專利名稱:基于特征點的人臉識別方法
技術領域:
本發(fā)明專利涉及一種基于特征點的人臉識別方法,尤其是實現(xiàn)了一種基于神經網絡進行 識別的算法的人臉識別方法的過程的準確性。
背景技術:
目前,公知的在一般情況下,人臉識別的優(yōu)勢在于其自然性和不被被測個體察覺的特點。 所謂自然性,是指該識別方式同人類(甚至其他生物)進行個體識別時所利用的生物特征相 同。例如人臉識別,人類也是通過觀察比較人臉區(qū)分和確認身份的,另外具有自然性的識別 還有語音識別、體形識別等,而指紋識別、虹膜識別等都不具有自然性,因為人類或者其他 生物并不通過此類生物特征區(qū)別個體。不被察覺的特點對于一種識別方法也很重要,這會使 該識別方法不令人反感,并且因為不容易引起人的注意而不容易被欺騙。人臉識別具有這方 面的特點,它完全利用可見光獲取人臉圖像信息,而不同于指紋識別或者虹膜識別,需要利 用電子壓力傳感器采集指紋,或者利用紅外線采集虹膜圖像,這些特殊的采集方式很容易被 人察覺,從而更有可能被偽裝欺騙。雖然人臉識別有很多其他識別無法比擬的優(yōu)點,但是它 本身也存在許多困難。人臉識別的困難主要是人臉作為生物特征的特點所帶來的。
發(fā)明內容
為了京服現(xiàn)有的人臉識別主要因人臉作為生物特征的特點所帶來的難以實現(xiàn)的狀況,本發(fā) 明提供一種基于特征點的人臉識別方法,該發(fā)明實現(xiàn)了一種基于特征點的人臉識別方法過程 的準確性。
本發(fā)明解決其技術問題所采用的技術方案是利用計算機科學處理實現(xiàn)。 本發(fā)明的有益效果是,實現(xiàn)了一種基于特征點的人臉識別方法過程的準確性。
下面結合附圖和實施例對本發(fā)明進一步說明。 圖l是本發(fā)明的原理圖
具體實施例方式
為了克服現(xiàn)有的人臉識別主要因人臉作為生物特征的特點所帶來的難以實現(xiàn)的狀況,本 發(fā)明提供一種基于特征點的人臉識別方法,該發(fā)明實現(xiàn)了一種基于特征點的人臉識別方法過
程的準確性。它的主要步驟包括模型建立、仿真模型建立和仿真實驗。 它的主要步驟包括
1、 人臉檢測判斷輸入圖像中是否存在人臉,如果有,給出每個人臉的位置,大小;
2、 面部特征定位對找到的每個人臉,檢測其主要器官的位置和形狀等信息;
3、 人臉比對根據面部特征定位的結果,與庫中人臉對比,判斷該人臉的身份信息
權利要求
1.基于特征點的人臉識別方法為了克服現(xiàn)有的人臉識別主要因人臉作為生物特征的特點所帶來的難以實現(xiàn)的狀況,本發(fā)明提供一種基于特征點的人臉識別方法,該發(fā)明實現(xiàn)了一種基于特征點的人臉識別方法過程的準確性,其特征是它的主要步驟包括1、人臉檢測判斷輸入圖像中是否存在人臉,如果有,給出每個人臉的相對位置,和相對大小;2、面部特征定位對找到的每個人臉,檢測其主要器官的相對位置和形狀等信息;3、人臉比對根據面部特征定位的結果,與庫中人臉對比,判斷該人臉的身份信息。
2. 如1中所述,人臉檢測的特征是人臉檢測的原理是識別人臉主要依據人臉上的特征,也就是說依據那些在不同個體之間 存在較大差異而對于同一個人則比較穩(wěn)定的度量。由于人臉變化復雜,因此特征表述和特征提 取十分困難.在對人臉圖像進行特征提取和分類之前一般需要做幾何歸一化算法和灰度歸一 化算法。幾何歸一化算法是指根據人臉定位結果將圖像中人臉變換到同一位置和同樣大小, 灰度歸一化算法是指對圖像進行光照補償等處理,光照補償能夠一定程度地克服光照變化的 影響而提高識別率。
3. 如1中所述,面部特征定位的特征是面部特征定位的原理是人臉識別技術是一種依據人的面部特征來自動進行身份鑒別的 先進生物識別技術。系統(tǒng)通過攝像頭獲取人像面部的最重要特征,如人臉的突起部位,眉骨、 雙眼、鼻和嘴等在五官輪廓中的距離、位置、角度和大小,然后計算出它們的幾何特征量, 再與模板庫中的人像進行比對和確認。這種技術與傳統(tǒng)使用身份證、密碼乃至虹膜識別、指 紋、掌形掃描相比,具有識別精度高、直觀性突出、基礎資料容易獲得和成本低等特點。
4. 如1中所述,人臉比對的特征是人臉比對的原理是通過現(xiàn)場采集比對人臉圖像,自動提取人臉特征后與人臉數據庫進 行比對,用來進行個人身份認證或相似人群査找。分析人臉關鍵特征點定位的結果,如果僅 利用灰度圖積分投影的峰谷來判定特征點的Y坐標位置,對于多樣化的人臉結構和圖像質量 來說不夠魯棒,個別情況會發(fā)生較大誤差。因此本文充分利用人臉結構的視覺先驗知識,在對關鍵特征點定位時加入了經過訓練的先驗比例尺關系,即從額頭到眼睛、眼睛到鼻孔、鼻 孔到嘴巴和嘴巴到下頜的Y坐標比例關系,以嵌入式系統(tǒng)為平臺,得出人臉識別方法。
全文摘要
為了克服現(xiàn)有的人臉識別主要因人臉作為生物特征的特點所帶來的難以實現(xiàn)的狀況,本發(fā)明提供一種基于部件的多特征識別算法的人臉識別方法,該發(fā)明實現(xiàn)了一種基于神經網絡進行識別的算法的人臉識別方法過程的準確性。
文檔編號G06K9/00GK101344914SQ20071004359
公開日2009年1月14日 申請日期2007年7月9日 優(yōu)先權日2007年7月9日
發(fā)明者豐 許 申請人:上海耀明儀表控制有限公司