The invention discloses a recognition algorithm for multi feature fusion for face recognition, face recognition research relates to computer technology, to solve the problem of present face recognition system has not formed the study sample library, next time on the use of time, will not change the actual use of the weight adjustment algorithm, people like recognition system caused by low accuracy and poor actual effect. It includes the template database and learning sample database, the template database modeling, ability comparison, identification of different service module configuration one or more algorithms; set the algorithm weights and scores and results merging rules respectively, finally get the recognition scores, and storage to learning sample database; the study sample database for comparison the results of training samples and the practical application of the hit of the statistical learning algorithm of dynamic adjusting the weights. Based on the results calculated by each record, statistics and actual results, according to the effect of various adjustment algorithm using weights, which can realize various algorithms of unified, coordinated operation, play a variety of algorithm strengths.
【技术实现步骤摘要】
一种用于人脸比对的多特征融合识别算法
本专利技术涉及人脸识别计算机技术研究,具体来说,是一种用于人脸比对的多特征融合识别算法。
技术介绍
人脸识别系统以人像识别技术为核心,是一项新兴的生物识别技术,是当今国际科技领域攻关的高精尖技术。人脸因具有不可复制、采集方便、不需要被拍者的配合而深受欢迎。人像识别系统具有广泛的应用:人像识别出入管理系统、人像识别门禁考勤系统、人像识别监控管理、人像识别电脑安全防范、人像识别照片搜索、人像识别来防登记等等。中国学位论文文摘数据库,作者陈康(云南大学)发表的《贵州省公安厅人像识别综合应用系统研究与设计》,人脸识别是最近几年国际上图像处理和模式识别的研究热点之一。它有着其它生物特征识别方法所不具有的优点,已经得到了科研领域的充分重视,相关的研究成果被应用到很多领域,如罪犯身份识别、安全验证系统、信用卡验证、医学、档案管理、视频会议、人机交互系统、驾驶执照及护照等。本文以构建贵州省公安厅人像识别综合应用系统为课题,研究该系统的设计与实现,系统以人像识别为研究对象,把人像识别技术应用到公安行业,文中探讨了系统的总体设计目标和模式、系统的拓扑结构及应用平台、系统功能结构、信息资源结构等问题。专利文献CN201751901U(申请日:2010.08.19)公开了一种基于人像生物识别技术的大规模数据库人像搜索比对系统,包括人像对比服务器,所述人像对比服务器分别经脱机网络,专网或互联网和无线网络与掌上电脑,个人计算机和手机相连接,所述人像对比服务器还与数据库服务器连接,所述个人计算机还与人像采集设备相连接。本技术兼容不同的图像采集设备支 ...
【技术保护点】
一种用于人脸比对的多特征融合识别算法,其特征在于:包括模板数据库和学习样本库,所述模板数据库对不同业务模块配置一种或多种算法进行建模、比对、识别应用的能力;分别设定算法权重、分值和结果合并规则,得到最终识别分值,同时储存到学习样本库;所述学习样本库针对训练样本库和实际应用比对结果的命中进行统计学习,动态调整各算法权重;最终根据结果合并规则对多种算法的识别结果进行去重、排序、分类;所述模板数据库包括人脸数据采集模块、人脸特征采集模块、人脸特征识别算法模块、人脸识别分值模块、多分类器融合模块;S1,从人脸图像提取的数据导入人脸数据采集模块,不同的数据分别进入不同的人脸特征采集模块;S2,接着不同的人脸特征采集模块分别送入人脸特征识别算法模块,然后分别送入人脸识别分值模块,得到识别分值;S3,将得到的单个特征的识别分值同时送入到多分类器融合模块进行分类器融合,进行加权和,得到最终识别分值。
【技术特征摘要】
1.一种用于人脸比对的多特征融合识别算法,其特征在于:包括模板数据库和学习样本库,所述模板数据库对不同业务模块配置一种或多种算法进行建模、比对、识别应用的能力;分别设定算法权重、分值和结果合并规则,得到最终识别分值,同时储存到学习样本库;所述学习样本库针对训练样本库和实际应用比对结果的命中进行统计学习,动态调整各算法权重;最终根据结果合并规则对多种算法的识别结果进行去重、排序、分类;所述模板数据库包括人脸数据采集模块、人脸特征采集模块、人脸特征识别算法模块、人脸识别分值模块、多分类器融合模块;S1,从人脸图像提取的数据导入人脸数据采集模块,不同的数据分别进入不同的人脸特征采集模块;S2,接着不同的人脸特征采集模块分别送入人脸特征识别算法模块,然后分别送入人脸识别分值模块,得到识别分值;S3,将得到的单个特征的识别分值同时送入到多分类器融合模块进行分类器融合,进行加权和,得到最终识别分值。2.根据权利要求1所述的一种用于人脸比对的多特征融合识别算法,其特征在于:所述人脸数据采集模块从人脸图像提取的数据有人脸灰度数据、人脸皮肤纹理数据和人脸形状数据;所述人脸特征采集模块从人脸数据采集模块提取的数据有灰度纹理特征、皮肤纹理特征和形状特征;所述人脸特征识别算法模块分别计算的数据有灰度纹理特征识别算法、皮肤纹理特征识别算法、形状特征识别算法;所述人脸识别分值模块分别识别数据,将得到的单个特征的识别分值同时送入到多分类器融合模块进行分类器融合。3.根据权利要求2所述的一种用于人脸比对的多特征融合识别算法,其特征在于:所述人脸数据采集模块从人脸图像提取的人脸灰度数据,该灰度纹理特征不是图像原始灰度值,而是图像经过Gabor滤波器滤波后提取出来的特征。4.根据权利要求2所述的一种用于人脸比对的多特征融合识别算法,其特征在于:所述人脸数据采集模块从人脸图像提取的人脸皮肤纹理数据,将人脸图像分块,对每个图像块采用LBP纹理提取算子提取皮肤纹理特征,将各图像块提取到的皮肤纹理...
【专利技术属性】
技术研发人员:王飞,张宁宁,王彦芳,
申请(专利权)人:河北三川科技有限公司,
类型:发明
国别省市:河北,13
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