在用于基于一个或更多个登记面部图像来识别输入面部图像的面部识别设备中，基于通过进行Ｇａｂｏｒ滤波而计算的Ｇａｂｏｒ特征向量标记来确定输入面部图像与登记面部图像之间的相似度，该Ｇａｂｏｒ滤波是使用由代表窗口的高斯函数定义的Ｇａｂｏｒ滤波器以及代表对于响应函数的每个预定频率值和每个预定角度的频率响应的正弦和余弦函数来进行Ｇａｂｏｒ滤波而计算出的Ｇａｂｏｒ特征向量标记而确定的。滤波器窗口的值是基于高斯函数而预先计算的，并且被存储在滤波器窗口数据ＲＯＭ中。对于各个角度，基于正弦和余弦函数预先计算响应函数的值，并且将其存储在正弦数据ＲＯＭ和余弦数据ＲＯＭ中。在Ｇａｂｏｒ滤波处理中，根据从这些ＲＯＭ读取的值确定Ｇａｂｏｒ滤波器的系数。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及用于识别诸如相片等的图像中的面部的面部识别设 备、面部识别方法、Gabor滤波器应用设备和计算机程序，更具体的， 涉及通过使用代表空间特性并且基于代表窗口的高斯函数、代表频率 响应的正弦或余弦函数的Gabor滤波器来提取面部图像的特征值，从 而识别面部的面部识别设备、面部识别方法、Gabor滤波器应用设备 和计算机程序。本专利技术还涉及在不固定Gabor滤波器系数的类型或数目的情况 下高精度地识别面部图〗象的面部识别i殳备、面部识别方法、Gabor滤 波器应用设备和计算机程序，更具体的，涉及在无需增加硬件复杂度 或增加处理复杂度的情况下进行面部图像的高性能识别的面部识别设 备、面部识别方法、Gabor滤波器应用设备和计算机程序。
技术介绍
面部识别技术具有广泛的各种应用，例如无需个人进行特定操作 就能够验证该个人的个人验证系统、检测个人性别的系统、以及其它 许多人机接口。面部识别技术的当前趋势是使用前脸图像，但是过去 尝试了使用侧脸图像。面部识别系统包括面部提取处理，用于从CCD摄像机等拍摄 的图像中提取面部图案；以及面部识别处理，用于基于所提取的面部图案来识别面部。所述用于提取面部图案(或者提取面部图像的特征 值)的面部提取处理以及所述面部识别处理可以通过例如使用多个具有方向选择性和不同频率特性的滤波器进行Gabor滤波来完成(例如 参见曰本未审专利申请公开No. 2006-4041 )。已知人体感光细胞包括在特定方向上具有选择性的细胞。所述方 向选择性是通过垂直发火(fire vertically)的细胞和水平响应的细胞 的组合来实现的。类似的，Gabor滤波器是包括多个具有方向选择性 的滤波器的空间滤波器。Gabor滤波器使用Gabor函数来代表空间特性，所述Gabor函 数包括代表窗口的高斯函数以及表示频率响应的正弦或余弦函数。滤 波器窗口的尺寸被固定在例如24x24个像素。如果对于五个不同频率 f中的每一个和8个不同方向中的每一个准备一个Gabor滤波器，则 准备总共40个Gabor滤波器。Gabor滤波器的操作包括确定待对其应用Gabor滤波器的像素 值与Gabor滤波器的系数的巻积。Gabor滤波器的系数可以分为由代 表频率响应的余弦函数给出的实分量以及由代表频率响应的余弦函数 给出的虛分量。对于所述实分量和所述虚分量单独地计算巻积，并且 将所得巻积分量相加以获得表示Gabor滤波的最终结果的一个标量 值。如果使用最多40个具有不同频率f和不同角度0的Gabor滤波 器，则获得总共最多40个标量值。所得40个标量值的集合称为Gabor 特征向量标记(jet)。在面部识别处理中，Gabor特征向量标记^皮确 定为在给定面部识别数据上沿水平和垂直方向等间隔定位的特征值提 取位置中每一个处的局部特征值。应当注意，即使特征值提取位置在 特定范围内变化或者即使图像变形到特定程度，Gabor特征向量标记 也不变4匕。对于每个登记面部图像，预先对于各个特征值提取位置计算 Gabor特征向量标记。当给出要检查的面部图像(下文中，将这种面 部图像简称为输入面部图像)时，对于每个特征值提取位置确定该输 入面部图像相对于所登记面部图像的Gabor特征向量标记的相似度，并且确定相似度向量，该相似度向量的每个元素表示在一个特征值提取位置处的相似度。随后，支持向量机(support vector machine SVM ) 基于相似度向量进行分类以确定输入面部图像是否与登记面部图像等 同。更具体的，支持向量机计算所关注相似度向量距边界平面的距离 (该平面中的距离为0)，并且确定相似度向量是属于在内人体类别 (intra-personal class )还是另夕卜人体类另l] ( extra-personal class )。 如果对于任何登记面部图像，确定相似度向量不属于在内人体类别， 则确定输入面部图像是其面部尚未登记的个人的面部图像(例如参见 B. Scholkopf等人，"Advance in Kernal Support Vector Learning" (The MIT Press, 1999 ))。如果支持向量机学习许多面部图像(即， 如果许多面部图像被登记)，则能够确定输入面部图像是否与登记(学 习到的)面部图像之一等同，即，输入面部图像是属于在内人体类别 还是另外人体类别(例如参见本国重新公开WO03/019475或者日本未 审专利申请公开No. 2006-4003)。当前对模式识别技术中的支持向量 机的评价为支持向量机具有最高的学习能力。
