[发明专利]执行人脸识别的方法

摘要

本发明描述了一种执行人脸识别的方法，该方法包括以下步骤：从多个明显不同的人脸图像(I₁、I₂、...、I_j)中，生成平均人脸模型(M_AV)-其包括表示人脸的多个区域的状态矩阵；以及为多个已知人脸中的每一个训练参考人脸模型(M₁、M₂、...、M_n)，其中，参考人脸模型(M₁、M₂、...、M_n)是基于平均人脸模型(M_AV)的。获得待识别人脸的测试图像(I_T)，并且根据该测试图像(I_T)，计算经过平均人脸模型(M_AV)的最佳路径。通过将平均人脸模型(M_AV)的最佳路径应用于每个参考人脸模型(M₁、M₂、...、M_n)，来评价每个参考人脸模型(M₁、M₂、...、M_n)相对于测试图像(I_T)的相似度，以识别出与测试图像(I_T)最相似的参考人脸模型(M₁、M₂、...、M_n)，其中，随后根据所识别出的参考人脸模型(M₁、M₂、...、M_n)的相似度来判断接受还是拒绝它。此外，本发明描述了一种执行人脸识别的方法。此外，本发明描述了一种训练能够用于人脸识别系统的参考人脸模型(M₁)的方法和系统，一种为能够用于人脸识别系统的参考人脸模型(M_n)计算相似度阈值的方法和系统，以及一种最优化用于人脸识别系统的图像(I，I_T，I_T'，G₁、G₂、...、G_j，T₁、T₂、...、T_m，T_new)的方法和系统。

主权项

1.一种用于执行人脸识别的方法，所述方法包括以下步骤：从多个明显不同的人脸图像(I1、I2、...、Ij)中，生成平均人脸模型(MAV)-其包括表示人脸的多个区域的状态矩阵；为多个已知人脸中的每一个，训练参考人脸模型(M1、M2、...、Mn)，其中，所述参考人脸模型(M1、M2、...、Mn)基于所述平均人脸模型(MAV)；获得待识别人脸的测试图像(IT)；根据所述测试图像(IT)，计算经过所述平均人脸模型(MAV)的最佳路径；通过将所述平均人脸模型(MAV)的最佳路径应用于每个参考人脸模型(M1、M2、...、Mn)，来评价每个参考人脸模型(M1、M2、...、Mn)相对于所述测试图像(IT)的相似度；识别出与所述测试图像(IT)最相似的参考人脸模型(M1、M2、...、Mn)；并且根据所述相似度，接受或者拒绝所识别出的参考人脸模型(M1、M2、...、Mn)。