一种基于SIFT特征的眉毛识别方法技术

本发明专利技术的基于SIFT特征的眉毛识别方法，包括：a).采集人脸照片；b).选取眉毛区域；c).将眉毛区域划分为个子区域；d).获取子区域的SIFT特征矩阵；e).获取两照片眉毛区域的SIFT特征矩阵和；并计算对应个子区域的相似度；f).统计是与不是同一个人眉毛的概率分布；g).依据贝叶斯公式获取，以判断两对比图像是否出自同一个人。本发明专利技术的眉毛识别方法，具有对图像的旋转、尺度变化保持不变的特性。使用SIFT特征进行眉毛识别，可有效地降低光照、姿态变化的影响，且不需要人工参与。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种基于SIFT特征的眉毛识别方法，涉及数字图像处理应用领域。
技术介绍
眉毛是人脸识别中重要的特征，相比于人脸其它特征，具有更好的稳定性和差异性，但通常受到光照、姿态等因素的影响。专利《基于眉毛识别的身份鉴别方法》(公开号1645406)使用眉毛各个像素的RGB颜色分量差为识别依据。该方法受光照及姿态的影响较大，特别是侧光条件下，识别效果较差。 专利《基于子区域匹配的眉毛图像识别方法》(公开号101901353A)手工选取每个用户的纯眉毛图像，作为每个用户的模板，使用待识别眉毛图像依次与已保存的眉毛模板进行卷积运算，得到相似度后进行识别。该方法虽然可以降低光照以及姿态的部分影响，但手工选取纯眉毛图像的过程极为复杂繁琐。
技术实现思路
本专利技术为了克服上述技术问题的缺点，提供了一种可有效降低光照、姿态变化影响的基于SIFT特征的眉毛识别方法。本专利技术的基于SIFT特征的眉毛识别方法，其特别之处在于，包括以下步骤a).采集人脸照片，编制容量为I =馬+夂2+…+&Γ的人脸照片库，其中N是人脸库中人的数目，Xi表示第I个人在不同拍摄条件下的人脸照片，其中0<本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于SIFT特征的眉毛识别方法，其特征在于，包括以下步骤：a).采集人脸照片，编制容量为???????????????????????????????????????????????的人脸照片库，其中是人脸库中人的数目，表示第个人在不同拍摄条件下的人脸照片，其中0＜≤；b).选取眉毛区域，选取人脸照片的眉毛区域，利用其作为人脸照片相似度计算的区域；c).划分子区域，将眉毛区域划分为个子区域，子区域用表示；不同子区域之间的交集可以为空，也可以不为空；标示区域的第个子区域，0＜≤；d).获取SIFT特征矩阵，利用SIFT算法获取眉毛区域的个子区域的SIFT特征矩阵，表示区域A的第个子区域提取的...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：曹杰，许野平，方亮，刘辰飞，张传峰，
申请(专利权)人：山东神思电子技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：