一种二维主成分分析的非贪婪人脸识别方法技术

本发明专利技术公开了一种二维主成分分析的非贪婪人脸识别方法，其步骤如下：S1)读取人脸图像,利用人体肤色聚类特性在YCbCr色彩空间下建立基于肤色的统计模型，从待检测图像中筛选出人脸区域；S2)对人脸区域增强预处理，采用基于L1范数的2DPCA非贪婪特征提取方法获得最佳投影矩阵；S3)在最佳投影矩阵基础上进行人脸识别。本发明专利技术针对光照强度、人脸姿态变化较大、人脸存在遮挡造成识别率严重降低，提出了一种二维主成分分析的非贪婪人脸识别方法，通过该方法可以最大程度的优化投影矩阵，从而使目标函数达到最大值，并且识别率较常规的二维主成分分析法方法相比，识别率更高，鲁棒性更好。

A non greedy face recognition method based on two dimensional principal component analysis

The invention discloses a non greedy face recognition of a principal component analysis method in two dimensions, which comprises the steps of: S1) read the face image, establish a statistical model based on skin color in the YCbCr color space using human skin color clustering characteristics, screening out the face area from the image to be detected; S2) of the face region by enhanced pretreatment. Non greedy feature extraction method to obtain the optimal projection matrix L1 norm based 2DPCA; S3) for face recognition based on optimal projection matrix. The invention relates to a light intensity, face pose changes greatly, the face is covered by the recognition rate decrease, proposed non greedy face recognition of a principal component analysis method in two dimensions, this method can optimize the projection matrix to the maximum extent, so that the objective function reaches the maximum value, and the identification method for the analysis of two-dimensional principal rate more than the conventional, higher recognition rate and better robustness.

【技术实现步骤摘要】
一种二维主成分分析的非贪婪人脸识别方法
本专利技术涉及一种生物识别方法，具体涉及二维主成分分析的非贪婪人脸识别方法，属于图像处理和模式识别领域。
技术介绍
人体生物特征包括生理特征和行为特征两大类。生理特征是与生俱来的，具有唯一性和一定时期内的稳定性，主要包括人脸、指纹、虹膜、静脉、视网膜、掌纹、掌形等。人脸识别技术是以人脸的唯一性为基础，通过对获取的人脸图像分析、提取特征，然后分类进行身份鉴定的一种计算机模式识别技术，是生物特征识别领域的最具代表性和最具应用前景的技术之一。与虹膜、指纹、静脉等生物特征识别技术不同，人脸识别具有以下优势：(1)信号采集不需要接触，没有侵犯性，用户容易接受；(2)可以隐蔽操作，特别适合于罪犯监控、逃犯抓捕等公共安全问题；(3)与人类识别习惯相同，可交互性强；(4)方便、快捷、强大的事后追踪能力。然而目前的人脸识别技术存在以下缺陷：1)人脸识别受光照、姿态、遮挡物一系列自然因素的干扰异常严重，识别率低；2)目前的识别方法空间结构信息的保留性差，鲁棒性低，如申请号为200810030577.1的已授权专利技术专利，该专利技术公开了一种人脸识别方法，其步骤如本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种二维主成分分析的非贪婪人脸识别方法，其步骤如下：S1)读取人脸图像,利用人体肤色聚类特性在YCbCr色彩空间下建立基于肤色的统计模型，从待检测图像中筛选出人脸区域；S2)对人脸区域增强预处理，采用基于L1范数的2DPCA非贪婪特征提取方法获得最佳投影矩阵；S3)在最佳投影矩阵基础上进行人脸识别。

【技术特征摘要】
1.一种二维主成分分析的非贪婪人脸识别方法，其步骤如下：S1)读取人脸图像,利用人体肤色聚类特性在YCbCr色彩空间下建立基于肤色的统计模型，从待检测图像中筛选出人脸区域；S2)对人脸区域增强预处理，采用基于L1范数的2DPCA非贪婪特征提取方法获得最佳投影矩阵；S3)在最佳投影矩阵基础上进行人脸识别。2.如权利要求1所述一种二维主成分分析的非贪婪人脸识别方法，其特征在于，步骤S2中所述的基于L1范数的2DPCA非贪婪特征提取方法，具体步骤如下：(1)对于n个训练样本，第i个样本记为Xi，选择一投影向量组，记为W1；(2)如果目标函数不收敛，执行以下步骤：(a)判断在t次迭代时，投影向量的转置与xij乘积的极性，并记(b)计算M的奇异值，继而得出t+1时的投影矩阵，循环执行步骤(2)；(3)如果目标函数收敛，...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘辉，马文，张功国，
申请(专利权)人：重庆信科设计有限公司，
类型：发明
国别省市：重庆,50