【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及生物特征识别
，尤其涉及一种人脸比对的方法
技术介绍
人脸是人的重要信息，是区分不同的人的重要依据，因此人脸比对是较指纹、虹膜等技术更自然、更直接的比对方式。人脸比对是将图像或视频输入的人脸通过提取特定的人脸特征信息，与数据库中已注册的人脸特征信息相比较，获得匹配的人脸极其相似度，确认是否与数据库中人脸为同一。人脸比对在很多场合下都具有非常重要的作用，例如手机彩信中的视频彩信、人机界面、权限控制、智能监视系统等。比对的准确性、精度和鲁棒性问题一直是业界关心的主要问题。另外，在人脸比对中，如果当前输入一张静态照片，其与数据库中已注册人脸相比对，也会得出匹配的结果，这将导致识别的客体并不是真实的人脸，导致无权限的人得到权限。因此，判断当前输入为真实的人的脸还是静态的照片非常重要，而现有技术还无法解决。因此，业界急需一种能够确保输入真实、具有较高准确性与鲁棒性的人脸比对技术。
技术实现思路
为弥补现有技术的不足，本专利技术目的是提供，解决人脸表情变化和姿态变化的影响，提高比对的准确性、精度和鲁棒性，保障比对的真实性。为了实现上述目的，本专利技术的技术方案如下，包含人脸比对方法，其特征在于，包含步骤601，人脸跟踪，获取特征点；步骤603，提取详细的人脸特征数据；步骤605人脸比对，将该人脸特征数据与人脸数据库中的每一个人脸的特征数据进行比对，获得其相似性；具体方法为(I)选取数据库中的一个人脸k的特征模板库= {gJ, k = 0，...，K ;(2)对特征模板( = {J\}e G,j = 0,... ,M,计算输入人脸的特征与之间的相似度...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种人脸比对方法，其特征在于，包含 步骤601，人脸跟踪，获取特征点； 步骤603，提取详细的人脸特征数据； 步骤605人脸比对，将该人脸特征数据与人脸数据库中的每一个人脸的特征数据进行比对，获得其相似性；具体方法为 (1)选取数据库中的一个人脸k的特征模板库2.如权利要求I所述的人脸比对方法，其特征在于，该步骤603提取详细的人脸特征数据的具体方法为 根据步骤601人脸检测跟踪得到的精确的人脸特征点位置，插值获得其他选取的人脸特征点的位置； 根据双眼位置对图像进行归一化处理； 计算得到人脸特征点i的Gabor特征J',.，所有特征点的Gabor特征即组成一个人脸特征数据3.如权利要求2所述的人脸比对方法，其特征在于，该人脸特征点为人脸上的显著特征点，人脸特征点的特征选取所有80个Gabor复系数，表达完整的人脸信息，完整表达不同人脸之间的差异性。4.如权利要求I所述的人脸比对方法，其特征在于，该步骤601人脸跟踪，获取特征点所选取的人脸特征为人脸的共同性的特征。5.如权利要求I所述的人脸比对方法，其特征在于，还包含步骤604人脸注册；保存人脸特征数据至人脸数据库；具体方法为 将步骤603获得的详细的人脸特征数据与此人已有的人脸特征模板库进行比较，若其相似度S > St,则不保存该特征，否则将该特征加入此人的人脸特征模板库占6.如权利要求I所述的人脸比对方法，其特征在于，该步骤601人脸跟踪，获取特征点的具体包含离线训练方法和在线跟踪方法； 该离线训练方法包含多层结构人脸模型训练方法和人脸特征点的离线模板训练方法; 该多层结构人脸模型训练方法为该在线跟踪方法提供人脸模型，该离线模板训练方法为该在线跟踪方法提供人脸特征点离线模板； 该多层结构人脸模型训练方法包含如下步骤 步骤301，选取适当的人脸图像作为训练样本； 步骤302，对人脸图像的特征点进行标记； 步骤3031-3061，得到基准形状模型； 步骤3032-3062，得到全局形状模型； 步骤3033-3063，得到局部形状模型。7.如权利要求6所述的人脸比对方...
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