CN1645406A - 基于眉毛识别的身份鉴别方法 - Google Patents

Abstract

一种基于眉毛识别的身份鉴别方法，其特征在于包括步骤：(1)建立与个人身份相关联的高清晰度眉毛图像数据库并装入计算机；(2)用数字图像设备将高清晰度的当前眉毛图像输入计算机，使得眉毛图像的分辨率至少达到96×32(宽×高)，以保证当前眉毛图像包含足够清晰的细节和纹理信息；(3)通过计算机将当前眉毛图像与眉毛图像数据中的记录进行比对以确定其中最接近的眉毛身份记录，并把它作为当前眉毛图像的所属个人身份。本发明的优势在于，直接利用眉毛图像进行身份鉴别比利用整个人脸图像进行身份鉴别，可以获得更高的正确率，因为与人脸图像相比，眉毛图像受光照和表情影响较小，因此具有更好的稳定性和抗干扰性。

Description

基于眉毛识别的身份鉴别方法

技术领域

本发明涉及一种基于眉毛识别的身份鉴别方法，属于电子信息技术领域。

背景技术

在现代社会中，随着计算机网络技术的高速发展和全球范围内电子商务的迅速兴起，信息安全显示出前所未有的重要性，而身份鉴别作为信息安全的一个重要方面开始越来越受到人们的重视。身份鉴别是保证信息服务系统安全的必要前提，在金融、国家安全、司法、电子商务、电子政务等领域有着广泛的应用。当前，个人身份鉴别主要依靠ID卡(如身份证、工作证、智能卡、计算机标志卡和储蓄卡等)和密码等手段，然而这些手段存在携带不便、容易遗失，或者由于使用过多或不当而损坏、不可读和密码易被破解等诸多问题，因此它们显得越来越不适应现代科技的发展和社会的进步，正面临着各种严峻的挑战。同时，由于生物特征识别技术在很多方面可以弥补传统身份鉴别方法的不足，所以逐渐成为国内外的一个研究热点。

目前人们研究和使用的生物特征识别技术主要有：人脸识别、虹膜识别、指纹识别、手形识别、掌纹识别、人耳识别、签名识别、声音识别、步态识别等等。本申请的发明人通过大量的文献检索表明，尽管在一些人脸识别系统中或多或少地使用了眉毛特征以提高人脸识别的正确率，但是直接利用眉毛图像进行身份鉴别的方法还未见报道。由于眉毛只是人脸图像中的很小一部分，其中的细节在人脸图像中通常没有被详细地记录，所以在人脸识别中只能大致使用眉毛的轮廓信息，而眉毛图像中那些对身份识别具有重要意义的细节特征则难于被充分地使用。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于眉毛识别的身份鉴别方法，该方法直接利用眉毛识别进行身份鉴别，它能够充分利用眉毛中的轮廓和纹理等细节信息进行身份鉴别。眉毛识别不仅是人脸识别的一种重要补充，而且还可能在某些应用中取代人脸识别而成为一种崭新的、独立的生物特征识别技术。

本发明的基于眉毛识别的身份鉴别方法，其特征在于包括步骤：1)建立与个人身份相关联的高清晰度眉毛图像数据库并装入计算机；2)用数字图像设备将高清晰度的当前眉毛图像输入计算机，使得眉毛图像的分辨率至少达到宽×高为96×32，以保证当前眉毛图像包含足够清晰的细节和纹理信息；3)通过计算机采用模板匹配法将当前眉毛图像与眉毛图像数据中的记录进行比对以确定其中最接近的眉毛身份记录，并把它作为当前眉毛图像的所属个人身份，其中的具体步骤如下：

a)把眉毛图像数据库中的眉毛图像和当前眉毛图像归一化为相同的

大小，用W和H分别表示归一化后所有眉毛图像的宽和高，使得

32≤H＜128且W为H的2~5倍，比如可取W＝128，H＝64；

b)用N表示眉毛图像数据库的记录总数，用E_k表示眉毛图像数据库中的第k个眉毛图像记录，用X_k(i，j)表示E_k中的像素，用r_i，j ^k、g_i，j ^k和b_i，j ^k分别表示X_k(i，j)的三个颜色分量，其中1≤i≤W，1≤j≤H，1≤k≤N；

c)用E_c表示当前眉毛图像，用X_c(i，j)表示E_c中的像素，用r_i，j ^c、g_i，j ^c和b_i，j ^c分别表示X_c(i，j)的三个颜色分量，其中1≤i≤W，1≤j≤H；

