一种人脸认证系统及方法技术方案

本发明专利技术揭露了一种人脸认证系统，其包括：采集图像序列的图像采集模块；在采集到的图像序列中检测和跟踪人脸并得到多张人脸图像的人脸检测跟踪模块；将得到的多张人脸图像进行平均得到平均人脸图像的平均人脸获取模块；从平均人脸图像中提取人脸特征向量的人脸特征提取模块；为多个合法用户存储有人脸特征向量的人脸特征数据库；人脸认证模块，利用人脸特征数据库中的申明合法用户的人脸特征向量对人脸特征提取模块提供的待认证目标的人脸特征向量进行人脸认证。这样能够减少单张人脸姿态表情对于认证结果的影响。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及领域人脸处理领域，特别涉及。
技术介绍
随着当前计算机技术的迅速发展，计算机处理能力得到大幅度的提升；与此同时， 模式识别、计算机视觉等领域的相关技术也取得了快速发展，人脸认证作为相关领域研究 和应用的热点，在安全、娱乐、人机交互等许多领域都具有重要的实用价值并得到了广泛应用。人脸认证是人脸识别的一个分支，人脸认证首先需要利用待认证的人的脸部图像 对分类器进行训练，建立该人的分类器模型。当一个人进行人脸认证时，通常先声明自己的 身份信息，认证系统根据声明的信息从验证数据库中找到该信息对应的分类器模型，采用 该分类器模型对该人进行人脸认证，若认证的结果与此人声明的身份信息吻合，则表示认 证通过，否则表示认证未通过。虽然人脸认证对同一个人是一个区分是否是库中所申明身 份人的两类分类问题，但是由于库中保存了多个合法用户，因而现有方法需要为每个人训 练一个分类模型。此外，在应用中视频采集的多张人脸一般都具有不同的姿态和表情，而查询数据 库里的人脸也具有不同的姿态和表情，如果采用一对一的单张匹配方式，由于光照，姿态和 表情的影响会产生比较大的偏差，造成投票方式的不准确。因此，有必要提出一种改进的人脸认证方案来解决上述问题。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种人脸认证系统和方法，其可以减少人脸姿态表情对于 认证结果的影响。为了达到本专利技术的目的，根据本专利技术的一个方面，本专利技术提供一种人脸认证系统， 其包括采集图像序列的图像采集模块；在采集到的图像序列中检测和跟踪人脸并得到多 张人脸图像的人脸检测跟踪模块；将得到的多张人脸图像进行平均得到平均人脸图像的平 均人脸获取模块；从平均人脸图像中提取人脸特征向量的人脸特征提取模块；为多个合法 用户存储有人脸特征向量的人脸特征数据库；人脸认证模块，利用人脸特征数据库中的申 明合法用户的人脸特征向量对人脸特征提取模块提供的待认证目标的人脸特征向量进行 人脸认证。进一步的，其还包括有在得到的多张人脸图像上进行特征点定位的特征点定位模 块，所述平均人脸获取模块根据每张人脸图像中定位出的人脸特征点将多张人脸图像对齐 并归一化尺寸，求取对齐且尺寸归一化后的多张人脸图像的亮度均值得到平均人脸图像。进一步的，所述人脸特征向量为LBP直方图特征向量，所述人脸认证模块将人脸 特征数据库中的申明合法用户的人脸特征向量与人脸特征提取模块提供的待认证目标的 人脸特征向量作差得到人脸特征向量差，采用支持向量机模型对所述人脸特征向量差进行认证，如果待认证目标与申明合法用户为同一人，则认证通过，如果待认证目标与申明合法 用户不为同一人，则认证拒绝。进一步的，所述人脸特征数据库中的合法用户的人脸特征向量为从根据该合法用 户的多张人脸图像得到的平均人脸图像中提取的LBP直方图特征向量。