CN105528616A - 人脸识别方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种人脸识别方法，该方法为：获取样本人脸图像和待识别人脸图像，其中，所述样本人脸图像中存在至少两幅人脸图像；对所述样本人脸图像和所述待识别人脸图像分别进行环形对称Gabor变换、叠加、区域能量提取和进行局部二值模式变换，对应得到包含所述样本人脸图像的纹理信息的样本直方图和包含所述待识别人脸图像的纹理信息的待识别直方图；将所述样本直方图和所述待识别直方图进行对比，以得到所述样本人脸图像中与所述待识别人脸图像相同的人脸图像。本发明还公开了一种人脸识别装置。本发明降低人脸识别过程中的计算量，缩短了计算时间，提高了人脸识别的效率。

Description

人脸识别方法和装置

技术领域

本发明涉及多媒体领域，尤其涉及一种人脸识别方法和装置。

背景技术

在人脸识别过程中，需要对人脸图像进行人脸纹理信息的提取。传统的人脸纹理信息提取方法采用的是GT(GaborTransform，Gabor变换)和LBP(LocalBinaryPattern，局部二值模式)变换进行叠加，从而提取出人脸纹理信息。具体过程为：首先将人脸图像经过Gabor滤波，再将滤波后的图像采用LBP直方图变换表示出人脸的纹理信息，则人脸图像需要经过5个尺度8个方向的变换，生成40幅滤波图像，然后再对这40幅滤波图像进行LBP变换处理，最后进行人脸识别。在使用Gabor变换和LBP变换相结合的方法提取人脸图像纹理信息对人脸进行识别的过程中，需要处理的图像的维数过高，计算量较大，人脸识别的时间长，效率低。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种人脸识别方法和装置，旨在解决现有技术在人脸识别过程中计算量大，计算时间长的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种人脸识别方法，包括步骤：

获取样本人脸图像和待识别人脸图像，其中，所述样本人脸图像中存在至少两幅人脸图像；

对所述样本人脸图像和所述待识别人脸图像分别进行环形对称Gabor变换，对应得到经过环形对称Gabor变换的样本人脸图像和待识别人脸图像；

将所述经过环形对称Gabor变换的样本人脸图像和待识别人脸图像分别进行叠加，对应得到经过叠加的样本人脸图像和待识别人脸图像；

对所述经过叠加的样本人脸图像和待识别人脸图像分别进行区域能量提取，对应得到经过区域能量提取的样本人脸图像和待识别人脸图像；

对所述经过区域能量提取的样本人脸图像和待识别人脸图像分别进行局部二值模式变换，对应得到包含所述样本人脸图像的纹理信息的样本直方图和包含所述待识别人脸图像的纹理信息的待识别直方图；

将所述样本直方图和所述待识别直方图进行对比，以得到所述样本人脸图像中与所述待识别人脸图像相同的人脸图像。

优选地，所述将所述经过环形对称Gabor变换的样本人脸图像和待识别人脸图像分别进行叠加的公式为：

$a\_temp=u\mathrm{int}8(\frac{a}{a\_max}*255)$

其中，所述a_max为经过环形对称Gabor变换后所得人脸图像的滤波图像中第a幅滤波图像中的像素最大值；所述a为第a幅滤波图像中每一像素点的像素值；所述255表示的是图像像素的最大值；所述uint8是将计算所得的人脸图像转化为可以输出成图像的数据格式a_temp。

优选地，所述对所述经过叠加的样本人脸图像和待识别人脸图像分别进行区域能量提取，对应得到经过区域能量提取的样本人脸图像和待识别人脸图像的步骤包括：

对所述经过叠加后的样本人脸图像和待识别人脸图像对应的a_temp图像分别进行归一化处理，得到归一化处理后的样本人脸图像和待识别人脸图像对应的b_temp图像，其中b_temp＝a_temp/255；

根据区域能量提取公式计算经区域能量提取后的样本人脸图像和待识别人脸图像，其中区域能量提取公式为：

$\begin{array}{cc}i=i+d,& (if\frac{sum}{10}\≤0.90)\end{array}$

其中，所述i为经过叠加后的所述样本人脸图像或待识别人脸图像的中心点，且所述i的初始值为0，所述d为大于0的预设值，所述i以初始值为中心、以d为单位进行递增直至不满足递增条件，所述sum为以所述中心点为中心、宽和高的取值均为所述i的区域内所有像素的像素叠加值；

将不满足递增条件时的i值记为I，以所述中心点为中心、以I值为宽和高从经过叠加后的所述样本人脸图像或待识别人脸图像中截取图像，截取的图像作为区域能量提取后的输出图像。

优选地，所述将所述样本直方图和所述待识别直方图进行对比，以得到所述样本人脸图像中与所述待识别人脸图像相同的人脸图像的步骤包括：

通过欧氏距离公式计算所述样本直方图与所述待识别直方图之间的距离；

对比所述样本直方图与所述待识别直方图之间的距离；

当所述样本直方图与所述待识别直方图之间的距离最小时，判定所述距离最小的所对应人脸图像为所述样本人脸图像中与所述待识别人脸图像相同的人脸图像。

优选地，所述获取人脸图像，得到样本人脸图像和待识别人脸图像，其中，所述样本人脸图像中存在至少两幅人脸图像的步骤之后，还包括：

对所述样本人脸图像和所述待识别人脸图像进行预处理，其中，所述预处理包括灰度处理和直方图均衡化处理。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种人脸识别装置，所述装置包括：

获取模块，用于获取样本人脸图像和待识别人脸图像，其中，所述样本人脸图像中存在至少两幅人脸图像；

第一变换模块，用于对所述样本人脸图像和所述待识别人脸图像分别进行环形对称Gabor变换，对应得到经过环形对称Gabor变换的样本人脸图像和待识别人脸图像；

叠加模块，用于将所述经过环形对称Gabor变换的样本人脸图像和待识别人脸图像分别进行叠加，对应得到经过叠加的样本人脸图像和待识别人脸图像；

提取模块，用于对所述经过叠加的样本人脸图像和待识别人脸图像分别进行区域能量提取，对应得到经过区域能量提取的样本人脸图像和待识别人脸图像；

第二变换模块，用于对所述经过区域能量提取的样本人脸图像和待识别人脸图像分别进行局部二值模式变换，对应得到包含所述样本人脸图像的纹理信息的样本直方图和所述待识别人脸图像的纹理信息的待识别直方图；

对比模块，用于将所述样本直方图和所述待识别直方图进行对比，以得到所述样本人脸图像中与所述待识别人脸图像相同的人脸图像。

优选地，所述所述将所述经过环形对称Gabor变换的样本人脸图像和待识别人脸图像分别进行叠加的公式为：

$a\_temp=u\mathrm{int}8(\frac{a}{a\_max}*255)$

其中，所述a_max为经过环形对称Gabor变换后所得人脸图像的滤波图像中第a幅滤波图像中的像素最大值；所述a为第a幅滤波图像中每一像素点的像素值；所述255表示的是图像像素的最大值；所述uint8是将计算所得的人脸图像转化为可以输出成图像的数据格式a_temp。

