【技术实现步骤摘要】
一种人脸识别样本库的优化方法
本专利技术涉及人脸图像识别
，特别涉及人脸识别中一种人脸识别样本库的优化方法。
技术介绍
随着科技的不断发展，特别是计算机视觉技术的发展，人脸识别技术广泛应用于信息安全、电子认证等各个领域，图像特征提取方法具有良好的识别性能。人脸识别是指基于已知的人脸样本库，利用图像处理和/或模式识别技术从静态或者动态场景中，识别一个或多个人脸的技术。但是目前的人脸识别上技术具有提取处理较差、计算耗时的问题，特别是人脸识别中合并人脸识别库的方法仍存在合并效率较低的问题。
技术实现思路
为了解决上述现有技术中存在的问题，本专利技术的目的在于：在人脸识别中实现更好的优化样本库。本专利技术提供一种人脸识别样本库的优化方法，其特征在于，所述的方法包括以下步骤：S1，设定样本存放规则；S2，在存放同一人的图片文件夹中，获得该人的人脸图片中最正面人脸的图片；S3，按照步骤S2的方法，提取不同人脸识别库中每个人的最正面人脸的特征值，每个特征值与该人文件夹路径关联，比较...
【技术保护点】
1.一种人脸识别样本库的优化方法，其特征在于，所述的方法包括以下步骤：/nS1，设定样本存放规则；/nS2，在存放同一人的图片文件夹中，获得该人的人脸图片中最正面人脸的图片；/nS3，按照步骤S2的方法，提取不同人脸识别库中每个人的最正面人脸的特征值，每个特征值与该人文件夹路径关联，比较两个不同的人脸识别库中的特征值；/nS3.1，将比较的两个特征值的空间距离大于阈值的视为不是同一人，维持不变；/nS3.2，将比较的两个特征值的空间距离小于且等于阈值的视为同一人，对应的进行合并；/nS4，对步骤S3.2合并的文件夹内的图片进行筛选，将不同人的图片分开另存。/n
【技术特征摘要】
1.一种人脸识别样本库的优化方法，其特征在于，所述的方法包括以下步骤：
S1，设定样本存放规则；
S2，在存放同一人的图片文件夹中，获得该人的人脸图片中最正面人脸的图片；
S3，按照步骤S2的方法，提取不同人脸识别库中每个人的最正面人脸的特征值，每个特征值与该人文件夹路径关联，比较两个不同的人脸识别库中的特征值；
S3.1，将比较的两个特征值的空间距离大于阈值的视为不是同一人，维持不变；
S3.2，将比较的两个特征值的空间距离小于且等于阈值的视为同一人，对应的进行合并；
S4，对步骤S3.2合并的文件夹内的图片进行筛选，将不同人的图片分开另存。
2.根据权利要求1或2所述的一种人脸识别样本库的优化方法，其特征在于，所述的步骤S1的设定样本存放规则为，一张图片只有一个人脸，同一人的图片放到同一个文件夹中，一个文件夹代表一个人，该文件夹命名为person。
3.根据权利要求1或2所述的一种人脸识别样本库的优化方法，其特征在于，所述的步骤S2进一步包括：
S2.1，根据人脸眼睛中心的距离与人脸检测框的宽度，进行求得比值；
S2.2,在存放同一人的图片文件夹中，找到距离与高度比值最大的一个张图，这个图就是一个所有该人人脸中最接近正面人脸的图；
S2.3，将步骤S2.2中最接近正面人脸的图作为该人的最正面人脸图片。
4.根据权利要求1所述的一种人脸识别样本库的优化方法，其特征在于，所述的步骤S4中合并的文件夹中的图片进一步进行人工筛选处理。
5.根据权利要求3所述的一种人脸识别样本库的优化方法，其特征在于，所述步骤S2.1-S2.3进一步包括：
[1]初始化，设置参数tmp＝0，图片路径path_img＝0；
[2]提取一张图片并记录该图片路径为path_img，检测出该图中人脸的两只眼睛的各自中心位置和人脸的外接矩形的高度height，计算两只眼睛距离与人脸外接矩形高度height的比值为tmp；
[3]提取下一张图片并记录该图片路径path_img1，检测出该图中人脸的两只眼睛的各自中心位置和人脸的外接矩形，计算两只眼睛距离与人脸外接矩形高度的比值tmp1；
[4]比较tmp1与tmp的大小，如果tmp1>tmp并且height>80，那...
【专利技术属性】
技术研发人员：于晓静，田凤彬，
申请(专利权)人：北京君正集成电路股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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