一种人脸识别的方法以及人脸识别装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种人脸识别的方法，包括：获取用户的人脸图像；对所述人脸图像进行滤波处理，并得到目标人脸图像；从所述目标人脸图像中提取同心双十字交叉模式DCP特征；采用卡方检验计算所述目标人脸图像对应的DCP特征与原始人脸图像对应的DCP特征之间的相似性分数，并根据所述相似性分数对所述目标人脸图像进行识别，其中，所述原始人脸图像对应的DCP特征为预先得到的。本发明专利技术实施例还提供了一种人脸识别装置。本发明专利技术实施例通过对DCP特征的提取来有效地识别人脸，使得进行人脸识别的时候更具有鲁棒性，增加方案的实用性，提升用户体验。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】一种人脸识别的方法以及人脸识别装置
本专利技术实施例涉及生物识别
以及计算机
，尤其涉及一种人脸识别的方法以及人脸识别装置。
技术介绍
人脸识别技术在近年来发展迅速，人脸识别技术是基于人的脸部特征，对输入的人脸图像或者视频流进行识别。首先判断其是否存在人脸,如果存在人脸，则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。并依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。现有技术中，首先建立人脸的面像档案。即用摄像机采集单位人员的人脸的面像文件或取他们的照片形成面像文件，并将这些面像文件生成面纹编码贮存起来；获取当前的人体面像，即用摄像机捕捉的当前出入人员的面像，或取照片输入，并将当前的面像文件生成面纹编码；用当前的面纹编码与档案库存的比对，即将当前的面像的面纹编码与档案库存中的面纹编码进行检索比对。然而，在现有技术中，对应面纹编码而言，虽然能够刻画人脸的纹理结构，但是对于噪声和光线变化带来的影响尚未很好的解决，且在人脸姿态和表情发生变化的时候，也难以通过简便的运算来进行人脸识别，可见其鲁棒性不够好。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种人脸识别的方法以及人脸识别装置，用于通过对DCP特征的提取来有效地识别人脸，使得进行人脸识别的时候更具有鲁棒性，增加方案的实用性，提升用户体验。有鉴于此，本专利技术第一方面提供一种人脸识别的方法，包括：获取用户的人脸图像；对所述人脸图像进行滤波处理，并得到目标人脸图像；从所述目标人脸图像中提取同心双十字交叉模式DCP特征；采用卡方检验计算所述目标人脸图像对应的DCP特征与原始人脸图像对应的DCP特征之间的相似性分数，并根据所述相似性分数对所述目标人脸图像进行识别，其中，所述原始人脸图像对应的DCP特征为预先得到的。结合本专利技术实施例的第一方面，在第一种可能的实现方式中，所述对所述人脸图像进行滤波处理，并得到目标人脸图像，包括：按照如下方式计算所述人脸图像的滤波梯度图像：其中，FDG(θ)表示θ角度的方向上对应的所述人脸图像的滤波梯度图像，表示在滤波中的标准方向向量，G表示二维高斯滤波器，表示梯度算子符号。结合本专利技术实施例的第一方面第一种可能实现方式，在第二种可能的实现方式中，所述θ角度为四个角度值，分别为0度、45度、90度以及135度。结合本专利技术实施例的第一方面，在第三种可能的实现方式中，所述从所述目标人脸图像中提取同心双十字交叉模式DCP特征，包括：以所述目标人脸图像的中心点为圆心，分别获取半径不同的内圆与外圆；从所述内圆上获取8个角度间隔相等的内圆采样点；从所述外圆上获取8个角度间隔相等的外圆DCP采样点，其中，所述内圆采样点与所述外圆采样点具有对应关系；分别对所述内圆采样点与所述外圆采样点进行编码，并得到所述DCP特征。