优选地，所述叠加模块包括：

归一化处理单元，用于对所述经过叠加后的样本人脸图像和待识别人脸图像对应的a_temp图像分别进行归一化处理，得到归一化处理后的样本人脸图像和待识别人脸图像对应的b_temp图像，其中b_temp＝a_temp/255；

提取单元，用于根据区域能量提取公式计算经区域能量提取后的样本人脸图像和待识别人脸图像，其中区域能量提取公式为：

$\begin{array}{cc}i=i+d,& (if\frac{sum}{10}\≤0.90)\end{array}$

其中，所述i为经过叠加后的所述样本人脸图像或待识别人脸图像的中心点，且所述i的初始值为0，所述d为大于0的预设值，所述i以初始值为中心、以d为单位进行递增直至不满足递增条件，所述sum为以所述中心点为中心、宽和高的取值均为所述i的区域内所有像素的像素叠加值；

截取单元，用于将不满足递增条件时的i值记为I，以所述中心点为中心、以I值为宽和高从经过叠加后的所述样本人脸图像或待识别人脸图像中截取图像，截取的图像作为区域能量提取后的输出图像。

优选地，所述对比模块包括：

计算单元，用于通过欧氏距离公式计算所述样本直方图与所述待识别直方图之间的距离；

对比单元，用于对比所述样本直方图与所述待识别直方图之间的距离；

第二判定单元，用于当所述样本直方图与所述待识别直方图之间的距离最小时，判定所述距离最小的所对应人脸图像为所述样本人脸图像中与所述待识别人脸图像相同的人脸图像。

优选地，所述人脸识别装置还包括预处理模块，用于对所述样本人脸图像和所述待识别人脸图像进行预处理，其中，所述预处理包括灰度处理和直方图均衡化处理。

与现有技术相比，本发明通过以下步骤：获取样本人脸图像和待识别人脸图像，其中，所述样本人脸图像中存在至少两幅人脸图像；对所述样本人脸图像和所述待识别人脸图像分别进行环形对称Gabor变换，对应得到经过环形对称Gabor变换的样本人脸图像和待识别人脸图像；将所述经过环形对称Gabor变换的样本人脸图像和待识别人脸图像分别进行叠加，对应得到经过叠加的样本人脸图像和待识别人脸图像；对所述经过叠加的样本人脸图像和待识别人脸图像分别进行区域能量提取，对应得到经过区域能量提取的样本人脸图像和待识别人脸图像；对所述经过区域能量提取的样本人脸图像和待识别人脸图像分别进行局部二值模式变换，对应得到包含所述样本人脸图像的纹理信息的样本直方图和包含所述待识别人脸图像的纹理信息的待识别直方图；将所述样本直方图和所述待识别直方图进行对比，得到所述样本人脸图像中与所述待识别人脸图像相同的人脸图像；实现了通过环形对称Gabor变换和局部二值模式变换相结合的方法提取人脸图像的纹理信息，进而确定样本人脸图像中与待识别人脸图像相同的人脸图像，降低了人脸识别过程中的计算量，缩短了计算时间，提高了人脸识别的效率。

附图说明

图1为本发明人脸识别方法第一实施例的流程示意图；

图2为本发明人脸识别方法第二实施例的流程示意图；

图3为本发明实施例中对所述经过叠加的样本人脸图像和待识别人脸图像分别进行区域能量提取，对应得到经过区域能量提取的样本人脸图像和待识别人脸图像的一种流程示意图；

图4为本发明实施例中将所述样本直方图和所述待识别直方图进行对比，以得到所述样本人脸图像中与所述待识别人脸图像相同的人脸图像的一种流程示意图；

图5为本发明人脸识别装置第一实施例的功能模块示意图；

图6为本发明人脸识别装置第二实施例的功能模块示意图；

图7为本发明实施例中提取模块的一种功能模块示意图；

图8为本发明实施例中对比模块的一种功能模块示意图；

图9为本发明中样本人脸图像中的人脸图像经过预处理后的人脸图像的示意图；

图10为本发明中某一人脸图像经过环形对称Gabor变换后的人脸图像示意图；

图11为本发明中某一人脸图像经过预处理后的人脸图像的示意图；

图12为图11中的人脸图像经过环形对称Gabor变换后的图像示意图；

图13为图12中对经过环形对称Gabor变换的人脸图像进行叠加和区域能量提取后的人脸图像的示意图；

图14为图12和图13中的第4幅人脸图像进行对比的示意图；

图15为图12中5幅人脸图像叠加到一起的人脸图像直方图的示意图；

图16为图9中的样本人脸图像的第8幅人脸图像是与待识别人脸图像相同的人脸图像的人脸图像直方图的示意图；

图17为本发明实施例中对经过叠加后的人脸图像进行区域能量提取的示意图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明提供一种人脸识别方法。

参照图1，图1为本发明人脸识别方法第一实施例的流程示意图。

在本实施例中，所述人脸识别方法包括：

步骤S10，获取样本人脸图像和待识别人脸图像，其中，所述样本人脸图像中存在至少两幅人脸图像；

终端通过摄像头获取人脸图像，所述终端获取的人脸图像包括了样本人脸图像和待识别人脸图像，其中，所述样本人脸图像中存在至少两幅人脸图像，所述待识别人脸图像中只存在一幅人脸图像。在本实施例中，所述样本人脸图像中包括了11幅人脸图像。所述终端为了能够获取较为清晰的人脸图像，通过像素高的摄像头获取所述样本人脸图像和所述待识别人脸图像。所述终端包括但不限于智能手机和平板电脑。

步骤S20，对所述样本人脸图像和所述待识别人脸图像分别进行环形对称Gabor变换，对应得到经过环形对称Gabor变换的样本人脸图像和待识别人脸图像；

所述终端分别对所述样本人脸图像和所述待识别人脸图像进行环形对称Gabor变换，得到经过环形对称Gabor变换的所述样本人脸图像和经过环形对称Gabor变换的所述待识别人脸图像。所述环形对称Gabor变换是5个尺度多个方向的一种小波变换，它将一幅图像变换为5个尺度多个方向上的图像。即所述终端对所述样本人脸图像和所述待识别人脸图像进行所述环形对称Gabor变换后，一幅人脸图像将会变换成5幅滤波图像。具体地，参照图10，图10为本发明中某一人脸图像经过环形对称Gabor变换后的人脸图像示意图。

步骤S30，将所述经过环形对称Gabor变换的样本人脸图像和待识别人脸图像分别进行叠加，对应得到经过叠加的样本人脸图像和待识别人脸图像；

步骤S40，对所述经过叠加的样本人脸图像和待识别人脸图像分别进行区域能量提取，对应得到经过区域能量提取的样本人脸图像和待识别人脸图像；

步骤S50，对所述经过区域能量提取后的样本人脸图像和待识别人脸图像分别进行局部二值模式变换，对应得到包含所述样本人脸图像的纹理信息的样本直方图和包含所述待识别人脸图像的纹理信息的待识别直方图；

