專(zhuān)利名稱(chēng)：一種多光譜人臉識(shí)別方法及其系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及生物特征識(shí)別領(lǐng)域，具體涉及一種多光譜人臉識(shí)別方法及其系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
作為生物特征識(shí)別技術(shù)的一種，人臉識(shí)別具有直接、友好、自然、高可接受性的特點(diǎn)，使用者無(wú)任何心理障礙，且圖像采集方便；另外，我們還能夠?qū)θ四樧R(shí)別的結(jié)果作進(jìn)一步的分析，獲取諸如性別、表情、年齡等額外的豐富信息，因此該技術(shù)得到了廣泛的研究與應(yīng)用。當(dāng)前，人臉識(shí)別技術(shù)主要被應(yīng)用于視頻監(jiān)控、入口控制、刑偵破案、證件驗(yàn)證等方面，此外人臉識(shí)別技術(shù)在醫(yī)學(xué)、檔案管理、視頻會(huì)議等領(lǐng)域也有著巨大的應(yīng)用前景。目前，人臉識(shí)別系統(tǒng)及相關(guān)技術(shù)主要是基于普通RGB彩色圖像的人臉識(shí)別，這也是人們最熟悉的識(shí)別方式。理想情況下，一個(gè)魯棒的人臉檢測(cè)和識(shí)別系統(tǒng)能夠在無(wú)約束條件下辨別不同的人臉，同時(shí)它也可以對(duì)距離較遠(yuǎn)的目標(biāo)進(jìn)行辨別。但人臉表情、化妝、眼鏡、臉部散落的頭發(fā)等因素的改變都會(huì)使人臉產(chǎn)生差異，而光照、相機(jī)視角、相機(jī)的輻射響應(yīng)等外部因素也會(huì)導(dǎo)致所獲得人臉圖像產(chǎn)生巨大的變化。基于傳統(tǒng)成像系統(tǒng)的人臉識(shí)別技術(shù)由于僅僅利用了觀測(cè)對(duì)象的空間幾何特征，對(duì)于各種條件變化帶來(lái)的不確定性非常敏感，只有在外部因素和內(nèi)部因素受限的情況下才能獲得較滿(mǎn)意的效果，而在不受控環(huán)境下識(shí)別性能會(huì)急劇下降，因此有著難以克服的缺陷。

發(fā)明內(nèi)容
要解決的技術(shù)問(wèn)題為了避免現(xiàn)有技術(shù)的不足之處，本發(fā)明提出一種多光譜人臉識(shí)別方法及其系統(tǒng)，多光譜圖像是由多光譜成像儀從可見(jiàn)光到近紅外的幾十甚至數(shù)百個(gè)連續(xù)的窄波段內(nèi)獲取的圖像，不同波段的信息代表了被觀測(cè)對(duì)象在不同光譜頻段的輻射/反射情況，具有明確的物理意義。多通道光譜成像，尤其是多光譜成像的生物特征探測(cè)能夠在獲取傳統(tǒng)的生物體空間特征信息的基礎(chǔ)上，同時(shí)獲取生物體的光譜特征信息。相關(guān)研究表明，皮膚的光譜特性可以反映出皮膚色彩的唯一性，不同的人的皮膚具有不同的光譜特性，這就為利用光譜 信息識(shí)別確認(rèn)具體身份的對(duì)象提供了可能。將多光譜成像應(yīng)用于人臉識(shí)別，可探測(cè)到傳統(tǒng)光學(xué)圖像無(wú)法探測(cè)到的光譜信息，不僅可以提高識(shí)別算法的穩(wěn)定性，更能避免化妝、仿制等手段造成的偽裝欺騙，有利于整體提升人臉識(shí)別系統(tǒng)的可靠性。技術(shù)方案一種多光譜人臉識(shí)別方法，其特征在于步驟如下步驟I :從多光譜人臉圖像上提取五個(gè)區(qū)域頭發(fā)、前額、左臉頰、右臉頰和嘴唇；步驟2 :進(jìn)入探測(cè)器的輻射強(qiáng)度Lg與反射率R之間有線性關(guān)系Lg = kXR+b，根據(jù)反演模型
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權(quán)利要求
1.一種多光譜人臉識(shí)別方法，其特征在于步驟如下 步驟I:從多光譜人臉圖像上提取五個(gè)區(qū)域頭發(fā)、前額、左臉頰、右臉頰和嘴唇； 步驟2 :進(jìn)入探測(cè)器的輻射強(qiáng)度Lg與反射率R之間有線性關(guān)系Lg = kXR+b，根據(jù)反演模型 上式中，DNi為圖像上的一樣本區(qū)域的灰度值，Ri為光譜儀所得的對(duì)應(yīng)區(qū)域光譜反射率，N為樣本區(qū)域內(nèi)的像素?cái)?shù)，求和對(duì)N個(gè)點(diǎn)求和； 通過(guò)最小二乘法計(jì)算多光譜人臉圖像的光譜反射率和灰度的關(guān)系參數(shù)k，b ； 步驟3 求取頭發(fā)區(qū)域的光譜反射率對(duì)于每個(gè)人臉頭發(fā)區(qū)域，先進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)線性法反演，根據(jù)灰度DNhi得到反射率數(shù)據(jù)Rh(x，y, Ai) = (DNhi (x, y, λ ^ -b) /k，通過(guò). 