【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及安防
，特别涉及基于二代身份证存储证件照的人脸识别方法和识别系统。
技术介绍
人脸识别技术是利用计算机分析人脸图像，并从人脸图像中提取有效的信息进行身份识别的技术。人脸识别技术是一个包括多学科非常活跃的研究领域，应用非常广泛，与其他的生物特征识别技术相比有很大的优越性。人脸识别方法的研究已经很深入，如特征脸方法(E i genf ac e )，最早由Turk和Pentland提出，是从主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)导出的一种人脸识 别和描述技术，其将包含人脸的图像区域看成是一种随机向量，对应其中较大特征值的基底具有与人脸相似的形状，将其称为特征脸。利用这些基底的线性组合可以描述、表达和逼近人脸图像，因此可以进行人脸识别和合成。识别过程就是将人脸图像映射到由特征脸长成的子空间上，比较其与人脸在特征脸空间中的位置。PCA方法具有均方误差最小、计算量减少、消除冗余等优点。但是PCA也有其自身的缺点，PCA将特征值由大到小进行排列，挑选相对较大的特征值所对应的特征向量，因为较大特征值所对应的特征向量所体现原图...
【技术保护点】
基于二代身份证存储证件照的人脸识别方法，其特征在于包括如下步骤：信息采集步骤，对二代身份证存储的证件照进行读取，获得证件照；对人脸部进行实时图像采集，获得人脸图片；图片处理步骤，对人脸图片进行灰度、大小和/或光照均衡处理；人脸检测步骤，基于Haar特征和Adaboost方法组成的强分类器对人脸图片进行检测，提取人脸部特征点；人脸验证步骤，（1）基于脸部特征点的位置，将人脸归一化为大小、比例和特征点位置对齐的脸部区域；（2）基于二元模式人脸识别方法，对人脸图片和证件照进行人脸局部特征判断，认为人脸局部特征相同则进入下一步骤，否则认为当前人不是声明人，识别完毕；（3）基于特征脸...
【技术特征摘要】
2012.04.28 CN 201210133847.81.基于二代身份证存储证件照的人脸识别方法，其特征在于包括如下步骤 信息采集步骤，对二代身份证存储的证件照进行读取，获得证件照；对人脸部进行实时图像采集，获得人脸图片； 图片处理步骤，对人脸图片进行灰度、大小和/或光照均衡处理； 人脸检测步骤，基于Haar特征和Adaboost方法组成的强分类器对人脸图片进行检测，提取人脸部特征点； 人脸验证步骤，(I)基于脸部特征点的位置，将人脸归一化为大小、比例和特征点位置对齐的脸部区域；(2)基于二元模式人脸识别方法，对人脸图片和证件照进行人脸局部特征判断，认为人脸局部特征相同则进入下一步骤，否则认为当前人不是声明人，识别完毕；(3)基于特征脸人脸识别方法，对人脸图片和证件照进行人脸整体特征判断，认为人脸在整体特征上相同则认为当前人是声明人，识别完毕；否则认为不是声明人，识别完毕。2.根据权利要求I所述的人脸识别方法，其特征在于， 所述人脸局部特征判断具体为 基于局部二元模式方法获得人脸图片和证件照片的距离Gl ； 基于局部二元模式方法将人脸图片与训练库中的多张训练照片进行比对，获得概率分布，根据置信率要求获得判别阈值距离Hl ； 如果Gl小于H1，则认为在局部特征上人脸图片和证件照片相同，进入下一个步骤，否则认为不同，识别完毕； 所述人脸整体特征判断具体为 基于特征脸的方法获得人脸图片和证据照片的距离G2 ； 然后基于特征脸的方法将人脸照片与训练库中多张训练照片进行比对，获得概率分布，并根据置信率要求获得判别阈值距离H2 ； 如果G2小于H2，则认为在整体特征上人脸图片和证件照片相同，识别完毕；否则认为不同，识别完毕。3.根据权利要求2所述的人脸识别方法，其特征在于，按如下方法计算阈值Hl 通过局部二元模式方法逐一计算人脸图片和训练库中N标准人脸照的距离，得到距离集为 L1，L2，L3，......，Ln ； 距离集均值为 4.根据权利要求2所述的人脸识别方法，其特征在于，按如下方法计算阈值H2 通过特征脸的方法逐一计算人脸图片和训练库中中N标准人脸照的距离，得到...
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