The invention proposes a face recognition method, which comprises the following steps: respectively to test the face image by image reconstruction using N template image reconstruction error of N reconstructed image and calculate the test face image and income, n is a positive integer; using linear discriminant analysis were obtained for linear test face image with n a template image discriminant analysis LDA error; weighted average to calculate the reconstruction error and LDA error, respectively determined between face image and N template image is similarity to be tested; the minimum similarity and choose not to die in the image corresponding to recognize face image to be detected. The invention effectively improves the performance of the recognition, taking into account the region information and the global information of the image to be measured. The invention also provides a device for realizing the method.
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机图像处理、模式识别和生物特征识别
，特别涉及一种。
技术介绍
人脸识别是基于计算机、图像处理及模式识别等技术的一种生物特征识别技术。在过去的十几年里，随着人脸识别在商业和执法部门得到广泛应用，例如刑事鉴定、信用卡识别、安全系统、现场监控等，人脸识别技术越来越得到了更多的关注。在实际的应用中，由于多幅图像的训练信息多样化特点，往往会有多幅图像用作训练样本。线性判别分析(LinearDiscriminant Analysis，LDA)也是采用多幅图像作为训练样本，是人脸识别方法中比较经典的方法之一。线性判别分析方法目的在于找到一种线性变化，使得训练图像类间散度最大化，类内散度最小化，从而使区别信息更适合区分图像，主要考虑的是图像的全局特征，忽略了局部信息。 然而，在这些实际应用中，人脸识别的应用环境是多样的，因此，针对光照条件、面部表情、姿势、角度、发型等外界条件的影响。不同条件的影响干扰图像的方式是不同的。例如，光照或者观察角度的变化影响图像的总体表现和组成，或者是低频部分受到影响。然而，面部表情变化，例如眼睛/嘴巴的张开、闭合...
【技术保护点】
一种人脸识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 利用ｎ个模板图像分别对待测人脸图像进行图像重构，并分别计算该待测人脸图像与所得的ｎ个重构图像的重构误差Ｅ↓［ｉ］； 采用线性判别分析分别获得该待测人脸图像与所述ｎ个模板图像的线 性判别分析ＬＤＡ误差Ｄ↓［ｉ］； 对所述重构误差Ｅ↓［ｉ］及所述ＬＤＡ误差Ｄ↓［ｉ］进行加权计算，以分别确定该待测人脸图像与所述ｎ个模板图像之间的不相似度ｅｅ↓［ｉ］；以及 根据所述不相似度的最小值来识别该待测人脸图像； 其中，ｎ为正整数，ｉ＝１，２，３，…，ｎ。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：刘昌平，黄磊，程艳花，谭怒涛，
申请(专利权)人：汉王科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：11[中国|北京]
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