得到光譜反射率向量Rh = (RhU1), RhU2), ...RhUd)'其中，R(x, y, λ )是 λ i 的波段、像素(x, y)處的反射率，In為波段數(shù)，對(duì)所選人臉頭發(fā)方塊區(qū)域內(nèi)所有像素求和； 求取前額區(qū)域的光譜反射率對(duì)于每個(gè)人臉前額區(qū)域，先進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)線性法反演，根據(jù)灰度DNfi得到反射率數(shù)據(jù)Rf(x，y, Ai) = (DNfi (x, y, λ ^ -b) /k，通過(guò)t11得到光譜反射率向量Rf =(RfU1), RfU2), ...RfUm))'其中，R(x, y,入D是入i的波段、像素(x, y)處的反射率，In為波段數(shù)，對(duì)所選人臉前額方塊區(qū)域內(nèi)所有像素求和； 求取左臉頰區(qū)域的光譜反射率對(duì)于每個(gè)人臉左臉頰區(qū)域，先進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)線性法反演，根據(jù)灰度DNki得到反射率數(shù)據(jù)Rlc (X，y,入i) = (DNlci (x, y, λ ^ -b) /k,通過(guò)只! 兒)=Τ7ΣΛ ，> )'= V,得到光譜反射率向量Rlc = IN x.y(RlcUi^RkUi),. · .Rle(Xln) ) τ ;其中，R (X，y，λ J 是 λ i 的波段、像素(X，y)處的反射率，In為波段數(shù)，對(duì)所選人臉左臉頰方塊區(qū)域內(nèi)所有像素求和； 求取右臉頰區(qū)域的光譜反射率對(duì)于每個(gè)人臉右臉頰區(qū)域，先進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)線性法反演，根據(jù)灰度DNm得到反射率數(shù)據(jù)K x, A i=) PHc從尹’,)，通過(guò) 得到光譜反射率向量Rm =(Rrc U1) ,Rrc(X2)，... Rre(Xln) )τ;其中，R (X，y，λ J 是 λ i 的波段、像素(X，y)處的反射率，In為波段數(shù)，對(duì)所選人臉右臉頰方塊區(qū)域內(nèi)所有像素求和； 求取嘴唇區(qū)域的光譜反射率對(duì)于每個(gè)人臉嘴唇區(qū)域，先進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)線性法反演，根據(jù)灰度DNli得到反射率數(shù)據(jù)R1Uj, Ai) = (DNli (x, y, λ ^ -b) /k，通過(guò)
2.一種實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求I所述多光譜人臉識(shí)別方法的系統(tǒng)，其特征在于包括多光譜成像系統(tǒng)、彩色相機(jī)、人臉識(shí)別模塊、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊、中心控制模塊和光譜儀；多光譜成像系統(tǒng)將拍攝的人臉圖像數(shù)據(jù)輸出至人臉識(shí)別模塊，人臉識(shí)別模塊根據(jù)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊中的標(biāo)準(zhǔn)人臉數(shù)據(jù)庫(kù)的信息進(jìn)行識(shí)別，然后將識(shí)別的結(jié)果進(jìn)行輸出；中心控制模塊控制多光譜成像系統(tǒng)的圖像攝取和人臉識(shí)別模塊的識(shí)別；所述多光譜成像系統(tǒng)包括物鏡(6)、液晶可調(diào)濾光片(3)和CXD相機(jī)(5);在CXD相機(jī)(5)的CXD鏡頭前設(shè)有液晶可調(diào)濾光片(3)，液晶可調(diào)濾光片(3)的前端設(shè)有物鏡(6)。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種多光譜人臉識(shí)別方法及其系統(tǒng)，其特征在于包括多光譜成像系統(tǒng)、彩色相機(jī)、人臉識(shí)別模塊、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊、中心控制模塊和光譜儀；多光譜成像系統(tǒng)將拍攝的人臉圖像數(shù)據(jù)輸出至人臉識(shí)別模塊，人臉識(shí)別模塊根據(jù)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊中的標(biāo)準(zhǔn)人臉數(shù)據(jù)庫(kù)的信息進(jìn)行識(shí)別，然后將識(shí)別的結(jié)果進(jìn)行輸出；中心控制模塊控制多光譜成像系統(tǒng)的圖像攝取和人臉識(shí)別模塊的識(shí)別；所述多光譜成像系統(tǒng)包括物鏡、液晶可調(diào)濾光片和CCD相機(jī)；在CCD相機(jī)的CCD鏡頭前設(shè)有液晶可調(diào)濾光片，液晶可調(diào)濾光片的前端設(shè)有物鏡。本方法的人臉圖像中多特征的提取，也使得識(shí)別過(guò)程中類(lèi)間距離更明顯，識(shí)別算法的可分離性更強(qiáng)，有利于提高識(shí)別效果。
文檔編號(hào)G06K9/20GK102831400SQ201210271210
公開(kāi)日2012年12月19日 申請(qǐng)日期2012年7月31日 優(yōu)先權(quán)日2012年7月31日
發(fā)明者趙永強(qiáng), 楊勁翔, 張清勇 申請(qǐng)人:西北工業(yè)大學(xué)