一种人脸侧面轮廓和人耳特征相结合的身份识别装置制造方法及图纸

本发明专利技术为一种将人脸的侧面轮廓和人耳特征结合起来进行身份识别的装置，属于生物特征识别技术。该装置由图像获取装置和计算装置组成；图像获取装置可以根据人耳的位置上下左右调整摄像机获取清晰的人脸侧面图像；计算装置根据获取的图像检测出人脸的侧面轮廓，根据侧面轮廓进行粗分类；在粗分类结果的基础上，结合侧面轮廓确定人耳的准确位置，再利用人耳特征进行精确分类，从而实现身份识别。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于基于人体生物特征的个人身份识别技术，特别涉及人耳特征及人脸侧面轮廓特征的测量与组合识别。
技术介绍
身份识别是现代社会中人们经常要遇到的问题，例如在银行、公安、网上购物、商场、生活小区等需要安全检验的场合都需要进行身份识别。生物特征识别技术利用人类特有的生理(Physiological)或行为(Behavior)特征进行自动的身份识别和验证。是实现智能化社会保安和军事安全的重要技术手段。特别是美国9.11事件以后各国政府对公共场合的反恐安全更加重视，利用人体特有的生物特征进行身份识别受到了各国政府的高度重视。生物特征识别技术与传统的身份鉴别技术如身份证、IC卡、账号密码等方式相比具有很大的优势，这是因为人体生物特征是时刻跟随自己的，不会丢失；另外生物特征复杂、仿造困难，这增加了可靠性和安全性。这些明显的优越性将使生物特征身份鉴别方式成为未来身份鉴别的主流方式。目前人们研究和使用的生物特征包括指纹、人脸、人耳、虹膜、视网膜、掌形、手势、掌纹、声纹、气味、签名、击键习惯、步态等。现有的根据侧面轮廓进行身份识别主要是通过摄像机获取侧面图像，然后通过边缘检测得到人脸的侧面轮廓，再根据侧面轮廓上一些主要的特征点来得到人脸侧面轮廓的结构特征并进行识别。存在的问题是(1)通过边缘检测来获取人的侧面轮廓无法保证获得非常精确的轮廓；(2)有研究表明，根据结构特征进行识别的可靠性较差，而根据统计特征进行识别的可靠性则较好。人耳识别是一种比较新的生物特征识别技术，99年才开始有相关的论文发表。人耳识别与其他生物特征识别相比具有其独特的优势，与指纹识别相比它具有非接触的信息采集方式比较容易被人接受的优点，与人脸识别相比具有生物特征稳定不变的优点。现有的人耳识别技术一般是根据摄像机拍摄的人耳图像进行识别，存在的一个问题就是很难精确的在图像中定位人耳的区域。由于人耳的颜色和人脸非常相似，因此想要精确的在人的侧脸上精确的定位人耳是一件非常困难的事情。
技术实现思路
本专利技术的目的是针对上述根据侧脸和人耳进行识别的方法存在的不足而提供一种侧脸和人耳相结合的组合识别装置。本专利技术的主要内容为 采用摄像机获取人的侧面图像信息，系统根据拍摄到的图像自动的移动摄像机直到获取到适合用于识别的图像为止；从图像中精确提取出人的侧面轮廓并根据得到的侧面轮廓进行粗分类；根据粗分类结果精确的得到人耳的位置；在粗分类的结果中通过人耳进行细分类，得到识别结果。本专利技术的实现步骤如下1、训练时对每一个人拍摄不同角度的侧面图像，首先将每幅侧面图像进行归一化，然后对每幅图像通过训练，得到每幅侧面图像对应的侧面轮廓特征向量，人耳的位置以及人耳的特征向量。2、进行识别时获取包括人耳的人脸侧面图像可采用手持式的获取装置来获取人的侧面图像，系统会根据拍摄到的图像提示用户移动摄像机；也可采用用户不动，摄像机根据拍摄到的图像自动移动相应的位置的方法来获取。3、根据侧面轮廓进行粗分类，根据侧面轮廓进行分类目前多是根据侧面轮廓的结构信息来进行分类的，但是，有研究表明，根据结构信息进行分类结果不稳定，不如根据统计信息进行分类的结果好，因此我们只是采用侧面轮廓进行粗分类，缩小后续识别的范围。4、对候选的每个轮廓，根据训练结果得到人耳的区域，然后提取该区域的特征，进行识别，得到最终的识别结果。本专利技术的优点本专利技术与其它生物特征识别方法相比，具有以下几个方面的优势(1)图像获取方便，与用户的接口友好。