CN101162500A - 分区式人脸识别方法 - Google Patents
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Abstract
一种分区式人脸识别方法,首先预建包含一个或多个人脸各区域特征数据的人脸特征数据库,然后对待识别的人脸进行分区,并提取经分区后的人脸各区域的特征数据,再设定需进行比对的区域,接着根据所设定的需要进行比对的区域将相应的区域特征数据与所述人脸特征数据库内的对应数据进行比对并计算出待识别的人脸与所述人脸特征数据库的人脸的相似度,以识别人脸,由于仅需要对被设定的区域的特征数据进行比对,因此可明显提高比对速度,而且可消除模糊区域对人脸识别所产生的负面影响,提高识别率,同时也可降低对待识别的人脸的质量要求,使实际操作更为方便。
Description
技术领域
本发明涉及一种分区式人脸识别方法。
背景技术
目前,人脸识别、比对技术通常需要提供一张完整的人脸,而且这张人脸的各个器官区域都必须清晰、完整。然而,在实际的运用中,由于各种原因常致使所提供的人脸中的某些器官区域模糊、不完整,甚至被遮挡,再有,不少人会通过化妆来掩盖某些区域的本来特征,因此,如果从这样的人脸中提取人脸特征进行比对,效果会很差,降低识别率。
综上所述,如何解决目前人脸识别中存在的诸多问题实已成为本领域亟待解决的技术问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种分区式人脸识别方法,提高识别率,降低对被识别的人脸的质量要求,提高识别速度。
为了达到上述目的,本发明提供一种分区式人脸识别方法,其包括步骤:1)预建包含一个或多个人脸各区域特征数据的人脸特征数据库;2)对待识别的人脸进行分区;3)提取经分区后的人脸各区域的特征数据;4)设定所述待识别的人脸需进行比对的区域;5)根据所设定的比对区域将相应的特征数据与所述人脸特征数据库内的对应数据进行比对并计算出待识别的人脸与所述人脸特征数据库内的各人脸的相似度。
其中,所述步骤1)中人脸特征数据库内每一人脸各区域特征数据预先被封装成为相应人脸模板,所述人脸模板还包含用以对人脸模板进行说明的基本信息数据,所述基本信息数据包括人脸模板的长度,在所述步骤4)与所述步骤5)之间还包括步骤(1)将提取的特征数据予以封装形成待识别人脸的人脸模板,在所述步骤1)和所述步骤2)之间还包括以下步骤:(2)输入待识别的照片;(3)对输入的照片进行人脸定位;(4)对定位后的人脸进行裁剪;(5)对裁减后的人脸进行预处理,所述预处理包括人脸尺寸归一化、光照补偿及姿态校正。
综上所述,本发明的分区式人脸识别方法通过对需要识别的人脸进行分区可避免人脸中的模糊区域对人脸识别所产生的负面影响,从而提高了识别率,而且也降低了对待识别的人脸的质量要求,使实际操作更为方便,再有,因仅需要对被选定的区域的特征数据进行比对,致使比对速度明显提高。
附图说明
图1为本发明的分区式人脸识别方法的人脸模板结构示意图。
图2为本发明的分区式人脸识别方法中对人脸的分区示意图。
图3为本发明的分区式人脸识别方法的操作流程示意图。
具体实施方式
请参阅图1至图3,本发明的分区式人脸识别方法主要执行以下步骤:
S110、预建包含一个或多个人脸各区域特征数据的人脸特征数据库,其中,所述人脸特征数据库内每一人脸各区域特征数据预先被封装成为相应人脸模板,每一人脸模板数据包含有用以对人脸模板进行说明的基本信息数据以及人脸区域特征数据,如图1所示,其为预建的人脸模板的数据结构,其中,模板的基本信息栏的数据表示该人脸模板的情况的信息,譬如表示该人脸模板的数据长度,区域特征n(1≤n≤7)栏的数据表示人脸所对应的各个器官区域的特征数据,例如,区域特征1栏的数据表示前额的特征数据,区域特征2栏的数据表示左眼的特征数据,区域特征3栏的数据表示右眼的特征数据,区域特征4栏的数据表示鼻子的特征数据,区域特征5栏的数据表示嘴巴的特征数据,区域特征6栏的数据表示左脸颊的特征数据,区域特征7栏的数据表示右脸颊的特征数据,需注意的是,人脸的分区方式不以本实施方式中所述为限,本领域的技术人员可根据实际需要进行不同分区,进而建立相对应的人脸特征数据库。
