CN110334615A - 一种有遮挡的人脸识别的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种有遮挡的人脸识别的方法，所述有遮挡的人脸识别的方法包括以下步骤：图像采集，遮挡判断，识别基点排序，权重确定，图像分析，人脸识别；该有遮挡的人脸识别的方法设计合理，能够根据人脸有遮挡时常见的特点确定用于识别的特征点取用部位和其所占的比重，从而降低遮挡对人脸识别带来的影响，提高有遮挡人脸识别的识别率。

Description

一种有遮挡的人脸识别的方法
技术领域
本发明属于人脸识别技术领域，特别涉及一种有遮挡的人脸识别的方法。
背景技术
人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别，人脸识别产品已广泛应用于金融、司法、军队、公安、边检、政府、航天、电力、工厂、教育、医疗及众多企事业单位等领域，虽然近年来，人脸识别取得了长足的进步，但是仍受到一些因素的制约，比如面部有遮挡物，一旦由于人脸发生遮挡，造成部分特征的消失或者错误，导致人脸图像特征不完整时，识别就会失败，但是现在的有遮挡人脸识别方法，识别率仍旧不高，为此，本发明提出一种有遮挡的人脸识别的方法。
发明内容
为了解决现有技术存在的问题，本发明提供了一种有遮挡的人脸识别的方法，该有遮挡的人脸识别的方法设计合理，能够根据人脸有遮挡时常见的特点确定用于识别的特征点取用部位和其所占的比重，从而降低遮挡对人脸识别带来的影响，提高有遮挡人脸识别的识别率。
为了实现上述目的，本发明是通过如下的技术方案来实现：一种有遮挡的人脸识别的方法，所述有遮挡的人脸识别的方法包括以下步骤：
步骤一：图像采集；首先，摄像头进行人脸图像采集，采集图像后对图像进行预处理；
步骤二：遮挡判断；判断采集的人脸图像面部是否有遮挡，如果无遮挡，则正常进行人脸识别，如果有遮挡，则判断遮挡类型，确定面部裸露出来的部位；
步骤三：识别基点排序；根据人脸有遮挡时常见的特点确定用于识别的特征点取用部位和其所占的比重，在人正常行走或者活动的过程中，无论遮挡类型如何，比如戴口罩和帽子，眼睛都会露出来，其次，大部分人耳朵和眉毛都会漏出来等以及其它特点，根据这些特点，确定取用用于识别的特征点的部位和其所占的比重，比如在眼部和其周围取用更多的特征点用于识别，耳朵和眉毛其次；
步骤四：权重确定；根据步骤三中的特征点取用规则，确定各个部位特征点取用的比重；
步骤三：图像分析；根据步骤四中的各个部位特征点取用的比重，对图像进行分析，然后进行相应的特征点提取；
步骤四：人脸识别；将提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配。
作为本发明的一种优选方式，所述步骤一中的图像预处理是基于人脸检测结果，对图像进行处理并最终服务于特征提取的过程，获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰，往往不能直接使用，必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理，对于人脸图像而言，其预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。
作为本发明的一种优选方式，所述步骤二中在遮挡类型判断时，需提前将遮挡类型以及该类型下的常见面部裸露部位录入数据库。
作为本发明的一种优选方式，所述步骤三中的特征点提取方法为基于知识的表征方法和基于代数特征或统计学习的表征方法。
本发明的有益效果：
1、此有遮挡的人脸识别的方法设计合理，能够根据人脸有遮挡时常见的特点确定用于识别的特征点取用部位和其所占的比重，从而降低遮挡对人脸识别带来的影响，提高有遮挡人脸识别的识别率。
2、此有遮挡的人脸识别的方法通过根据人脸有遮挡时常见的特点确定取用用于识别的特征点的部位和其所占的比重的方式提取特征点，在人正常行走或者活动的过程中，无论遮挡类型如何，比如戴口罩和帽子，眼睛都会露出来，其次，大部分人耳朵和眉毛都会漏出来等以及其它特点，根据这些特点，比如在眼部和其周围取用更多的特征点用于识别，耳朵和眉毛其次，能够有效的提高提取的特征点的质量，避免遮挡造成的部分特征消失或者错误造成识别失败，进一步提高人脸识别的识别率。
3、此有遮挡的人脸识别的方法实用性高，能够进行正常人脸识别和有遮挡时的人脸识别，适应性广，更新数据库遮挡类型数量后，能够适应于各种有遮挡的人脸识别。
附图说明
图1为一种有遮挡的人脸识别的方法的步骤流程图。
具体实施方式
为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。
请参阅图1，本发明提供一种技术方案：一种有遮挡的人脸识别的方法，所述有遮挡的人脸识别的方法包括以下步骤：
步骤一：图像采集；首先，摄像头进行人脸图像采集，采集图像后对图像进行预处理；
步骤二：遮挡判断；判断采集的人脸图像面部是否有遮挡，如果无遮挡，则正常进行人脸识别，如果有遮挡，则判断遮挡类型，确定面部裸露出来的部位；
步骤三：识别基点排序；根据人脸有遮挡时常见的特点确定用于识别的特征点取用部位和其所占的比重，在人正常行走或者活动的过程中，无论遮挡类型如何，比如戴口罩和帽子，眼睛都会露出来，其次，大部分人耳朵和眉毛都会漏出来等以及其它特点，根据这些特点，确定取用用于识别的特征点的部位和其所占的比重，比如在眼部和其周围取用更多的特征点用于识别，耳朵和眉毛其次；
步骤四：权重确定；根据步骤三中的特征点取用规则，确定各个部位特征点取用的比重；
步骤三：图像分析；根据步骤四中的各个部位特征点取用的比重，对图像进行分析，然后进行相应的特征点提取；
步骤四：人脸识别；将提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配。
作为本发明的一种优选方式，所述步骤一中的图像预处理是基于人脸检测结果，对图像进行处理并最终服务于特征提取的过程，获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰，往往不能直接使用，必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理，对于人脸图像而言，其预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。
作为本发明的一种优选方式，所述步骤二中在遮挡类型判断时，需提前将遮挡类型以及该类型下的常见面部裸露部位录入数据库。
作为本发明的一种优选方式，所述步骤三中的特征点提取方法为基于知识的表征方法和基于代数特征或统计学习的表征方法。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点，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 (4)

