CN108052932A - 一种遮挡自适应人脸识别方法 - Google Patents

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张煜铃
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Abstract

本发明公开了一种遮挡自适应人脸识别方法，包括如下步骤：步骤一：预处理网络训练，选取人脸数据集，该人脸数据集为非理想条件下的面部图片，以数据集中各类标签为该预处理网络的输出结果进行有监督学习，神经元的激活函数选取f(x)=max(0，x)，网络的输入层输入为196*196分辨率的人脸灰度图像，第一层卷积使用9*9的卷积核，与之对应的第一层池化卷积核为5*5，该网络全连接层的输出将作为预处理完成的人脸特征传入下一步处理。本发明在人脸识别的第一步骤进行了改进，引入自适应判别提升了遮挡情况下的识别能力，同时降低了非遮挡情况下的计算性能需求，同时对人脸的特征信息进行初步的预处理。

Description

一种遮挡自适应人脸识别方法
技术领域
本发明涉及一种识别方法，具体是一种遮挡自适应人脸识别方法。
背景技术
人脸识别是当今生物识别领域的一大重点，拥有较高的实用价值，但是确面临小样本和非理想采集条件这两大难题。本发明拟在解决这两大问题，提高系统的可用性。Wright J等人在Robust face recognition via sparse representation一文中提出了稀疏表示(SRC)的方法，但是该方法不能克服小样本与类内误差的影响，例如识别对象佩戴墨镜。 Deng W等人在Extended SRC：undersampled face via intraclass variantdictionary 一文中对SRC方法进行了改进，提高了SRC方法的适应能力。但是因为都是基于线性的方式，所以并不能提出非线性的类内干扰。所以本发明通过引入了流行的神经网络技术与自适应选择，对人脸识别方法进行新的改进发明。单一的稀疏表示分类器在小样本和有遮挡的条件下识别能力下降，可用性降低。
发明内容
本发明的目的在于提供一种遮挡自适应人脸识别方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种遮挡自适应人脸识别方法，包括如下步骤：步骤一：预处理网络训练，选取人脸数据集，该人脸数据集为非理想条件下的面部图片，以数据集中各类标签为该预处理网络的输出结果进行有监督学习，神经元的激活函数选取f(x)＝max(0，x)，网络的输入层输入为196*196分辨率的人脸灰度图像，第一层卷积使用9*9的卷积核，与之对应的第一层池化卷积核为5*5，该网络全连接层的输出将作为预处理完成的人脸特征传入下一步处理；步骤二：自适应判别：基于原始输入图像进行扫描，判别是否存在完整的人脸区域，当未检测到完整的人脸区域时，即视为存在严重的遮挡；步骤三：分类器分类与表示，当判定为无遮挡条件时，我们使用对预处理后的输入图像特征使用稀疏表示，即y＝Ax+ε，其中y 为预处理后的输入图像特征，A为经过预处理网络处理后的字典，x为一个稀疏向量，ε为图像噪声，当判定为存在遮挡条件时，使用带有遮挡字典的稀疏表示，即y＝Ax+Dα+ε，其中y为预处理后的输入图像特征，A为经过预处理网络处理后的字典，D为噪声字典，x 与α均为稀疏向量，ε为图像噪声；步骤四：输出结果，该步骤分为两个情况，当判定为无遮挡的时候采用稀疏表示，则利用其中i即为字典的类标，进行结果的判定与输出，当判定为有遮挡的条件下使用其中i 即为字典的类标，进行结果的判定与输出。
作为本发明进一步的方案：所述预处理网络为CNN网络。
作为本发明再进一步的方案：所述自适应判别具体包括：使用基于haar特征的人脸检测技术，当大于haar阈值时视为存在完整的连通的人脸。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明在人脸识别的第一步骤进行了改进，对人脸的特征信息进行初步的预处理，通过引入卷积神经网络完成特征信息的空间映射，从而提高了小样本和遮挡情况下识别准确率，自适应判别提升了遮挡情况下的识别能力，同时降低了非遮挡情况下的计算性能需求。
附图说明
图1为遮挡自适应人脸识别方法的流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，本发明实施例中，一种遮挡自适应人脸识别方法，包括如下步骤，步骤一：预处理网络训练，选取人脸数据集，该数据集为非理想条件(光照、遮挡、姿态)下的面部图片，以数据集中各类标签为该预处理网络的输出结果进行有监督学习。该预处理网络为CNN网络，神经元的激活函数选取f(x)＝max(0,x)。网络的输入层输入为196*196 分辨率的人脸灰度图像。第一层卷积使用9*9的卷积核，与之对应的第一层池化卷积核为 5*5。该网络全连接层的输出将作为预处理完成的人脸特征传入下一步处理。
步骤二：自适应判别基于原始输入图像进行扫描，判别是否存在完整的人脸区域，当未检测到完整的人脸区域时，即视为存在严重的遮挡。其具体的技术为，使用基于haar特征的人脸检测技术，当大于haar阈值时视为存在完整的连通的人脸。
步骤三：分类器分类与表示，当判定为无遮挡条件时，我们使用对预处理后的输入图像特征使用稀疏表示。即y＝Ax+ε，其中y为预处理后的输入图像特征，A为经过预处理网络处理后的字典，x为一个稀疏向量，ε为图像噪声。当判定为存在遮挡条件时，使用带有遮挡字典的稀疏表示。即y＝Ax+Dα+ε，其中y为预处理后的输入图像特征，A为经过预处理网络处理后的字典，，D为噪声字典，x与α均为稀疏向量，ε为图像噪声。
步骤四：输出结果，该步骤分为两个情况，当判定为无遮挡的时候采用稀疏表示，则利用其中i即为字典的类标，进行结果的判定与输出。当判定为有遮挡的条件下使用其中i即为字典的类标，进行结果的判定与输出。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。

Claims (3)

1.一种遮挡自适应人脸识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：预处理网络训练，选取人脸数据集，该人脸数据集为非理想条件下的面部图片，以数据集中各类标签为该预处理网络的输出结果进行有监督学习，神经元的激活函数选取f(x)＝max(0，x)，网络的输入层输入为196*196分辨率的人脸灰度图像，第一层卷积使用9*9的卷积核，与之对应的第一层池化卷积核为5*5，该网络全连接层的输出将作为预处理完成的人脸特征传入下一步处理；步骤二：自适应判别：基于原始输入图像进行扫描，判别是否存在完整的人脸区域，当未检测到完整的人脸区域时，即视为存在严重的遮挡；步骤三：分类器分类与表示，当判定为无遮挡条件时，我们使用对预处理后的输入图像特征使用稀疏表示，即y＝Ax+ε，其中y为预处理后的输入图像特征，A为经过预处理网络处理后的字典，x为一个稀疏向量，ε为图像噪声，当判定为存在遮挡条件时，使用带有遮挡字典的稀疏表示，即y＝Ax+Dα+ε，其中y为预处理后的输入图像特征，A为经过预处理网络处理后的字典，D为噪声字典，x与α均为稀疏向量，ε为图像噪声；步骤四：输出结果，该步骤分为两个情况，当判定为无遮挡的时候采用稀疏表示，则利用其中i即为字典的类标，进行结果的判定与输出，当判定为有遮挡的条件下使用其中i即为字典的类标，进行结果的判定与输出。
2.根据权利要求1所述的遮挡自适应人脸识别方法，其特征在于，所述预处理网络为CNN网络。
3.根据权利要求1所述的遮挡自适应人脸识别方法，其特征在于，所述自适应判别具体包括：使用基于haar特征的人脸检测技术，当大于haar阈值时视为存在完整的连通的人脸。
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