CN108090477A - 一种基于多光谱融合的人脸识别方法与装置 - Google Patents

一种基于多光谱融合的人脸识别方法与装置 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于多光谱融合的人脸识别方法与装置，包括以下步骤：将采集的RGB图像和红外图像进行预处理；将预处理后的RGB图像和红外图像进行配准；将配准后的RGB图像和红外图像进行融合；将人脸从融合图像中截出，并通过检测关键点将人脸对齐；将对齐后的人脸图像进行面部特征提取。本方案中，通过将红外图像采集和可见光图像采集进行融合，结合红外图像采集和可见光图像采集的优点，防止暗光、遮挡等情况下，对可见光图像采集的影响，同时克服红外图像采集易受环境温度影响、对眼镜等玻璃制品难以穿透形成黑色阴影，影响图像采集质量的问题，提高人脸识别在暗光、遮挡等特殊情况下的正确率。

Description

一种基于多光谱融合的人脸识别方法与装置
技术领域
本发明涉及人脸识别技术领域，尤其涉及一种基于多光谱的人脸识别方法与装置。
背景技术
人脸识别现已广泛应用于金融、医疗及公共安全等领域，随着技术的发展，现有的人脸识别精度较高，然而在一些非限制条件下，比如：暗光、遮挡情况下，现有的人脸识别正确率则较低。
人脸识别是在图像采集的基础上进行的，可见光线图像广泛存在于我们生活中，是我们使用最多的图像，但是随着可见光光线的变化，人脸特征会发生巨大变化，在户外、昏暗光照及非均匀照明条件下都会严重影响人脸的识别，此外，对于公安机关破案需要逮捕的犯罪人员，往往会采取伪装、遮挡的方式逃避摄像图像采集，给人脸识别以及身份的确认带来了很大的困难。
发明内容
本发明的目的在于：将多光谱进行融合，通过红外图像采集克服可见光图像采集的缺点，解决现有人脸识别在暗光、遮挡情况下正确率低的问题，提供一种基于多光谱融合的人脸识别方法和装置。
本发明采用的技术方案如下：
一种基于多光谱融合的人脸识别方法，包括以下步骤:
S1:采集RGB图像和红外图像；
S2:将采集的RGB图像和红外图像进行预处理；
S3：将预处理后的RGB图像和红外图像进行配准；
S4：将配准后的RGB图像和红外图像进行融合；
S5：将人脸从融合图像中截出，并通过检测关键点将人脸图像对齐；
S6：将对齐后的人脸图像进行面部特征提取。
进一步的，所述S2步骤具体包括：
S201:对RGB图像进行灰度图像处理，对红外图像进行校正处理；
S202:对灰度处理后的RGB图像进行WF去光照处理，对校正后的红外图像进行直方图均衡化处理。
进一步的，所述S3步骤具体包括：
S301：采用特征提取得到RGB图像和红外图像特征点的特征向量；
S302：将RGB图像和红外图像特征向量的同名点进行特征匹配；
S303：将同名点连接构造变换模型，通过仿射变换得到配准图像。
优选的，所述S4步骤具体包括：
S401：将RGB图像分割为遮挡区域和未遮挡区域；
S402：将红外图像按照RGB图像分割方法在对应位置进行分割；
S403：将RGB图像未遮挡区域和对应红外图像区域进行融合；
S404：将融合后的未遮挡区域和红外图像对应遮挡区域进行组合，得到待识别人脸图像。
一种基于多光谱融合的人脸识别装置，其特征在于，包括：
图像采集模块：对人脸进行图像采集，得到RGB图像和红外图像；
图像预处理模块：将采集的RGB图像和红外图像进行预处理；
图像配准模块：将预处理后的RGB图像和红外图像进行配准；
图像融合模块：将配准后的RGB图像和红外图像进行融合；
图像分割模块：将人脸从融合图像中截出，并通过检测关键点将人脸图像对齐；
图像特征提取模块：对截取的人脸图像进行面部特征提取；
特征识别判定模块：将提取的面部特征与存储的人脸图像数据对比，得到人脸识别判定结果。
进一步的，还包括：
数据存储模块：用于储存人脸图像对比数据和判定结果数据；
显示模块：用于RGB和红外融合图像和对比结果显示。
综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：
1、本发明中，通过将红外图像采集和可见光图像采集进行融合，结合红外图像采集和可见光图像采集的优点，防止暗光、遮挡等情况下，对可见光图像采集的影响，同时克服红外图像采集易受环境温度影响、对眼镜等玻璃制品难以穿透形成黑色阴影，影响图像采集质量的问题，提高人脸识别在暗光、遮挡等特殊情况下的正确率。
2、通过将可见光采集图像分割为遮挡区域和非遮挡区域，进而对红外采集图像进行相应的分割，将遮挡区域进行融合，非遮挡区域采用红外采集图像原有区域，能有效降低图像融合的难度，加快人脸图像识别的速度与效率。
附图说明
图1为本发明步骤流程图；
图2为本发明图像融合结构框图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例1
如图1所示，一种基于多光谱融合的人脸识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1:采集RGB图像和红外图像；
S2:将采集的RGB图像和红外图像进行预处理；
S3：将预处理后的RGB图像和红外图像进行配准；
S4：将配准后的RGB图像和红外图像进行融合；
S5：将人脸从融合图像中截出，并通过检测关键点将人脸图像对齐；
S6：将对齐后的人脸图像进行面部特征提取。