所述终端对所述经过环形对称Gabor变换的样本人脸图像进行叠加处理，得到经过叠加的样本人脸图像，再对所述经过叠加的样本人脸图像进行区域能量提取，得到经过区域能量提取的样本人脸图像，然后对所述经过区域能量提取的样本人脸图像进行局部二值模式变换，得到包含所述样本人脸图像的纹理信息的样本直方图；所述终端对所述经过环形对称Gabor变换的待识别人脸图像进行叠加处理，得到经过叠加的待识别人脸图像，再对所述经过叠加的待识别人脸图像进行区域能量提取，得到经过区域能量提取的待识别人脸图像，然后对所述经过区域能量提取的待识别人脸图像进行局部二值模式变换，得到包含所述待识别人脸图像的纹理信息的待识别直方图。所述样本人脸图像和所述待识别人脸图像中的任一幅人脸图像对应着5幅直方图，即每一幅滤波图像对应着一幅直方图；所述终端对经过所述环形对称Gabor变换的所述待识别人脸图像进行局部二值模式变换，得到包含所述待识别人脸图像的纹理信息的5幅待识别直方图，对所述经过环形对称Gabor变换的每一样本人脸图像进行局部二值模式变换，得到包含所述样本人脸图像的纹理信息的5幅样本直方图。

步骤S60，将所述样本直方图和所述待识别直方图进行对比，以得到所述样本人脸图像中与所述待识别人脸图像相同的人脸图像。

所述终端将所述样本直方图和所述待识别直方图进行对比，当所述终端判定所述样本直方图中的某个人脸的直方图与所述待识别直方图时，所述样本直方图中与所述待识别直方图匹配的直方图所对应的人脸图像，为所述样本人脸图像中与所述待识别人脸图像相同的人脸图像。即所述样本人脸图像中某个人脸图像的直方图与所述待识别人脸图像的直方图匹配时，所述样本人脸图像中与所述待识别人脸图像的直方图匹配的直方图所对应的人脸图像，为所述样本人脸图像中与所述待识别人脸图像相同的人脸图像。

提取人脸图像的纹理信息的传统方法为GT(GaborTransform，Gabor变换)和所述局部二值模式相结合的算法，在利用所述GT进行人脸图像的纹理信息的滤波提取过程中，首先将所述人脸图像经过所述GT变换，得到滤波后的人脸图像，所述GT变换是针对5个尺度8个方向的变换，即生成40幅滤波图像，然后再对所述40幅滤波图像进行所述局部二值模式变换，最后进行人脸图像的识别。该方法计算复杂度过高，且计算时间过长，导致视频的读取分析时间长，效率低。而本实施例是通过将所述环形对称Gabor变换和所述局部二值模式变换相结合的算法提取人脸图像的纹理信息，所述人脸图像经过所述环形对称Gabor变换后生成5幅滤波图像进行叠加，重组成新的5幅滤波图像，然后对重组后的滤波图像进行区域能量提取，以提取出最能描述所述人脸图像的纹理信息的图像，再对所述纹理图像信息进行所述局部二值模式变换。相对于采用所述GT和所述局部二值模式相结合的人脸识别算法，只需要计算5幅滤波图像，相对比计算40幅滤波图像，降低了计算量，减少了计算时间。

本实施例通过对样本人脸图像和待识别人脸图像进行环形对称Gabor变换、叠加、区域能量提取和局部二值模式变换，得到所述样本直方图和所述待识别直方图，并将所述样本直方图与所述待识别直方图进行对比，得到所述样本人脸图像中与所述待识别人脸图像相同的人脸图像。实现了通过环形对称Gabor变换和局部二值模式变换相结合的方法提取人脸图像的直方图，进而确定样本人脸图像中与待识别人脸图像相同的人脸图像，降低了人脸识别过程中的计算量，缩短了计算时间，提高了人脸识别的效率。

参照图2，图2为本发明人脸识别方法第二实施例的流程示意图，基于本发明的第一实施例提出本发明人脸识别方法的第二实施例。

在本实施例中，所述人脸识别方法还包括：

步骤S70，对所述样本人脸图像和所述待识别人脸图像进行预处理，其中，所述预处理包括灰度处理和直方图均衡化处理。

当所述终端获取所述样本人脸图像和所述待识别人脸图像时，对所述样本人脸图像和所述待识别人脸图像进行预处理，其中所述预处理包括灰度处理和直方图均衡化处理。具体地，参照图9和图11，图9为本发明中样本人脸图像中的所有人脸图像经过预处理后的人脸图像的示意图，图11为本发明中某一人脸图像经过预处理后的人脸图像的示意图。其中，图9中的样本人脸图像一共包括了11幅人脸图像，图11表示对样本人脸图像中的第8幅人脸图像进行预处理后的人脸图像的示意图。当所述待识别人脸图像与所述样本人脸图像中的第8幅人脸图像相同时，所述图11也表示对所述待识别人脸图像进行预处理后的人脸图像的示意图。

对所述样本人脸图像和所述待识别人脸图像进行灰度变换；

所述终端对所述样本人脸图像和所述待识别人脸图像进行灰度变换，对应得到所述样本人脸图像和所述待识别人脸图像中进行灰度变换后的人脸图像。所述灰度变换又称为灰度拉伸和对比度拉伸，它是最基本的一种点操作，根据原始图像中每个像素的灰度值，按照某种映射规则，将其变换为另一种灰度值，通过对原始图像中每个像素赋一个新的灰度值来达到增强图像的目的。

对所述灰度变换后的人脸图像进行人脸图像直方图的均衡化处理。

所述终端对所述灰度变换后的人脸图像进行人脸图像直方图的均衡化处理，对应得到所述样本人脸图像和所述待识别人脸图像进行直方图均衡化处理的人脸图像，即对应得到预处理后的人脸图像。所述人脸图像直方图的均衡化的步骤为：①统计所述灰度变换后的人脸图像直方图；②根据统计出的人脸图像直方图采用累积分布函数做变换，求得变换后的新灰度；③用所述新灰度代替旧灰度，这一步是近似的过程，应根据合理的目的尽量做到合理，同时把灰度值相等或近似的合并在一起。

进一步地，所述终端分别对所述样本人脸图像和所述待识别人脸图像进行中值滤波，所述中值滤波是把局部区域的像素按灰度等级进行排序，取该领域中灰度的中值作为当前像素的灰度值。所述中值滤波的步骤为：①将滤波模板在图像中漫游，并将模板中心与图中某个像素位置重合；②读取模板中各对应像素的灰度值；③将这些灰度值从小到大排列；④取这一列数据的中间数据赋给对应模板中心位置的像素。所述终端对所述样本帧中的人脸图像和待分类帧中的人脸图像进行同态滤波。所述同态滤波是将图像乘积形式的亮度模型(非可加性)变成可加形式，以便进行滤波增强处理。所述同态滤波的步骤为：①对亮度函数两边作对数变换，再取傅氏变换；②通过统一滤波器；③对滤波器的输出取傅氏反变换，再取指数变换。选取合适的滤波器，可以适当压缩照度分量的动态范围，同时适当提升反射度分量，可以改善图像对比度，突出物体轮廓。