结合本专利技术实施例的第一方面第三种可能实现方式，在第四种可能的实现方式中，所述分别对所述内圆采样点与所述外圆采样点进行编码，并得到所述DCP特征，包括：按照如下方式分别计算所述内圆采样点与所述外圆采样点上的DCP编码：或，其中，DCPi表示第i个采样点的DCP编码，S(x)表示灰度强度函数，以及IO分别表示采样点Ai、Bi以及O的灰度值；按照如下方式计算所述DCP特征：其中，DCP表示DCP特征，i表示第i个采样点，表示水平和垂直方向采样点的所述DCP编码，表示对角方向采样点的所述DCP编码。结合本专利技术实施例的第一方面第四种可能实现方式，在第五种可能的实现方式中，按照如下方式计算所述灰度强度函数S(x)的值：其中，所述S(x)表示灰度强度函数，b(x)表示常值函数，f1,d(x)与f0,d(x)表示为模糊隶属度函数，d为边界阈值。本专利技术第二方面提供一种人脸识别装置，包括：获取模块，用于获取用户的人脸图像；滤波模块，用于对所述获取模块获取的所述人脸图像进行滤波处理，并得到目标人脸图像；提取模块，用于从所述滤波模块滤波后得到的所述目标人脸图像中提取同心双十字交叉模式DCP特征；计算模块，用于采用卡方检验计算所述提取模块提取的所述目标人脸图像对应的DCP特征与原始人脸图像对应的DCP特征之间的相似性分数，并根据所述相似性分数对所述目标人脸图像进行识别，其中，所述原始人脸图像对应的DCP特征为预先得到的。结合本专利技术实施例的第二方面，在第一种可能的实现方式中，所述滤波模块包括：计算单元，用于按照如下方式计算所述人脸图像的滤波梯度图像：其中，FDG(θ)表示θ角度的方向上对应的所述人脸图像的滤波梯度图像，表示在滤波中的标准方向向量，G表示二维高斯滤波器，表示梯度算子符号。结合本专利技术实施例的第二方面第一种可能实现方式，在第二种可能的实现方式中，所述θ角度为四个角度值，分别为0度、45度、90度以及135度。结合本专利技术实施例的第二方面，在第三种可能的实现方式中，所述提取模块包括：第一获取单元，用于以所述目标人脸图像的中心点为圆心，分别获取半径不同的内圆与外圆；第二获取单元，用于从所述第一获取单元获取的所述内圆上获取8个角度间隔相等的内圆采样点；第三获取单元，用于从所述第一获取单元获取的所述外圆上获取8个角度间隔相等的外圆DCP采样点，其中，所述内圆采样点与所述外圆采样点具有对应关系；编码单元，用于分别对所述第二获取单元获取的所述内圆采样点与所述第三获取单元获取的所述外圆采样点进行编码，并得到所述DCP特征。结合本专利技术实施例的第二方面第三种可能实现方式，在第四种可能的实现方式中，所述编码单元包括：计算子单元，用于按照如下方式分别计算所述内圆采样点与所述外圆采样点上的DCP编码：或，其中，DCPi表示第i个采样点的DCP编码，S(x)表示灰度强度函数，以及IO分别表示采样点Ai、Bi以及O的灰度值；按照如下方式计算所述DCP特征：其中，DCP表示DCP特征，i表示第i个采样点，表示水平和垂直方向采样点的所述DCP编码，表示对角方向采样点的所述DCP编码。结合本专利技术实施例的第二方面第四种可能实现方式，在第五种可能的实现方式中，所述计算子单元，还用于按照如下方式计算所述灰度强度函数S(x)的值：其中，所述S(x)表示灰度强度函数，b(x)表示常值函数，f1,d(x)与f0,d(x)表示为模糊隶属度函数，d为边界阈值。本专利技术第三方面提供一种人脸识别装置，包括：处理器以及存储器；所述存储器用于存储程序；所述处理器用于执行所述存储器中的程序，使得所述人脸识别装置执行如本专利技术第一方面、第一方面第一至第五种可能实现方式中任一项所述的人脸识别的方法。本专利技术第四方面提供一种存储一个或多个程序的存储介质，包括：一个或多个程序包括指令，所述指令当被包括一个或多个处理器的所述人脸识别装置执行时，使所述人脸识别装置执行如权利要求1至6任一项所述的人脸识别的方法。