[发明专利]基于特征层定序测量统计描述的人脸识别方法有效

专利信息
申请号: 201210084392.5 申请日: 2012-03-27
公开(公告)号: CN102629320A 公开(公告)日: 2012-08-08
发明(设计)人: 谭铁牛;孙哲南;柴振华 申请(专利权)人: 中国科学院自动化研究所
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00
代理公司: 中科专利商标代理有限责任公司 11021 代理人: 宋焰琴
地址: 100190 *** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明公开了一种基于特征层定序测量统计描述的人脸识别方法,包括:人脸图像预处理;对归一化人脸图像进行多尺度多方向的特征抽取获得特征图;对每个特征图进行定序测量编码;对编码后的图像按特征抽取的方向顺序进行加权拼接;对拼接后的图像进行空间直方图信息统计;对每个子区域的直方图信息用子空间分析的方法逐个进行增强;对每个子区域的重要性用权值表示;两幅人脸图像的相似度度量。利用本发明,可以在多个尺度多个方向对人脸图像进行表示,能够快速有效的对摄像头采集到的人脸图像进行身份识别。本发明可广泛用于使用人脸识别进行身份认证和公安刑侦对犯罪嫌疑人图片筛选等诸多应用系统中,尤其对有遮挡情况下的人脸识别非常有效。
搜索关键词: 基于 特征 层定序 测量 统计 描述 识别 方法
【主权项】:
一种基于特征层定序测量统计描述的人脸识别方法,该方法包括步骤:人脸图像预处理;对预处理后的人脸图像进行基于Gabor幅值特征的定序测量编码;对编码后的图像按特征抽取的方向顺序进行加权拼接;对拼接后的图像进行空间直方图信息统计;对每一个子区域的直方图信息用子空间分析的方法进行增强;对每一个增强后的特征分别训练权重;用加权的区域增强描述子的余弦距离来度量两幅人脸图像的相似性。
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