本实施例通过对获取的样本人脸图像和待识别人脸图像进行灰度变换和直方图均衡化等处理，使所获取的样本人脸图像和待识别人脸图像不受光照和肤色等因素的影响，提高了人脸识别的准确率。

具体的，图1和图2所示实施例中，当所述终端对所述样本人脸图像和所述待识别人脸图像进行所述环形对称Gabor变换后，得到经过所述环形对称Gabor变换后的所述样本人脸图像的滤波图像，和经过所述环形对称Gabor变换后的所述待识别人脸图像的滤波图像。其中，每一幅人脸图像在经过所述环形对称Gabor变换后，会生成对应的5幅滤波图像。所述终端分别对所述样本人脸图像中每一人脸图像的滤波图像和所述待识别人脸图像的滤波图像进行叠加，对应得到经过叠加后的滤波图像，即将所述样本人脸图像中每一人脸图像的5幅滤波图像重组成新的5幅滤波图像，将所述待识别人脸图像的5幅滤波图像重组成新的5幅滤波图像，得到经过叠加后的样本人脸图像和待识别人脸图像。所述终端对经过所述环形对称Gabor变换的所述样本人脸图像进行叠加，和对经过所述环形对称Gabor变换的所述待识别人脸图像进行叠加，所述叠加过程的公式为：

$a\_temp=u\mathrm{int}8(\frac{a}{a\_max}*255)$

其中，所述a_max为经过环形对称Gabor变换后所得人脸图像的滤波图像中第a幅滤波图像中的像素最大值；所述a为第a幅滤波图像中每一像素点的像素值；所述255表示的是图像像素的最大值；所述uint8是将计算所得的人脸图像转化为可以输出成图像的数据格式a_temp。如：所述终端需要进行叠加的人脸图像为test，其大小为w*h，所述test经过环形对称Gabor变换后，得到的某一滤波图像为A，则所述A的大小也为w*h，且每幅人脸图像经过环形对称Gabor变换后，会得到5幅滤波图像，5幅滤波图像的大小都为w*h。所述a为这5幅滤波图像中其中一幅滤波图像，a_max为a滤波图像中像素最大值，则a_test＝a/a_max表示将所述a滤波图像中每一像素点的像素值都与像素最大值相除，得到的a_test的大小同样为w*h，最后得到a_temp＝uint8(a_test*255)。所述终端对人脸图像经过所述CSGT变换后所得的5幅滤波图像的叠加处理的过程是类似的，因此，在本实施例中只对一幅滤波图像的叠加过程进行说明。具体地，参照图12，所述图12为图11中的人脸图像经过环形对称Gabor变换后的图像示意图，即所述图12为所述样本人脸图像中的第8幅人脸图像经过环形对称Gabor变换后的图像示意图，当所述待识别人脸图像与所述样本人脸图像中的第8幅人脸图像相同时，所述图12也可以表示所述待识别人脸图像经过环形对称Gabor变换后的图像示意图。

参照图3，图3为本发明实施例中对所述经过叠加的样本人脸图像和待识别人脸图像分别进行区域能量提取，对应得到经过区域能量提取的样本人脸图像和待识别人脸图像的一种流程示意图。

在本实施例中，所述步骤S40包括：

步骤S41，对所述经过叠加后的样本人脸图像和待识别人脸图像对应的a_temp图像分别进行归一化处理，得到归一化处理后的样本人脸图像和待识别人脸图像对应的b_temp图像，其中b_temp＝a_temp/255；

步骤S42，根据区域能量提取公式计算经区域能量提取后的样本人脸图像和待识别人脸图像，其中区域能量提取公式为：

$\begin{array}{cc}i=i+d,& (if\frac{sum}{10}\≤0.90)\end{array}$

其中，所述i为经过叠加后的所述样本人脸图像或待识别人脸图像的中心点，且所述i的初始值为0，所述d为大于0的预设值，所述i以初始值为中心、以d为单位进行递增直至不满足递增条件，递增条件为：

$\frac{sum}{10}\≤0.90$

其中所述sum为以所述中心点为中心、宽和高的取值均为所述i的区域内所有像素的像素叠加值，0.9是一个设置值，还可以设置为0.8、0.85、0.95等数值，经该递增条件进行的能量提取表示提取90％的能量，在此时能够提取出最能描述第a幅滤波图片中人脸图像的纹理信息；同理当设置为0.95时，表示提取95％的能量，依此类推。

步骤S43，将不满足递增条件时的i值记为I，以所述中心点为中心、以I值为宽和高从经过叠加后的所述样本人脸图像或待识别人脸图像中截取图像，截取的图像作为区域能量提取后的输出图像。

所述终端对所述经过叠加的待识别人脸图像进行区域能量提取的过程和对所述经过叠加的样本人脸图像进行区域能量提取的过程一致，在此不再赘述。具体地，参照图17，图17为本发明实施例中对经过叠加后的人脸图像进行区域能量提取的示意图。由所述图17可知，I点为所述b_temp图像的中心点，所述I的初始值为0，当sum/10小于或等于0.9时，以所述b_temp图像的中心点作为待截取图像的中心点，将所要截取的图像区域的宽和高都扩大10个单位，即i＝i+10，其中，所述sum为以所述中心点为中心、宽和高的取值均为i的区域内所有像素点对应像素值的叠加。在所述图17中，C为I扩大后的图像区域；当sum/10大于0.9时，则以所述b_temp图像的中心点为中心进行图像截取，截取所得的b_temp图像的宽和高为I，I为不满足递增条件时的i的取值，即图17中的C为所需截取的图像的大小，其宽和高的大小都为I，截取所得的图像即为经过区域能量提取的人脸图像，最终得到经过区域能量提取的人脸图像为test_end＝uint8(I*255)。

具体地，参照图13和14，所述图13为图12中对经过环形对称Gabor变换的人脸图像进行叠加和区域能量提取后的人脸图像的示意图。即所述图13表示对经过所述环形对称Gabor变换的所述样本人脸图像的第8幅人脸图像进行叠加和区域能量提取后的人脸图像的示意图，也可以表示对经过所述环形对称Gabor变换待识别人脸图像进行叠加和区域能量提取后的人脸图像的示意图。所述图14为图12和图13中的第4幅人脸图像进行对比的示意图，由所述图14中的标注可知，在经过叠加和区域能量提取后的人脸图像更加清晰，更有利于人脸图像的纹理信息的提取。具体地，参照图15，图15为图12中5幅人脸图像叠加到一起的人脸图像直方图的示意图，所述图15表示将经过所述环形对称Gabor变换所得的5幅滤波图像进行所述局部二值模式变换后，所得的5幅人脸图像直方图叠加到一起的示意图。