从以上技术方案可以看出，本专利技术实施例具有以下优点：本专利技术实施例中，提供了一种人脸识别的方法，首先获取用户的人脸图像，再对人脸图像进行滤波处理，并得到目标人脸图像，然后从目标人脸图像中提取DCP特征，最后采用卡方检验计算目标人脸图像对应的DCP特征与原始人脸图像对应的DCP特征之间的相似性分数，并根据相似性分数对目标人脸图像进行识别，其中，原始人脸图像对应的D本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种人脸识别的方法，其特征在于，包括：获取用户的人脸图像；对所述人脸图像进行滤波处理，并得到目标人脸图像；从所述目标人脸图像中提取同心双十字交叉模式DCP特征；采用卡方检验计算所述目标人脸图像对应的DCP特征与原始人脸图像对应的DCP特征之间的相似性分数，并根据所述相似性分数对所述目标人脸图像进行识别，其中，所述原始人脸图像对应的DCP特征为预先得到的。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种人脸识别的方法，其特征在于，包括：获取用户的人脸图像；对所述人脸图像进行滤波处理，并得到目标人脸图像；从所述目标人脸图像中提取同心双十字交叉模式DCP特征；采用卡方检验计算所述目标人脸图像对应的DCP特征与原始人脸图像对应的DCP特征之间的相似性分数，并根据所述相似性分数对所述目标人脸图像进行识别，其中，所述原始人脸图像对应的DCP特征为预先得到的。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述人脸图像进行滤波处理，并得到目标人脸图像，包括：按照如下方式计算所述人脸图像的滤波梯度图像：其中，FDG(θ)表示θ角度的方向上对应的所述人脸图像的滤波梯度图像，表示在滤波中的标准方向向量，G表示二维高斯滤波器，表示梯度算子符号。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述θ角度为四个角度值，分别为0度、45度、90度以及135度。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述目标人脸图像中提取同心双十字交叉模式DCP特征，包括：以所述目标人脸图像的中心点为圆心，分别获取半径不同的内圆与外圆；从所述内圆上获取8个角度间隔相等的内圆采样点；从所述外圆上获取8个角度间隔相等的外圆DCP采样点，其中，所述内圆采样点与所述外圆采样点具有对应关系；分别对所述内圆采样点与所述外圆采样点进行编码，并得到所述DCP特征。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述分别对所述内圆采样点与所述外圆采样点进行编码，并得到所述DCP特征，包括：按照如下方式分别计算所述内圆采样点与所述外圆采样点上的DCP编码：或，其中，DCPi表示第i个采样点的DCP编码，S(x)表示灰度强度函数，以及IO分别表示采样点Ai、Bi以及O的灰度值；按照如下方式计算所述DCP特征：1其中，DCP表示DCP特征，i表示第i个采样点，表示水平和垂直方向采样点的所述DCP编码，表示对角方向采样点的所述DCP编码。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，按照如下方式计算所述灰度强度函数S(x)的值：其中，所述S(x)表示灰度强度函数，b(x)表示常值函数，f1,d(x)与f0,d(x)表示为模糊隶属度函数，d为边界阈值。7.一种人脸识别装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取用户的人脸图像；滤波模块，用于对所述获取模块获取的所述人脸图像进行滤波处理，并得到目标人脸图像；提取模块，用于从所述滤波模块滤波后得到的所述目标人脸图像中提取同心双十字交叉模式DCP特征；计算模块，用于采用卡方检验计算所述提取模块提取的所述目标...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈书楷，杨奇，
申请(专利权)人：厦门中控生物识别信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：福建,35