进一步的，所述支持向量机模型系通过训练得到，所述训练过程为采集M个合法 用户的人脸图像，第m个人有Nm张人脸图像，需要满足Nm ^ 2*Navg，Navg为 平均人脸数；则从 第m个人的Nm张人脸图像中任意选取Navg张，并从剩余的Nm-Navg张图像中任意选取Navg张， 对齐归一化后分别求取平均人脸，并计算平均人脸的LBP直方图特征向量的差值，并作为 正样本特征向量；从M个人中任意取出两个人，假定当前的两个人分别为第ρ个人和第q个 人，从第P个人的Np张人脸图像中任意选取Navg张，从第q个人的Nq张图像中任意选取Navg 张，对齐归一化后分别求取平均人脸，并计算平均人脸的LBP直方图特征向量的差值，并将 所述差值向量作为反样本特征向量；对于上述得到的正样本和反样本特征向量，选择其中 分类能力强的前M个作为最终使用的特征向量；对于M个特征向量，采用支持向量机训练人 脸认证模型，得到最终的人脸认证模型。根据本专利技术的另一个方面，本专利技术提供一种人脸认证方法，其包括采集图像序 列；在采集到的图像序列中检测和跟踪人脸并得到多张人脸图像；将得到的多张人脸图像 进行平均得到平均人脸图像；从平均人脸图像中提取人脸特征向量；人脸特征数据库为多 个合法用户存储有人脸特征向量；利用人脸特征数据库中的申明合法用户的人脸特征向量 对人脸特征提取模块提供的待认证目标的人脸特征向量进行人脸认证。进一步的，所述人脸认证方法还包括在得到的多张人脸图像上进行特征点定位， 那么所述将得到的多张人脸图像进行平均得到平均人脸图像包括根据每张人脸图像中定 位出的人脸特征点将多张人脸图像对齐并归一化尺寸，求取对齐且尺寸归一化后的多张人 脸图像的亮度均值得到平均人脸图像。进一步的，所述人脸特征向量为LBP直方图特征向量，那么所述利用人脸特征数 据库中的申明合法用户的人脸特征向量对人脸特征提取模块提供的待认证目标的人脸特 征向量进行人脸认证包括将人脸特征数据库中的申明合法用户的人脸特征向量与人脸特 征提取模块提供的待认证目标的人脸特征向量作差得到人脸特征向量差，采用支持向量机 模型对所述人脸特征向量差进行认证，如果待认证目标与申明合法用户为同一人，则认证 通过，如果待认证目标与申明合法用户不为同一人，则认证拒绝。进一步的，所述人脸特征数据库中的合法用户的人脸特征向量为从根据该合法用 户的多张人脸图像得到的平均人脸图像中提取的LBP直方图特征向量。进一步的，所述支持向量机模型系通过训练得到，所述训练过程为采集M个合法 用户的人脸图像，第m个人有Nm张人脸图像，需要满足Nm ^ 2*Navg，Navg为平均人脸数；则从 第m个人的Nm张人脸图像中任意选取Navg张，并从剩余的Nm-Navg张图像中任意选取Navg张， 对齐归一化后分别求取平均人脸，并计算平均人脸的LBP直方图特征向量的差值，并作为 正样本特征向量；从M个人中任意取出两个人，假定当前的两个人分别为第ρ个人和第q个 人，从第P个人的Np张人脸图像中任意选取Navg张，从第q个人的Nq张图像中任意选取Navg 张，对齐归一化后分别求取平均人脸，并计算平均人脸的LBP直方图特征向量的差值，并将 所述差值向量作为反样本特征向量；对于上述得到的正样本和反样本特征向量，选择其中分类能力强的前M个作为最终使用的特征向量；对于M个特征向量，采用支持向量机训练人 脸认证模型，得到最终的人脸认证模型。与现有技术相比，本专利技术在 人脸认证模型的训练、人脸特征向量的提取以及人脸 认证过程中均采用不同姿态表情下多张人脸的平均人脸进行处理，这样能够减少单张人脸 姿态表情对于认证结果的影响。附图说明结合参考附图及接下来的详细描述，本专利技术将更容易理解，其中同样的附图标记 对应同样的结构部件，其中图1为本专利技术中人脸认证系统在一个实施例中的结构方框图；图2为标准人脸模型；和图3为本专利技术中人脸认证方法在一个实施例中的方法流程图。具体实施方式为使本专利技术的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实 施方式对本专利技术作进一步详细的说明。