参照图4，图4为本发明实施例中将所述样本直方图和所述待识别直方图进行对比，得到所述样本人脸图像中与所述待识别人脸图像相同的人脸图像的一种流程示意图。

在本实施例中，所述步骤S60包括：

步骤S61，通过欧氏距离公式计算所述样本直方图与所述待识别直方图之间的距离；

所述终端通过欧氏距离公式计算所述样本直方图与所述待识别直方图之间的距离。其中，所述欧氏距离公式也称欧几里得距离公式，它是在m维空间中两个点之间的真实距离。在二维空间中，所述欧氏距离公式为：

$D_{i,j}=\sqrt{{(x_i-x_j)}^2+{(y_i-y_j)}^2}$

其中，(x_i,y_i)为待识别直方图中人脸图像的位置坐标，(x_j,y_j)为样本直方图中第j个人脸图像的位置坐标，D_i,j为所述样本直方图与所述待识别直方图之间的距离。

步骤S62，对比所述样本直方图与所述待识别直方图之间的距离；

步骤S63，当所述样本直方图与所述待识别直方图之间的距离最小时，判定所述距离最小的所对应人脸图像为所述样本人脸图像中与所述待识别人脸图像相同的人脸图像。

所述终端对比所述样本人脸图像中所有人脸图像的直方图与所述待识别直方图之间的距离，当所述样本人脸图像中的某个人脸图像的直方图与所述待识别直方图之间的距离在所计算得到的距离中最小时，所述终端判定所述距离最小的人脸图像为所述样本人脸图像中与所述待识别人脸图像相同的人脸图像。具体地，参照图16，图16为图9中的样本人脸图像的第8幅人脸图像是与待识别人脸图像相同的人脸图像的人脸图像直方图的示意图，在所述图16中可知，所述横坐标为8时，纵坐标的值最大，表示所述待识别人脸图像与所述样本人脸图像中的第8幅人脸图像的相似度最高，即所述样本人脸图像的第8幅人脸图像的直方图与所述待识别直方图之间的距离最小，即所述图16表示所述样本人脸图像中第8幅人脸图像与所述待识别人脸图像相同的示意图。

本发明进一步提供一种人脸识别装置。

参照图5，图5为本发明人脸识别装置第一实施例的功能模块示意图。

在本实施例中，所述人脸识别装置包括：

获取模块10，用于获取样本人脸图像和待识别人脸图像，其中，所述样本人脸图像中存在至少两幅人脸图像；

终端通过摄像头获取人脸图像，所述终端获取的人脸图像包括了样本人脸图像和待识别人脸图像，其中，所述样本人脸图像中存在至少两幅人脸图像，所述待识别人脸图像中只存在一幅人脸图像。在本实施例中，所述样本人脸图像中包括了11幅人脸图像。所述终端为了能够获取较为清晰的人脸图像，通过像素高的摄像头获取所述样本人脸图像和所述待识别人脸图像。所述终端包括但不限于智能手机和平板电脑。

第一变换模块20，用于对所述样本人脸图像和所述待识别人脸图像分别进行环形对称Gabor变换，对应得到经过环形对称Gabor变换的样本人脸图像和待识别人脸图像；

所述终端分别对所述样本人脸图像和所述待识别人脸图像进行环形对称Gabor变换，得到经过环形对称Gabor变换的所述样本人脸图像和经过环形对称Gabor变换的所述待识别人脸图像。所述环形对称Gabor变换是5个尺度多个方向的一种小波变换，它将一幅图像变换为5个尺度多个方向上的图像。即所述终端对所述样本人脸图像和所述待识别人脸图像进行所述环形对称Gabor变换后，一幅人脸图像将会变换成5幅滤波图像。具体地，参照图10，图10为本发明中某一人脸图像经过环形对称Gabor变换后的人脸图像示意图。

叠加模块30，用于将所述经过环形对称Gabor变换的样本人脸图像和待识别人脸图像分别进行叠加，对应得到经过叠加的样本人脸图像和待识别人脸图像；

提取模块40，用于对所述经过叠加的样本人脸图像和待识别人脸图像分别进行区域能量提取，对应得到经过区域能量提取的样本人脸图像和待识别人脸图像；

第二变换模块50，用于对所述经过区域能量提取后的样本人脸图像和待识别人脸图像分别进行局部二值模式变换，对应得到包含所述样本人脸图像的纹理信息的样本直方图和包含所述待识别人脸图像的纹理信息的待识别直方图；

所述终端对所述经过环形对称Gabor变换的样本人脸图像进行叠加处理，得到经过叠加的样本人脸图像，再对所述经过叠加的样本人脸图像进行区域能量提取，得到经过区域能量提取的样本人脸图像，然后对所述经过区域能量提取的样本人脸图像进行局部二值模式变换，得到包含所述样本人脸图像的纹理信息的样本直方图；所述终端对所述经过环形对称Gabor变换的待识别人脸图像进行叠加处理，得到经过叠加的待识别人脸图像，再对所述经过叠加的待识别人脸图像进行区域能量提取，得到经过区域能量提取的待识别人脸图像，然后对所述经过区域能量提取的待识别人脸图像进行局部二值模式变换，得到包含所述待识别人脸图像的纹理信息的待识别直方图。所述样本人脸图像和所述待识别人脸图像中的任一幅人脸图像对应着5幅直方图，即每一幅滤波图像对应着一幅直方图；所述终端对经过所述环形对称Gabor变换的所述待识别人脸图像进行局部二值模式变换，得到包含所述待识别人脸图像的纹理信息的5幅待识别直方图，对所述经过环形对称Gabor变换的每一样本人脸图像进行局部二值模式变换，得到包含所述样本人脸图像的纹理信息的5幅样本直方图。

对比模块60，用于将所述样本直方图和所述待识别直方图进行对比，以得到所述样本人脸图像中与所述待识别人脸图像相同的人脸图像。

所述终端将所述样本直方图和所述待识别直方图进行对比，当所述终端判定所述样本直方图中的某个人脸的直方图与所述待识别直方图时，所述样本直方图中与所述待识别直方图匹配的直方图所对应的人脸图像，为所述样本人脸图像中与所述待识别人脸图像相同的人脸图像。即所述样本人脸图像中某个人脸图像的直方图与所述待识别人脸图像的直方图匹配时，所述样本人脸图像中与所述待识别人脸图像的直方图匹配的直方图所对应的人脸图像，为所述样本人脸图像中与所述待识别人脸图像相同的人脸图像。