通过LBP(Loca l Binary Pattern)描述符提取面部图像局部特征，对于特征不变性有较好的鲁棒性，并对提取的特征降维，最后将特征与人脸图像存储库进行比对，完成人脸识别。
实施例2
在实施例1的基础上，所述S1步骤具体包括：
S201:对RGB图像进行灰度图像处理，对红外图像进行校正处理；
S202:对灰度处理后的RGB图像进行WF去光照处理，对校正后的红外图像进行直方图均衡化处理。
WF是指Weber face提取光不变特征方法，可以有效去除复杂的光线影响。
其中A＝{-1,0,1}
所述直方图均衡化处理，能改善红外图像的质量，突显图像的特征。
实施例3
在实施例1的基础上，所述S3步骤具体包括：
S301：采用特征提取得到RGB图像和红外图像特征点的特征向量；
S302：将RGB图像和红外图像特征向量的同名点进行特征匹配；
S303：将同名点连接构造变换模型，通过仿射变换得到配准图像。
即使红外摄像头和普通摄像头距离很近，但是拍摄的图像仍有一定视差，要进行两个图像的融合之前，需要将两个图像进行配准，转换到同一个视角下。
实施例4
在实施例1的基础上，所述S4步骤具体包括：
S401：将RGB图像分割为遮挡区域和未遮挡区域；
S402：将红外图像按照RGB图像分割方法在对应位置进行分割；
S403：将RGB图像未遮挡区域和对应红外图像区域进行融合；
S404：将融合后的未遮挡区域和红外图像对应遮挡区域进行组合，得到待识别人脸图像。
如图2所示，本方案在融合之前先对图像进行分割，将RGB可见光图像中遮挡和未遮挡区域分割开，然后将红外光图像按照可见光的分割方法在对应位置进行分割，只融合未遮挡的部分，而遮挡部分直接使用红外光图像。这样既使用了可见光图像的可用部分，又利用了红外光图像可穿透遮挡的特点，可以达到更好的识别效果(如果未检测到可分割的区域，就直接进行全图的融合)。
实施例5
一种基于多光谱融合的人脸识别装置，包括：
图像采集模块：对人脸进行图像采集，得到RGB图像和红外图像；
图像预处理模块：将采集的RGB图像和红外图像进行预处理；
图像配准模块：将预处理后的RGB图像和红外图像进行配准；
图像融合模块：将配准后的RGB图像和红外图像进行融合；
图像分割模块：将人脸从融合图像中截出，并通过检测关键点将人脸图像对齐；
图像特征提取模块：对截取的人脸图像进行面部特征提取；
特征识别判定模块：将提取的面部特征与存储的人脸图像数据对比，得到人脸识别判定结果
通过内置IMU的图像采集模块对人脸图像进行RGB和红外图像采集，便于后续图像配准融合模块对图像进行配准融合。
实施例6
在实施例5的基础上，还包括：
数据存储模块：用于储存人脸图像对比数据和判定结果数据；
显示模块：用于RGB和红外融合图像和对比结果显示
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于多光谱融合的人脸识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1:采集RGB图像和红外图像；
S2:将采集的RGB图像和红外图像进行预处理；
S3：将预处理后的RGB图像和红外图像进行配准；
S4：将配准后的RGB图像和红外图像进行融合；
S5：将人脸从融合图像中截出，并通过检测关键点将人脸图像对齐；
S6：将对齐后的人脸图像进行面部特征提取。
2.根据权利要求1所述一种基于多光谱融合的人脸识别方法，其特征在于，所述S2步骤具体包括：
S201:对RGB图像进行灰度图像处理，对红外图像进行校正处理；
S202:对灰度处理后的RGB图像进行WF去光照处理，对校正后的红外图像进行直方图均衡化处理。
3.根据权利要求1所述一种基于多光谱融合的人脸识别方法，其特征在于，所述S3步骤具体包括：
S301：采用特征提取得到RGB图像和红外图像特征点的特征向量；
S302：将RGB图像和红外图像特征向量的同名点进行特征匹配；
S303：将同名点连接构造变换模型，通过仿射变换得到配准图像。
4.根据权利要求1所述一种基于多光谱融合的人脸识别方法，其特征在于，所述S4步骤具体包括：
S401：将RGB图像分割为遮挡区域和未遮挡区域；
S402：将红外图像按照RGB图像分割方法在对应位置进行分割；
S403：将RGB图像未遮挡区域和对应红外图像区域进行融合；
S404：将融合后的未遮挡区域和红外图像对应遮挡区域进行组合，得到待识别人脸图像。
5.一种基于多光谱融合的人脸识别装置，其特征在于，包括：
图像采集模块：对人脸进行图像采集，得到RGB图像和红外图像；
图像预处理模块：将采集的RGB图像和红外图像进行预处理；
图像配准模块：将预处理后的RGB图像和红外图像进行配准；
图像融合模块：将配准后的RGB图像和红外图像进行融合；
图像分割模块：将人脸从融合图像中截出，并通过检测关键点将人脸图像对齐；
图像特征提取模块：对截取的人脸图像进行面部特征提取；
特征识别判定模块：将提取的面部特征与存储的人脸图像数据对比，得到人脸识别判定结果。
6.根据权利要求5所述一种基于多光谱融合的人脸识别装置，其特征在于，还包括：
数据存储模块：用于储存人脸图像对比数据和判定结果数据；
显示模块：用于RGB和红外融合图像和对比结果显示。
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