与指纹、虹膜等生物特征的获取相比更容易被人接受。(2)图像获取设备成本低，寿命长，可维护性好。只需要普通的摄像机即可。(3)根据侧面轮廓识别可精确的得到人耳的位置，解决了人耳检测与跟踪的问题。(4)将基于结构的侧面轮廓识别与基于统计的人耳识别相结合，并考虑了人耳和侧面轮廓的位置关系，可获得较高的识别率和较快的识别速度。附图说明图1侧脸和人耳结合的生物特征识别装置系统流程图；图2通道式图像获取方式示意图；图3手持式图像获取方式示意图；图4侧面轮廓提取示意图；图5侧面轮廓识别示意图； 图6根据侧面轮廓定位人耳区域示意图；图7人耳识别示意图；图8侧脸在图像中过于偏右和偏左的情况；图9侧脸在图像中过于偏下和偏上的情况；图10侧脸在图像中的合适位置。具体实施例方式本专利技术提出的侧面轮廓和人耳特征相结合的身份识别装置的系统流程图如图1所示，具体实施步骤如下步骤一图像获取图像获取是后续识别的基础。获取时可采用通道式获取方式，如图2所示，获取图像时用户只需站立在摄像机的前面，系统根据拍摄到的图像判断图像是否适合进行识别，如不适合，则自动的移动摄像机，直到拍摄到的图像适合进行识别为止；也可以采用手持式获取方式，如图3所示，他人或自己直接手持图像获取装置获取耳朵图像，用提示音方式提示手动的方向直到获取到能用于识别的图像为止。步骤二提取侧面轮廓系统获取图像之前先拍摄背景图像，获取到人的侧面图像后，减去背景图像即可得到人的侧面区域。从而得到侧面轮廓。由于头发的不稳定性，我们只采用从鼻子上端开始到下巴的这一段轮廓线进行后续的操作，如图4所示步骤三通过训练得到侧脸轮廓特征，人耳的精确位置以及人耳的特征训练时，对待识别的n个人，每人获取m幅侧面图像，包括一定角度内的旋转。得到人的侧面轮廓后，可以提取出侧面轮廓上的特征点。具体提取方法如下首先将得到的侧面轮廓用Freeman’s chain code表示，然后计算轮廓线上凹陷部分每点的曲率，可以得到5个曲率最大的点作为特征点，如图5的点A1，A4，A6，A8和A11所示；然后可以连接相邻的两个特征点，得到四条线段A1A4，A4A6，A6A8以及A8A11，然后计算每两个特征点之间的轮廓线上到对应线段上的垂直距离，距离最大的点也作为特征点，如图5的A2，A5，A7，A9所示；类似的，通过线段A2A4和A9A11，我们可以得到特征点A3和A10。这样，我们就可以自动准确的得到11个特征点。得到特征点之后，可以通过下面的方法来计算每个轮廓的特征设t1，t2，…，t10为表示距离的特征，t11，…，t19表示角度的特征，具体定义如下式所示 ti=AiAi+1‾hi=1,2,...10---(1)]]>h=110Σi=110AiAi+1‾---(2)]]>ti+10=∠AiAi+1Ai+2gi=1,2,...9---(3)]]>4g=19Σi=19∠AiAi+1Ai+2---(4)]]>则每个轮廓的特征向量为Tk＝ k＝1，2，…，n×m。我们选取A1和A4作为基准点，将所有训练样本归一化(包括大小和位置)，然后手工标出人耳的区域，如图6示。可以提取出n×m幅人耳图像，然后对提取出的人耳进行训练，此处我们采用经典的PCA主成分分析方法进行训练。设得到的n×m幅人耳图像为Γ1，Γ2，Γ3，…，Γn×m，可以得到平均耳Ψ=1n×mΣi=1n×mΓi,]]>每幅人耳图像与平均耳的差为Фi＝Γi，-Ψ。则训练人耳图像本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种侧面轮廓和人耳特征相结合的身份识别装置，其特征在于：采用摄像机获取人的侧面图像信息，从图像中精确提取出人的侧面轮廓并根据得到的侧面轮廓进行粗分类；根据粗分类结果精确得到人耳的位置；在粗分类的结果中通过人耳进行细分类，得到识别结果。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：裴明涛，贾云德，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：11[中国|北京]