提取人脸图像的纹理信息的传统方法为GT(GaborTransform，Gabor变换)和所述局部二值模式相结合的算法，在利用所述GT进行人脸图像的纹理信息的滤波提取过程中，首先将所述人脸图像经过所述GT变换，得到滤波后的人脸图像，所述GT变换是针对5个尺度8个方向的变换，即生成40幅滤波图像，然后再对所述40幅滤波图像进行所述局部二值模式变换，最后进行人脸图像的识别。该方法计算复杂度过高，且计算时间过长，导致视频的读取分析时间长，效率低。而本实施例是通过将所述环形对称Gabor变换和所述局部二值模式变换相结合的算法提取人脸图像的纹理信息，所述人脸图像经过所述环形对称Gabor变换后生成5幅滤波图像进行叠加，重组成新的5幅滤波图像，然后对重组后的滤波图像进行区域能量提取，以提取出最能描述所述人脸图像的纹理信息的图像，再对所述纹理图像信息进行所述局部二值模式变换。相对于采用所述GT和所述局部二值模式相结合的人脸识别算法，只需要计算5幅滤波图像，相对比计算40幅滤波图像，降低了计算量，减少了计算时间。

本实施例通过对样本人脸图像和待识别人脸图像进行环形对称Gabor变换、叠加、区域能量提取和局部二值模式变换，得到所述样本直方图和所述待识别直方图，并将所述样本直方图与所述待识别直方图进行对比，得到所述样本人脸图像中与所述待识别人脸图像相同的人脸图像。实现了通过环形对称Gabor变换和局部二值模式变换相结合的方法提取人脸图像的直方图，进而确定样本人脸图像中与待识别人脸图像相同的人脸图像，降低了人脸识别过程中的计算量，缩短了计算时间，提高了人脸识别的效率。

参照图6，图6为本发明人脸识别装置第二实施例的功能模块示意图，基于本发明的第一实施例提出本发明人脸识别装置的第二实施例。

在本实施例中，所述人脸识别装置还包括：

预处理模块70，用于对所述样本人脸图像和所述待识别人脸图像进行预处理，其中，所述预处理包括灰度处理和直方图均衡化处理。

当所述终端获取所述样本人脸图像和所述待识别人脸图像时，对所述样本人脸图像和所述待识别人脸图像进行预处理，其中所述预处理包括灰度处理和直方图均衡化处理。具体地，参照图9和图11，图9为本发明中样本人脸图像中的所有人脸图像经过预处理后的人脸图像的示意图，图11为本发明中某一人脸图像经过预处理后的人脸图像的示意图。其中，图9中的样本人脸图像一共包括了11幅人脸图像，图11表示对样本人脸图像中的第8幅人脸图像进行预处理后的人脸图像的示意图。当所述待识别人脸图像与所述样本人脸图像中的第8幅人脸图像相同时，所述图11也表示对所述待识别人脸图像进行预处理后的人脸图像的示意图。

对所述样本人脸图像和所述待识别人脸图像进行灰度变换；

所述终端对所述样本人脸图像和所述待识别人脸图像进行灰度变换，对应得到所述样本人脸图像和所述待识别人脸图像中进行灰度变换后的人脸图像。所述灰度变换又称为灰度拉伸和对比度拉伸，它是最基本的一种点操作，根据原始图像中每个像素的灰度值，按照某种映射规则，将其变换为另一种灰度值，通过对原始图像中每个像素赋一个新的灰度值来达到增强图像的目的。

对所述灰度变换后的人脸图像进行人脸图像直方图的均衡化处理。

所述终端对所述灰度变换后的人脸图像进行人脸图像直方图的均衡化处理，对应得到所述样本人脸图像和所述待识别人脸图像进行直方图均衡化处理的人脸图像，即对应得到预处理后的人脸图像。所述人脸图像直方图的均衡化的步骤为：①统计所述灰度变换后的人脸图像直方图；②根据统计出的人脸图像直方图采用累积分布函数做变换，求得变换后的新灰度；③用所述新灰度代替旧灰度，这一步是近似的过程，应根据合理的目的尽量做到合理，同时把灰度值相等或近似的合并在一起。

进一步地，所述终端分别对所述样本人脸图像和所述待识别人脸图像进行中值滤波，所述中值滤波是把局部区域的像素按灰度等级进行排序，取该领域中灰度的中值作为当前像素的灰度值。所述中值滤波的步骤为：①将滤波模板在图像中漫游，并将模板中心与图中某个像素位置重合；②读取模板中各对应像素的灰度值；③将这些灰度值从小到大排列；④取这一列数据的中间数据赋给对应模板中心位置的像素。所述终端对所述样本帧中的人脸图像和待分类帧中的人脸图像进行同态滤波。所述同态滤波是将图像乘积形式的亮度模型(非可加性)变成可加形式，以便进行滤波增强处理。所述同态滤波的步骤为：①对亮度函数两边作对数变换，再取傅氏变换；②通过统一滤波器；③对滤波器的输出取傅氏反变换，再取指数变换。选取合适的滤波器，可以适当压缩照度分量的动态范围，同时适当提升反射度分量，可以改善图像对比度，突出物体轮廓。

本实施例通过对获取的样本人脸图像和待识别人脸图像进行灰度变换和直方图均衡化等处理，使所获取的样本人脸图像和待识别人脸图像不受光照和肤色等因素的影响，提高了人脸识别的准确率。

具体的，图1和图2所示实施例中，当所述终端对所述样本人脸图像和所述待识别人脸图像进行所述环形对称Gabor变换后，得到经过所述环形对称Gabor变换后的所述样本人脸图像的滤波图像，和经过所述环形对称Gabor变换后的所述待识别人脸图像的滤波图像。其中，每一幅人脸图像在经过所述环形对称Gabor变换后，会生成对应的5幅滤波图像。所述终端分别对所述样本人脸图像中每一人脸图像的滤波图像和所述待识别人脸图像的滤波图像进行叠加，对应得到经过叠加后的滤波图像，即将所述样本人脸图像中每一人脸图像的5幅滤波图像重组成新的5幅滤波图像，将所述待识别人脸图像的5幅滤波图像重组成新的5幅滤波图像，得到经过叠加后的样本人脸图像和待识别人脸图像。所述终端对经过所述环形对称Gabor变换的所述样本人脸图像进行叠加，和对经过所述环形对称Gabor变换的所述待识别人脸图像进行叠加，所述叠加过程的公式为：

$a\_temp=u\mathrm{int}8(\frac{a}{a\_max}*255)$

其中，所述a_max为经过环形对称Gabor变换后所得人脸图像的滤波图像中第a幅滤波图像中的像素最大值；所述a为第a幅滤波图像中每一像素点的像素值；所述255表示的是图像像素的最大值；所述uint8是将计算所得的人脸图像转化为可以输出成图像的数据格式a_temp。如：所述终端需要进行叠加的人脸图像为test，其大小为w*h，所述test经过环形对称Gabor变换后，得到的某一滤波图像为A，则所述A的大小也为w*h，且每幅人脸图像经过环形对称Gabor变换后，会得到5幅滤波图像，5幅滤波图像的大小都为w*h。所述a为这5幅滤波图像中其中一幅滤波图像，a_max为a滤波图像中像素最大值，则a_test＝a/a_max表示将所述a滤波图像中每一像素点的像素值都与像素最大值相除，得到的a_test的大小同样为w*h，最后得到a_temp＝uint8(a_test*255)。所述终端对人脸图像经过所述CSGT变换后所得的5幅滤波图像的叠加处理的过程是类似的，因此，在本实施例中只对一幅滤波图像的叠加过程进行说明。具体地，参照图12，所述图12为图11中的人脸图像经过环形对称Gabor变换后的图像示意图，即所述图12为所述样本人脸图像中的第8幅人脸图像经过环形对称Gabor变换后的图像示意图，当所述待识别人脸图像与所述样本人脸图像中的第8幅人脸图像相同时，所述图12也可以表示所述待识别人脸图像经过环形对称Gabor变换后的图像示意图。

