一种人脸非对称性计算方法技术

本发明专利技术一种人脸非对称性计算方法，首先通过眼睛检测进行人脸仿射校正，并确定人脸中线，获得以人脸中线为中心垂直线的人脸图像并计算其映射图像，然后分别计算人脸图像的密度差和边缘方向对称性，并进行二值化，最后加权得到人脸非对称性度量值。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种图像处理方法，尤其是人脸非对称性计算方法。
技术介绍
人脸表情在人类的交流中起着重要作用。由于面部运动的非对称性以及面部结构的非对称性，造成了人脸表情的非对称。情感表情具有偏侧性，人的左脸比右脸有更强的情感表现力，左脸体现了更多专有文化的情感规范，而右脸体现了更多普遍的情感信号。随着人脸表情分析技术的发展，研究者们开始关注非对称人脸表情。人脸面部的非对称性十分普遍，但左脸和右脸的平均差异是轻微的(约为3% )，并且一般右脸较左脸大。研究结果显示，男性中性脸的结构非对称性高于女性。人脸结构的非对称性可由面部标记点到中心点的距离近似，根据标记点的度量不同，平均差异一般为4%至12%。研究者们一般使用结构非对称性的总体度量，如面部宽度、半脸面积、面部标记点的距离。Liu等人提出了面部非对称的量化度量方法，包括密度差异D-face和边缘方向相似性S-face。密度差异D-face值越大，人脸非对称性越强；边缘方向相似性S-face值越大，人脸对称性越强。但还缺乏一种较为全面的人脸非对称性度量方法。本专利技术提出，结合了人脸纹理的非对称性和边缘非对称性，对人脸的非对称性进行度量，可应用于人脸识别、人脸表情分析与识别等领域。
技术实现思路
本专利技术的目的是为了给出一种较为全面的人脸非对称性度量方法，提出，能够对人脸非对称性进行度量。本专利技术，能够对人脸非对称性进行度量。关于，其步骤如下步骤1 给定一个人脸图像，对其进行灰度化，获得灰度图象Itl,其高为Htl，宽为Wtl， I。(X，y)代表图像I。在坐标点(X，y)处的密度值，O彡χ < WQ，0彡y < ^。采用类Haar 小波特征提取和AdaBoost分类器对人脸图像进行眼睛检测(参考文献=Lienhart (利恩 Rb # ) ^AT 2002 International Conference on Image Processing ( ft ^bS 国际会议)上发表的论文 An extended set of Haar-Iike features for rapid object detection (基于扩展的类Haar特征的快速目标检测))，设检测到的左眼的中心点为 坐标为( ，K)；设检测到的右眼的中心点为eK，坐标为(xK，yK)。则左眼中心点和右眼中心点之间的中点坐标为 Oc0，y0), X0 = , y0 = 。计算人脸的倾斜角θ，如式(1)所示权利要求1. ，其特征在于其步骤如下步骤1 给定一个人脸图像，对其进行灰度化，获得灰度图象Itl,其高为Htl，宽为Wtl， I。(X，y)代表图像Iq在坐标点(X，y)处的密度值，0 ^x<ff0,0^y <H0 ；采用类Haar小波特征提取和AdaBoost分类器对人脸图像进行眼睛检测，设检测到的左眼的中心点为q， 坐标为(xL, yL)；设检测到的右眼的中心点为如坐标为(xE, yE)；则左眼中心点和右眼中心点之间的中点坐标为(xQ，y0)，X0 = ，y0 = ； 计算人脸的倾斜角θ，如式(1)所示全文摘要本专利技术，首先通过眼睛检测进行人脸仿射校正，并确定人脸中线，获得以人脸中线为中心垂直线的人脸图像并计算其映射图像，然后分别计算人脸图像的密度差和边缘方向对称性，并进行二值化，最后加权得到人脸非对称性度量值。文档编号G06K9/00GK102402683SQ20111035580公开日2012年4月4日 申请日期2011年11月10日 优先权日2011年11月10日专利技术者常青, 毛峡, 薛雨丽 申请人:北京航空航天大学本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：薛雨丽，毛峡，常青，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：