技术实现思路
如上所述，在Gabor滤波中，使用最多40个在代表频率响应的 Gabor函数的频率f和角度0方面不同的Gabor滤波器来进行计算。 然而，如果每次进行Gabor滤波时通过计算来确定大量滤波系数，将 对计算机施加很大的计算负荷，并且花费大量时间进行计算。如果滤 波系数的类型和数量是固定的(或者有限的)，则可以降低对计算机 施加的计算负荷。但是，这可能导致识别精度的降低。如果筒单地将所有滤波系数存储在ROM (只读存储器)中，则 结果是硬件尺寸的增加。例如，在医学图像处理中使用Gabor滤波器 (例如参见日本未审专利申请公开No. 2005-21334)的情况下，允许 使用大硬件尺寸的昂贵设备，并且还允许花费相当长时间来计算。但 是，在许多应用中，诸如使用面部识别来减少在使用小型数字摄像机 进行拍照等时的聚焦时间的技术、压缩动态范围以便对于主题优化曝光的技术等中，使Gabor滤波时所需的硬件尺寸和计算负荷最小是很 重要的。考虑到以上因素，期望提供一种能够通过使用基于代表窗口的高 斯函数以及代表频率响应的正弦或余弦函数的、代表空间特性的 Gabor滤波器来适当地提取面部图像的特征值的面部识别设备、面部 识别方法、Gabor滤波器应用设备和计算机程序。还期望提供一种能够在不固定Gabor滤波器的系数的类型和数 目的情况下高精度地进行面部图像识别的面部识别设备、面部识别方 法、Gabor滤波器应用设备和计算机程序。还期望提供一种能够在不增加硬件尺寸或计算负荷的情况下使 用Gabor滤波器来高精度地进行面部图像识别处理的面部识别设备、 面部识别方法、Gabor滤波器应用i殳备和计算机程序。考虑到以上因素，根据本专利技术的实施例，提供了一种面部识别设 备，用于基于一个或更多个登记面部图像来识别输入面部图像，所述 面部识别设备包括面部图像输入装置，用于输入要识别的面部图像； Gabor滤波器应用装置，用于对于由代表空间特性且使用代表窗口的Gabor滤波器的响应函数的一组预定频率值中的每一个以及一组预定 角度中的每一个，计算在输入图像的每个特征值提取位置处的像素值 与所述Gabor滤波器的系数的巻积，由此确定包含有与Gabor滤波器 的类型数目相同的数目的Gabor特征向量标记；相似度计算装置，用 于计算输入面部图像的每个特征值提取位置处的Gabor特征向量标记 与登记面部图像的Gabor特征向量标记之间的相似度，并且确定相似 度向量，所述相似度向量的元素由代表各个特征值提取位置处的相似 度的值给出；以及等同性确定装置，用于基于所述相似度向量，确定 输本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种面部识别设备，用于基于一个或更多个登记面部图像来识别输入面部图像，所述面部识别设备包括：面部图像输入装置，用于输入要识别的面部图像；Ｇａｂｏｒ滤波器应用装置，用于对于由代表空间特性且使用代表窗口的高斯函数和代表频率响应的正弦函数或余弦函数的Ｇａｂｏｒ函数定义的Ｇａｂｏｒ滤波器的响应函数的一组预定频率值中的每一个以及一组预定角度中的每一个，计算在输入图像的每个特征值提取位置处的像素值与所述Ｇａｂｏｒ滤波器的系数的卷积，由此确定包含有与Ｇａｂｏｒ滤波器的类型数目相同的数目的Ｇａｂｏｒ特征向量标记；相似度计算装置，用于计算输入面部图像的每个特征值提取位置处的Ｇａｂｏｒ特征向量标记与登记面部图像的Ｇａｂｏｒ特征向量标记之间的相似度，并且确定相似度向量，所述相似度向量的元素由代表各个特征值提取位置处的相似度的值给出；以及等同性确定装置，用于基于所述相似度向量，确定输入面部图像是否与登记面部图像等同，所述Ｇａｂｏｒ滤波器应用装置包括：滤波器窗口数据ＲＯＭ，用于存储通过计算高斯函数而确定的滤波器窗口的值；正弦数据ＲＯＭ，用于存储通过计算各个角度的正弦函数而确定的响应函数的值；余弦数据ＲＯＭ，用于存储通过计算各个角度的余弦函数而确定的响应函数的值；以及Ｇａｂｏｒ滤波器系数计算装置，用于通过将从滤波器窗口数据ＲＯＭ读取的值乘以从正弦数据ＲＯＭ和余弦数据ＲＯＭ读取的值来计算Ｇａｂｏｒ滤波器的系数，所述Ｇａｂｏｒ滤波器应用装置用于计算输入面部图像与由Ｇａｂｏｒ滤波器系数计算装置计算出的Ｇａｂｏｒ滤波器系数的卷积。...
【技术特征摘要】
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【专利技术属性】
技术研发人员：富樫治夫，
申请(专利权)人：索尼株式会社，
类型：发明
国别省市：JP[日本]
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