参照图7，图7为本发明实施例中叠加模块的一种功能模块示意图。

在本实施例中，所述叠加模块40包括：

归一化处理单元41，用于对所述经过叠加后的样本人脸图像和待识别人脸图像对应的a_temp图像分别进行归一化处理，得到归一化处理后的样本人脸图像和待识别人脸图像对应的b_temp图像，其中b_temp＝a_temp/255；

提取单元42，用于根据区域能量提取公式计算经区域能量提取后的样本人脸图像和待识别人脸图像，其中区域能量提取公式为：

$\begin{array}{cc}i=i+d,& (if\frac{sum}{10}\≤0.90)\end{array}$

其中，所述i为经过叠加后的所述样本人脸图像或待识别人脸图像的中心点，且所述i的初始值为0，所述d为大于0的预设值，所述i以初始值为中心、以d为单位进行递增直至不满足递增条件，递增条件为：

$\frac{sum}{10}\≤0.90$

其中所述sum为以所述中心点为中心、宽和高的取值均为所述i的区域内所有像素的像素叠加值，0.9是一个设置值，还可以设置为0.8、0.85、0.95等数值，经该递增条件进行的能量提取表示提取90％的能量，在此时能够提取出最能描述第a幅滤波图片中人脸图像的纹理信息；同理当设置为0.95时，表示提取95％的能量，依此类推；

截取单元43，用于将不满足递增条件时的i值记为I，以所述中心点为中心、以I值为宽和高从经过叠加后的所述样本人脸图像或待识别人脸图像中截取图像，截取的图像作为区域能量提取后的输出图像；

所述终端对所述经过叠加的待识别人脸图像进行区域能量提取的过程和对所述经过叠加的样本人脸图像进行区域能量提取的过程一致，在此不再赘述。具体地，参照图17，图17为本发明实施例中对经过叠加后的人脸图像进行区域能量提取的示意图。由所述图17可知，I点为所述b_temp图像的中心点，所述I的初始值为0，当sum/10小于或等于0.9时，以所述b_temp图像的中心点作为待截取图像的中心点，将所要截取的图像区域的宽和高都扩大10个单位，即i＝i+10，其中，所述sum为以所述中心点为中心、宽和高的取值均为i的区域内所有像素点对应像素值的叠加。在所述图17中，C为I扩大后的图像区域；当sum/10大于0.9时，则以所述b_temp图像的中心点为中心进行图像截取，截取所得的b_temp图像的宽和高为I，I为不满足递增条件时的i的取值，即图17中的C为所需截取的图像的大小，其宽和高的大小都为I，截取所得的图像即为经过区域能量提取的人脸图像，最终得到经过区域能量提取的人脸图像为test_end＝uint8(I*255)。

具体地，参照图13和14，所述图13为图12中对经过环形对称Gabor变换的人脸图像进行叠加和区域能量提取后的人脸图像的示意图。即所述图13表示对经过所述环形对称Gabor变换的所述样本人脸图像的第8幅人脸图像进行叠加和区域能量提取后的人脸图像的示意图，也可以表示对经过所述环形对称Gabor变换待识别人脸图像进行叠加和区域能量提取后的人脸图像的示意图。所述图14为图12和图13中的第4幅人脸图像进行对比的示意图，由所述图14中的标注可知，在经过叠加和区域能量提取后的人脸图像更加清晰，更有利于人脸图像的纹理信息的提取。具体地，参照图15，图15为图12中5幅人脸图像叠加到一起的人脸图像直方图的示意图，所述图15表示将经过所述环形对称Gabor变换所得的5幅滤波图像进行所述局部二值模式变换后，所得的5幅人脸图像直方图叠加到一起的示意图。

参照图8，图8为本发明实施例中对比模块的一种功能模块示意图。

在本实施例中，所述对比模块60包括：

计算单元61，用于通过欧氏距离公式计算所述样本直方图与所述待识别直方图之间的距离；

所述终端通过欧氏距离公式计算所述样本直方图与所述待识别直方图之间的距离。其中，所述欧氏距离公式也称欧几里得距离公式，它是在m维空间中两个点之间的真实距离。在二维空间中，所述欧氏距离公式为：

$D_{i,j}=\sqrt{{(x_i-x_j)}^2+{(y_i-y_j)}^2}$

其中，(x_i,y_i)为待识别直方图中人脸图像的位置坐标，(x_j,y_j)为样本直方图中第j个人脸图像的位置坐标，D_i,j为所述样本直方图与所述待识别直方图之间的距离。

对比单元62，用于对比所述样本直方图与所述待识别直方图之间的距离；

第二判定单元63，用于当所述样本直方图与所述待识别直方图之间的距离最小时，判定所述距离最小的所对应人脸图像为所述样本人脸图像中与所述待识别人脸图像相同的人脸图像。

所述终端对比所述样本人脸图像中所有人脸图像的直方图与所述待识别直方图之间的距离，当所述样本人脸图像中的某个人脸图像的直方图与所述待识别直方图之间的距离在所计算得到的距离中最小时，所述终端判定所述距离最小的人脸图像为所述样本人脸图像中与所述待识别人脸图像相同的人脸图像。具体地，参照图16，图16为图9中的样本人脸图像的第8幅人脸图像是与待识别人脸图像相同的人脸图像的人脸图像直方图的示意图，在所述图16中可知，所述横坐标为8时，纵坐标的值最大，表示所述待识别人脸图像与所述样本人脸图像中的第8幅人脸图像的相似度最高，即所述样本人脸图像的第8幅人脸图像的直方图与所述待识别直方图之间的距离最小，即所述图16表示所述样本人脸图像中第8幅人脸图像与所述待识别人脸图像相同的示意图。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种人脸识别方法，其特征在于，所述人脸识别方法包括以下步骤：

