[发明专利]一种基于局部判别CCA的海关身份验证系统及方法

摘要

本发明公开了一种基于局部判别CCA的海关身份验证系统及方法，该方法采用的特征库的建立方法包含：截取护照中人脸图像和视频中的人脸图像，统一尺寸并将图片转换为灰度图像，以获得M个人的N幅护照人脸和视频人脸的图像对；获得每幅灰度图像的每列，以得到该灰度图像的向量表示，并进行约简，得到图像对对应的向量对；定义两个矩阵，通过CCA优化以寻找成对的投影矩阵，使得投影后的典型变量之间的相关性最大化，获得两个映射矩阵；利用Wx和Wy对任意的护照人脸和视频人脸图像对对应的向量对进行映射，得到低维融合特征向量，将所有低维融合特征向量存储于特征库。本发明的系统及方法能准确验证身份，提高海关人员身份验证的准确率，减少了身份验证时间。

主权项

1.一种基于局部判别CCA的海关身份验证特征库的建立方法，其特征在于，该方法包含：(S1)截取护照中人脸图像和视频中的人脸图像，统一尺寸并将图片转换为灰度图像，以获得M个人的N幅护照人脸和视频人脸的图像对其中，g_xi和g_yi分别为第i个图像对的护照人脸和视频人脸图像，L(x_i)为第i个图像对的身份类别标签；(S2)获得每幅灰度图像的每列，以得到该灰度图像的向量表示，并进行约简，得到第i个图像对约简后对应的向量对其中，p为护照人脸图像的约简维数，q为视频人脸图像的约简维数；(S3)定义两个矩阵通过局部判别CCA的目标函数优化以寻找成对的投影矩阵和使得投影后的典型变量Z_x＝W_x^TX与Z_y＝W_y^TY之间的相关性最大化，获得两个映射矩阵W_x＝[w_x1,w_x2,...,w_xd]和W_y＝[w_y1,w_y2,...,w_yd]；(S4)利用W_x和W_y对任意的护照人脸和视频人脸图像对对应的向量对进行映射，得到低维融合特征向量将所有N个存储于特征库；所述的局部判别CCA的目标函数通过局部类内权值类间权值和局部相关权值构建。