S111、输入待识别的照片。
S112、对输入的照片进行人脸定位,即识别出照片中的人脸部分。
S113、对定位后的人脸进行裁剪,例如可采用鼠标拉框或预先设置的取脸框对定位后的人脸进行裁剪。
S114、对裁减后的人脸进行预处理,所述预处理包括人脸尺寸归一化、光照补偿及姿态校正,所述预处理都为本领域技术人员所熟悉的技术,在此不再详述。
S115、对待识别的人脸进行分区,即预处理后的人脸按图2所示的方式被分为前额、左眼、右眼、鼻子、嘴巴、左脸颊及右脸颊7个区域,这7个区域中有几个区域之间存在交叠。
S116、提取经分区后的人脸各区域的特征数据,即提取前额、左眼、右眼、鼻子、嘴巴、左脸颊及右脸颊7个区域的特征数据。
S117、将提取的特征数据予以封装形成人脸模板,该人脸模板与模板库内的人脸模板结构相同,也包括有对人脸模板进行说明的基本信息数据,在此不再赘述。
S118、设定所述待识别的人脸需进行比对的区域,例如,当操作人员发现待识别的人脸的前额及左脸颊区域不清楚,而其他区域较为清楚,则可设定左眼、右眼、鼻子、嘴巴及右脸颊区域为需要进行比对的区域,此外,操作人员也可根据实际情况进行选取,例如,为加快比对速度,操作人员也可设定左眼、右眼、鼻子、嘴巴区域为需要进行比对的区域。
S119、根据所设定的比对区域将相应的特征数据与所述人脸特征数据库内的对应数据进行比对并计算出待识别的人脸与所述人脸特征数据库内的各人脸的相似度,在本实施方式中,根据所设定的比对区域从待识别人脸的人脸模板中提取相应的区域特征数据,并将该等数据与从人脸特征数据库内读取的各人脸模板中对应区域特征数据逐一进行比对即可计算出到待识别的人脸与各所述人脸特征数据库的人脸的相似度。
S120、结果处理,即根据所计算出的相似度在人脸特征数据库内找出与待识别的人脸最为相似的人脸。
综上所述,本发明的分区式人脸识别方法可根据实际情况设定需要进行比对的人脸区域,因此可减小模糊区域在人脸识别中所产生的负面影响,从而可提高识别率,而且也可降低对待识别的人脸的质量要求,使实际操作更为方便,再有,因仅需要对被选定的区域的特征数据进行比对,可使比对速度明显提高。
Claims (9)
1.一种分区式人脸识别方法,其特征在于包括以下步骤:
1)预建包含一个或多个人脸各区域特征数据的人脸特征数据库;
2)对待识别的人脸进行相应分区;
3)提取经分区后的人脸各区域的特征数据;
4)设定所述待识别的人脸需进行比对的区域;
5)根据所设定的比对区域将相应的特征数据与所述人脸特征数据库内的对应数据进行比对并计算出待识别的人脸与所述人脸特征数据库内的各人脸的相似度。
2.如权利要求1所述的分块式人脸识别方法,其特征在于:所述步骤1)中人脸特征数据库内每一人脸各区域特征数据预先被封装成为相应人脸模板。
3.如权利要求2所述的分块式人脸识别方法,其特征在于:所述人脸模板还包含用以对人脸模板进行说明的基本信息数据。
4.如权利要求3所述的分块式人脸识别方法,其特征在于:所述基本信息数据包括人脸模板的长度。
5.如权利要求1至4任一所述的分块式人脸识别方法,其特征在于:在所述步骤4)之后所述步骤5)之前还包括一将提取的特征数据予以封装形成待识别人脸的人脸模板的步骤。
6.如权利要求1所述的分块式人脸识别方法,其特征在于:在所述步骤1)和所述步骤2)之间还包括以下步骤:
(1)输入待识别的照片;
(2)对输入的照片进行人脸定位;
(3)对定位后的人脸进行裁剪;
(4)对裁减后的人脸进行预处理。
7.如权利要求6所述的分块式人脸识别方法,其特征在于:所述预处理包括人脸尺寸归一化。
8.如权利要求6所述的分块式人脸识别方法,其特征在于:所述预处理包括光照补偿。
9.如权利要求6所述的分块式人脸识别方法,其特征在于:所述预处理包括姿态校正。
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