获取样本人脸图像和待识别人脸图像，其中，所述样本人脸图像中存在至少两幅人脸图像；

对所述样本人脸图像和所述待识别人脸图像分别进行环形对称Gabor变换，对应得到经过环形对称Gabor变换的样本人脸图像和待识别人脸图像；

将所述经过环形对称Gabor变换的样本人脸图像和待识别人脸图像分别进行叠加，对应得到经过叠加的样本人脸图像和待识别人脸图像；

对所述经过叠加的样本人脸图像和待识别人脸图像分别进行区域能量提取，对应得到经过区域能量提取的样本人脸图像和待识别人脸图像；

对所述经过区域能量提取的样本人脸图像和待识别人脸图像分别进行局部二值模式变换，对应得到包含所述样本人脸图像的纹理信息的样本直方图和包含所述待识别人脸图像的纹理信息的待识别直方图；

将所述样本直方图和所述待识别直方图进行对比，以得到所述样本人脸图像中与所述待识别人脸图像相同的人脸图像。

2.如权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述将所述经过环形对称Gabor变换的样本人脸图像和待识别人脸图像分别进行叠加的公式为：

$a\_temp=u\mathrm{int}8(\frac{a}{a\_max}*255)$

其中，所述a_max为经过环形对称Gabor变换后所得人脸图像的滤波图像中第a幅滤波图像中的像素最大值；所述a为第a幅滤波图像中每一像素点的像素值；所述255表示的是图像像素的最大值；所述uint8是将计算所得的人脸图像转化为可以输出成图像的数据格式a_temp。

3.如权利要求1所述的的人脸识别方法，其特征在于，所述对所述经过叠加的样本人脸图像和待识别人脸图像分别进行区域能量提取，对应得到经过区域能量提取的样本人脸图像和待识别人脸图像的步骤包括：

对所述经过叠加后的样本人脸图像和待识别人脸图像对应的a_temp图像分别进行归一化处理，得到归一化处理后的样本人脸图像和待识别人脸图像对应的b_temp图像，其中b_temp＝a_temp/255；

根据区域能量提取公式计算经区域能量提取后的样本人脸图像和待识别人脸图像，其中区域能量提取公式为：

$i=i+d,(if\frac{sum}{10}\≤0.90)$

其中，所述i为经过叠加后的所述样本人脸图像或待识别人脸图像的中心点，且所述i的初始值为0，所述d为大于0的预设值，所述i以初始值为中心、以d为单位进行递增直至不满足递增条件，所述sum为以所述中心点为中心、宽和高的取值均为所述i的区域内所有像素的像素叠加值；

将不满足递增条件时的i值记为I，以所述中心点为中心、以I值为宽和高从经过叠加后的所述样本人脸图像或待识别人脸图像中截取图像，截取的图像作为区域能量提取后的输出图像。

4.如权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述将所述样本直方图和所述待识别直方图进行对比，以得到所述样本人脸图像中与所述待识别人脸图像相同的人脸图像的步骤包括：

通过欧氏距离公式计算所述样本直方图与所述待识别直方图之间的距离；

对比所述样本直方图与所述待识别直方图之间的距离；

当所述样本直方图与所述待识别直方图之间的距离最小时，判定所述距离最小的所对应人脸图像为所述样本人脸图像中与所述待识别人脸图像相同的人脸图像。

5.如权利要求1至4任一项所述的人脸识别方法，其特征在于，所述获取人脸图像，得到样本人脸图像和待识别人脸图像，其中，所述样本人脸图像中存在至少两幅人脸图像的步骤之后，还包括：

对所述样本人脸图像和所述待识别人脸图像进行预处理，其中，所述预处理包括灰度处理和直方图均衡化处理。

6.一种人脸识别装置，其特征在于，所述人脸识别装置包括：

获取模块，用于获取样本人脸图像和待识别人脸图像，其中，所述样本人脸图像中存在至少两幅人脸图像；

第一变换模块，用于对所述样本人脸图像和所述待识别人脸图像分别进行环形对称Gabor变换，对应得到经过环形对称Gabor变换的样本人脸图像和待识别人脸图像；

叠加模块，用于将所述经过环形对称Gabor变换的样本人脸图像和待识别人脸图像分别进行叠加，对应得到经过叠加的样本人脸图像和待识别人脸图像；

提取模块，用于对所述经过叠加的样本人脸图像和待识别人脸图像分别进行区域能量提取，对应得到经过区域能量提取的样本人脸图像和待识别人脸图像；

第二变换模块，用于对所述经过区域能量提取的样本人脸图像和待识别人脸图像分别进行局部二值模式变换，对应得到包含所述样本人脸图像的纹理信息的样本直方图和所述待识别人脸图像的纹理信息的待识别直方图；

对比模块，用于将所述样本直方图和所述待识别直方图进行对比，以得到所述样本人脸图像中与所述待识别人脸图像相同的人脸图像。

7.如权利要求6所述的人脸识别装置，其特征在于，所述将所述经过环形对称Gabor变换的样本人脸图像和待识别人脸图像分别进行叠加的公式为：

$a\_temp=u\mathrm{int}8(\frac{a}{a\_max}*255)$

其中，所述a_max为经过环形对称Gabor变换后所得人脸图像的滤波图像中第a幅滤波图像中的像素最大值；所述a为第a幅滤波图像中每一像素点的像素值；所述255表示的是图像像素的最大值；所述uint8是将计算所得的人脸图像转化为可以输出成图像的数据格式a_temp。

8.如权利要求6所述的人脸识别装置，其特征在于，所述提取模块包括：

归一化处理单元，用于对所述经过叠加后的样本人脸图像和待识别人脸图像对应的a_temp图像分别进行归一化处理，得到归一化处理后的样本人脸图像和待识别人脸图像对应的b_temp图像，其中b_temp＝a_temp/255；

提取单元，用于根据区域能量提取公式计算经区域能量提取后的样本人脸图像和待识别人脸图像，其中区域能量提取公式为：

$i=i+d,(if\frac{sum}{10}\≤0.90)$

其中，所述i为经过叠加后的所述样本人脸图像或待识别人脸图像的中心点，且所述i的初始值为0，所述d为大于0的预设值，所述i以初始值为中心、以d为单位进行递增直至不满足递增条件，所述sum为以所述中心点为中心、宽和高的取值均为所述i的区域内所有像素的像素叠加值；

截取单元，用于将不满足递增条件时的i值记为I，以所述中心点为中心、以I值为宽和高从经过叠加后的所述样本人脸图像或待识别人脸图像中截取图像，截取的图像作为区域能量提取后的输出图像。

9.如权利要求6所述的人脸识别装置，其特征在于，所述对比模块包括：

计算单元，用于通过欧氏距离公式计算所述样本直方图与所述待识别直方图之间的距离；

对比单元，用于对比所述样本直方图与所述待识别直方图之间的距离；

第二判定单元，用于当所述样本直方图与所述待识别直方图之间的距离最小时，判定所述距离最小的所对应人脸图像为所述样本人脸图像中与所述待识别人脸图像相同的人脸图像。

10.如权利要求6至9任一项所述的人脸识别装置，其特征在于，所述人脸识别装置还包括预处理模块，用于对所述样本人脸图像和所述待识别人脸图像进行预处理，其中，所述预处理包括灰度处理和直方图均衡化处理。