请参考图1所示，其示出了本专利技术中的人脸认证系统100在一个实施例中的结构 方框图。所述人脸认证系统100包括图像采集模块110、人脸检测跟踪模块120、特征点定 位模块130、平均人脸获取模块140、人脸特征提取模块150、人脸特征数据库160和人脸认 证模块150。在训练过程和认证过程中本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种人脸认证系统，其特征在于，其包括：采集图像序列的图像采集模块；在采集到的图像序列中检测和跟踪人脸并得到多张人脸图像的人脸检测跟踪模块；将得到的多张人脸图像进行平均得到平均人脸图像的平均人脸获取模块；从平均人脸图像中提取人脸特征向量的人脸特征提取模块；为多个合法用户存储有人脸特征向量的人脸特征数据库；人脸认证模块，利用人脸特征数据库中的申明合法用户的人脸特征向量对人脸特征提取模块提供的待认证目标的人脸特征向量进行人脸认证。

【技术特征摘要】
1. 一种人脸认证系统，其特征在于，其包括 采集图像序列的图像采集模块；在采集到的图像序列中检测和跟踪人脸并得到多张人脸图像的人脸检测跟踪模块； 将得到的多张人脸图像进行平均得到平均人脸图像的平均人脸获取模块； 从平均人脸图像中提取人脸特征向量的人脸特征提取模块； 为多个合法用户存储有人脸特征向量的人脸特征数据库；人脸认证模块，利用人脸特征数据库中的申明合法用户的人脸特征向量对人脸特征提 取模块提供的待认证目标的人脸特征向量进行人脸认证。2.根据权利要求1所述的人脸认证系统，其特征在于，其还包括有在得到的多张人脸 图像上进行特征点定位的特征点定位模块，所述平均人脸获取模块根据每张人脸图像中定位出的人脸特征点将多张人脸图像对 齐并归一化尺寸，求取对齐且尺寸归一化后的多张人脸图像的亮度均值得到平均人脸图 像。3.根据权利要求1所述的人脸认证系统，其特征在于，所述人脸特征向量为LBP直方图 特征向量，所述人脸认证模块将人脸特征数据库中的申明合法用户的人脸特征向量与人脸特征 提取模块提供的待认证目标的人脸特征向量作差得到人脸特征向量差，采用支持向量机模 型对所述人脸特征向量差进行认证，如果待认证目标与申明合法用户为同一人，则认证通 过，如果待认证目标与申明合法用户不为同一人，则认证拒绝。4.根据权利要求3所述的人脸认证系统，其特征在于，所述人脸特征数据库中的合法 用户的人脸特征向量为从根据该合法用户的多张人脸图像得到的平均人脸图像中提取的 LBP直方图特征向量。5.根据权利要求4所述的人脸认证系统，其特征在于，所述支持向量机模型系通过训 练得到，所述训练过程为采集M个合法用户的人脸图像，第m个人有Nm张人脸图像，需要满足Nm ^ 2*Navg，Navg 为平均人脸数；则从第m个人的Nm张人脸图像中任意选取Navg张，并从剩余的Nm-Navg张图像中任意选 取Navg张，对齐归一化后分别求取平均人脸，并计算平均人脸的LBP直方图特征向量的差 值，并作为正样本特征向量；从M个人中任意取出两个人，假定当前的两个人分别为第P个人和第q个人，从第P个 人的Np张人脸图像中任意选取Navg张，从第q个人的Nq张图像中任意选取Navg张，对齐归 一化后分别求取平均人脸，并计算平均人脸的LBP直方图特征向量的差值，并将所述差值 向量作为反样本特征向量；对于上述得到的正样本和反样本特征向量，选择其中分类能力强的前M个作为最终使 用的特征向量；对于M个特征向量，采用支持向量机训练人脸认证模型，得到最终的人脸认证模型。6....

【专利技术属性】
技术研发人员：邓亚峰，
申请(专利权)人：无锡中星微电子有限公司，
类型：发明
国别省市：32[中国|江苏]