1.一种有遮挡的人脸识别的方法，其特征在于，所述有遮挡的人脸识别的方法包括以下步骤：
步骤一：图像采集；首先，摄像头进行人脸图像采集，采集图像后对图像进行预处理；
步骤二：遮挡判断；判断采集的人脸图像面部是否有遮挡，如果无遮挡，则正常进行人脸识别，如果有遮挡，则判断遮挡类型，确定面部裸露出来的部位；
步骤三：识别基点排序；根据人脸有遮挡时常见的特点确定用于识别的特征点取用部位和其所占的比重，在人正常行走或者活动的过程中，无论遮挡类型如何，比如戴口罩和帽子，眼睛都会露出来，其次，大部分人耳朵和眉毛都会漏出来等以及其它特点，根据这些特点，确定取用用于识别的特征点的部位和其所占的比重，比如在眼部和其周围取用更多的特征点用于识别，耳朵和眉毛其次；
步骤四：权重确定；根据步骤三中的特征点取用规则，确定各个部位特征点取用的比重；
步骤三：图像分析；根据步骤四中的各个部位特征点取用的比重，对图像进行分析，然后进行相应的特征点提取；
步骤四：人脸识别；将提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配。
2.根据权利要求1所述的一种有遮挡的人脸识别的方法，其特征在于：所述步骤一中的图像预处理是基于人脸检测结果，对图像进行处理并最终服务于特征提取的过程，获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰，往往不能直接使用，必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理，对于人脸图像而言，其预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。
3.根据权利要求1所述的一种有遮挡的人脸识别的方法，其特征在于：所述步骤二中在遮挡类型判断时，需提前将遮挡类型以及该类型下的常见面部裸露部位录入数据库。
4.根据权利要求1所述的一种有遮挡的人脸识别的方法，其特征在于：所述步骤三中的特征点提取方法为基于知识的表征方法和基于代数特征或统计学习的表征方法。
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