衡化处理、归一化处理,将左右两个区域图像合并后双边滤波,处理后的图像记为为Bm[n];

S14、将预处理完的人脸图像Bm[n]存入数据库;

S2、使用LBPH方法对人脸图像Bm[n]提取局部特征,所述S2包括:

S21、首先将人脸图像Bm[n]通过检测窗口划分为16×16的小区域;

S22、对于每个小区域中的一个像素,将相邻的8个像素的灰度值与该像素进行比较,若周围像素值大于中心像素值,则该像素点的位置被标记为1,否则为0;

S23、计算每个小区域的直方图,然后对该直方图进行归一化处理;

S24、将得到的每个小区域的统计直方图进行连接成为一个特征向量,即为不同人脸图像的LBP纹理特征向量,记为Cm[n],并将Cm[n]存入数据库;

S3、人脸图像模型训练,所述S3包括:

S31、从数据库中提取人脸图像的LBP纹理特征向量Cm[n];

S32、采用opencv人脸检测联级分类器对提取快速Harr、侧视、左眼、右眼、嘴巴和鼻子的LBP纹理特征向量Cm[n]进行训练;

S4:置信度条件下图像过滤,所述S4包括:

S41、使用所述步骤S3训练得到的人脸图像模型与实时采集的人脸图像A1m比对;

S42、多人识别场合时,若实时采集到的不同人脸图像A1m与人脸标准图像Am[0]的置信度值超过设定阈值T1,筛选出符合条件的实时采集到的不同人脸图像A2m予以通过,否则,不予通过;将符合条件的人脸图像A2m存入数据库中,并进行步骤S5、S6、S7;

S5、人脸图像特征点采集和中心点标定,所述S5包括:

S51、调用opencv中FacemarkAPI,加载lbp人脸检测器用于检测人脸;

S52、加载人脸关键点检测器;

S53、加载实时采集到的人脸图像A2m以及Am[0];

S54、运行人脸关键点检测器,得到人脸图像A2m和Am[0]的68个人脸特征点坐标;

S55、将人脸图像A2m和Am[0]分为四个关键区域:左眼、右眼、鼻子、嘴巴,取各个区域最左端与最右端特征点的中心点作为该区域的中心点,嘴巴最左端特征点坐标为(a1,b1),最右端特征点坐标(a2,b2),嘴巴区域的中心点p(x4,y4)为依次分别得到其他三个区域的中心点:鼻子m(x1,y1),左眼n(x2,y2),右眼o(x3,y3);

S6、设定整体距离比例,通过加权进行第一次阀值判断,所述S6包括:

S61、以鼻宽值为基准,计算出眼睛距离鼻尖、两眼之间、嘴巴到鼻子、眼睛到嘴巴的距离值,除以鼻宽值得到:两眼之间的几何比例、左眼与鼻尖的几何比例、右眼与鼻尖的几何比例、嘴巴中心点与鼻尖的几何比例、左眼与嘴巴中心点的几何比例和右眼与嘴巴中心点的几何比例=1:1.513:1.513:1.428:1.45:1.45,归一化后的几何比例=0.12:0.18:0.18:0.17:0.175:0.175;

其中,两眼之间中心点与鼻尖的距离为b,鼻宽为a,以黄金比例人脸为例:两眼之间的几何比例:左眼与鼻尖的几何比例:右眼与鼻尖的几何比例为1.513;嘴巴中心点与鼻尖的几何比例:左眼与嘴巴中心点的几何比例:右眼与嘴巴中心点的几何比例=1.45;

S62、以左右眼之间的欧式距离为基准,计算左右眼间的欧式距离几何比例G1、左眼到鼻尖的欧式距离几何比例G2、右眼到鼻尖的欧式距离几何比例G3、嘴巴到鼻尖的欧式距离几何比例G4、左眼到嘴巴的欧式距离几何比例G5、右眼到嘴巴的欧式距离几何比例G6;

左右眼之间的欧式距离:

左右眼间的欧式距离几何比例:G1=1;

左眼到鼻尖的欧式距离几何比例:

右眼到鼻尖的欧式距离几何比例:

嘴巴到鼻尖的欧式距离几何比例:

左眼到嘴巴的欧式距离几何比例:

左眼到嘴巴的欧式距离几何比例:

S63、设置人脸欧式距离几何比例公式:M=0.12×G1+0.18×G2+0.18×G3+0.17×G4+0.175×G5+0.175×G6;

S64、利用人脸欧式距离几何比例公式M计算人脸标准图像Am[0]的人脸欧式距离几何比例得到Mm[0],计算实时采集的人脸图像A2m通过公式M计算得到M2m,M2m与Mm[0]通过误差计算公式:其中,T2为欧式距离误差阈值;筛选出符合阈值条件的人脸图像A3m,存入数据库;否则,不予通过;

S7、比较局部欧式距离比例,进行第二次阀值判断。

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