d)计算当前眉毛图像E_c和第k个眉毛图像记录E_k之间的距离d_ck：

$d_{\mathrm{ck}}=\underset{i=1}{\overset{H}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{W}{\mathrm{\Σ}}}\left[\right|r_{i,j}^c-r_{i,j}^k|+|g_{i,j}^c-g_{i,j}^k|+|b_{i,j}^c-b_{i,j}^k\left|\right],1\≤k\≤N$

e)计算使d_ck最小的下标 $k_{\min }=\underset{1\≤k\≤N}{\arg \min }\left\{d_{\mathrm{ck}}\right\};$

f)把眉毛图像数据库中的第k_min个眉毛图像记录E_kmin所属的个人身份作为E_c所属的个人身份。

本发明的基本原理在于，人类的眉毛具有多种多样的形状，无固定结构，具有很好的身份特异性，所以可以单独作为身份鉴别的一种有效特征。

本发明的优势在于，直接利用眉毛图像进行身份鉴别比利用整个人脸图像进行身份鉴别，可以获得更高的正确率，因为与人脸图像相比，眉毛图像受光照和表情影响较小，因此具有更好的稳定性和抗干扰性。

本发明的创新之处在于，它所使用的眉毛图像包含了足够清晰的细节和纹理信息，从而在通过计算机将当前眉毛图像与眉毛图像数据库中的记录进行比对时能够间接地利用这些信息提高身份鉴别的可靠性和正确率。这些细节和纹理信息在通常的人脸识别方法中是无法使用的，因为在人脸识别方法所使用的人脸图像中，眉毛只是一小部分，眉毛的细节和纹理信息也比较模糊，所以即使在某些人脸识别方法利用了眉毛特征，也只是大致使用眉毛的模糊轮廓信息。虽然本发明中的某些计算公式已经科技文献中有类似描述，但是由于它们通过结合数字图像输入设备和计算机，用于比对高清晰度的当前眉毛图像和眉毛图像数据库中的记录，产生了一种新颖的组合效果，实现了一种新颖的身份鉴别方法。

附图说明

图1是方法的原理框图。

具体实施方式

目前，与本发明密切相关的数字图像输入设备和计算机可以直接从市场上购买，眉毛图像数据库可以根据应用场合的需要分批次地组织不同年龄和性别的个人采用拍照、摄像或扫描等方法来建立，通过计算机将当前眉毛图像与眉毛图像数据库中的记录进行比对以确定当前眉毛图像所属个人身份的具体步骤可以用Visual C++6.0等编程工具实现。

本发明可应用于人脸识别方法所能应用的几乎所有领域，比如司法和刑侦，一个更具体的应用是基于眉毛识别的考勤管理系统。

Claims (1)

1.一种基于眉毛识别的身份鉴别方法，其特征在于包括步骤：

1)建立与个人身份相关联的高清晰度眉毛图像数据库并装入计算机；

2)用数字图像设备将高清晰度的当前眉毛图像输入计算机，使得眉毛图像的分辨率至少达到宽×高为96×32，以保证当前眉毛图像包含足够清晰的细节和纹理信息；

3)通过计算机将当前眉毛图像与眉毛图像数据中的记录进行比对以确定其中最接近的眉毛身份记录，并把它作为当前眉毛图像的所属个人身份，具体步骤描述如下：

a)把眉毛图像数据库中的眉毛图像和当前眉毛图像归一化为相同的大小，用W和H分别表示归一化后所有眉毛图像的宽和高，使得32≤H≤128且W为H的2～5倍；

b)用N表示眉毛图像数据库的记录总数，用E_k表示眉毛图像数据库中的第k个眉毛图像记录，用X_k(i，j)表示E_k中的像素，用r_i，j ^k、g_i，j ^k和b_i，j ^k分别表示X_k(i，j)的三个颜色分量，其中1≤i≤W，1≤j≤H，1≤k≤N；

c)用E_c表示当前眉毛图像，用X_c(i，j)表示E_c中的像素，用r_i，j ^c、g_i，j ^c和b_i，j ^c分别表示X_c(i，j)的三个颜色分量，其中1≤i≤W，1≤j≤H；

d)计算当前眉毛图像E_c和第k个眉毛图像记录E_k之间的距离d_ck：

$d_{\mathrm{ck}}=\underset{i=1}{\overset{H}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{W}{\mathrm{\Σ}}}\left[\right|r_{i,j}^c-r_{i,j}^k|+|g_{i,j}^c-g_{i,j}^k|+|b_{i,j}^c-b_{i,j}^k\left|\right],1\≤k\≤N;$

e)计算使d_ck最小的下标

$k_{\min }=\underset{1\≤k\≤N}{\arg \min }\left\{d_{\mathrm{ck}}\right\};$

f)把眉毛图像数据库中的第k_min个眉毛图像记录E_kmin所属的个人身份作为E_c所属的个人身份。

Images