一種基于增量子空間學(xué)習(xí)算法的人臉識(shí)別方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及人臉識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于增量子空間學(xué)習(xí)算法的人臉識(shí)別方法。
【背景技術(shù)】
[0002]近年來，隨著人臉識(shí)別相關(guān)技術(shù)的快速發(fā)展，尋找一種精準(zhǔn)且高效的面部特征提取方法己成為人工智能和模式識(shí)別等領(lǐng)域的研宄熱點(diǎn)問題，這些與人臉圖像相關(guān)的技術(shù)主要包括人臉識(shí)別、人臉重建、表情識(shí)別等。在傳統(tǒng)ASM中，通過PCA變換獲得形狀主成分向量并結(jié)合形狀參數(shù)建立一個(gè)線性統(tǒng)計(jì)形狀模型。當(dāng)定位新的測試圖像特征點(diǎn)時(shí)，如果己有的訓(xùn)練集樣本不包含當(dāng)前測試圖像的姿態(tài)、光照、表情等因素時(shí)，會(huì)直接導(dǎo)致模型匹配失敗。采用傳統(tǒng)PCA方法不能實(shí)時(shí)有效地更新模型中的協(xié)方差矩陣和平均紋理輪廓。要解決這些問題，可以實(shí)時(shí)更新訓(xùn)練集中的人臉信息，為訓(xùn)練集中人臉信息和灰度信息提供更可靠的依據(jù)，采用增量子空間學(xué)習(xí)算法對(duì)訓(xùn)練集實(shí)時(shí)更新。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003]本發(fā)明的目的在于，針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足提供一種能夠取得較好特征點(diǎn)定位結(jié)果，提高匹配準(zhǔn)確率的基于增量子空間學(xué)習(xí)算法的人臉識(shí)別方法。
[0004]為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明所采取的技術(shù)方案如下:一種基于增量子空間學(xué)習(xí)算法的人臉識(shí)別方法，步驟如下:
[0005](I)創(chuàng)建具有人臉圖像樣本的數(shù)據(jù)庫；
[0006](2)對(duì)數(shù)據(jù)庫中的人臉圖像樣本進(jìn)行檢測定位，判斷圖像中是否有人臉，如果有人臉，則做出準(zhǔn)確的定位；
[0007](3)對(duì)檢測定位后的人臉圖像樣本進(jìn)行預(yù)處理；
[0008](4)采用增量子空間學(xué)習(xí)算法對(duì)預(yù)處理后的人臉圖像樣本進(jìn)行特征提取；
[0009](5)利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)經(jīng)特征提取后的人臉圖像樣本進(jìn)行訓(xùn)練；
[0010](6)通過攝像機(jī)或掃描儀采集人臉圖像；
[0011](7)對(duì)采集的人臉圖像進(jìn)行檢測定位，判斷圖像中是否有人臉，如果有人臉，則做出準(zhǔn)確的定位；
[0012](8)對(duì)步驟(7)檢測定位后的人臉圖像進(jìn)行預(yù)處理；
[0013](9)采用增量子空間學(xué)習(xí)算法對(duì)步驟(8)中預(yù)處理后的人臉圖像進(jìn)行特征提取；
[0014](10)將步驟(9)中待識(shí)別的人臉圖像的投影系數(shù)與數(shù)據(jù)庫中人臉圖像樣本集的投影系數(shù)進(jìn)行比對(duì)，輸出識(shí)別結(jié)果。
[0015]所述的步驟(3)和(8)中的預(yù)處理是依據(jù)3D人臉形變模型法建立具有3D形狀與紋理的人臉模型。
[0016]本發(fā)明的有益效果在于，該基于增量子空間學(xué)習(xí)算法的人臉識(shí)別方法可以不斷的更新訓(xùn)練集中的人臉樣本，建立更充分的先驗(yàn)知識(shí)信息，為訓(xùn)練集中人臉信息和灰度信息提供更可靠的依據(jù)。
【附圖說明】
[0017]圖1為基于增量子空間學(xué)習(xí)算法的人臉識(shí)別方法流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0018]下面結(jié)合附圖通過具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案作進(jìn)一步說明。
[0019]一種基于增量子空間學(xué)習(xí)算法的人臉識(shí)別方法，步驟如下:
[0020](I)創(chuàng)建具有人臉圖像樣本的數(shù)據(jù)庫；
[0021](2)對(duì)數(shù)據(jù)庫中的人臉圖像樣本進(jìn)行檢測定位，判斷圖像中是否有人臉，如果有人臉，則做出準(zhǔn)確的定位；
[0022](3)對(duì)檢測定位后的人臉圖像樣本進(jìn)行預(yù)處理；
[0023](4)采用增量子空間學(xué)習(xí)算法對(duì)預(yù)處理后的人臉圖像樣本進(jìn)行特征提取；
[0024](5)利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)經(jīng)特征提取后的人臉圖像樣本進(jìn)行訓(xùn)練；
[0025](6)通過攝像機(jī)或掃描儀采集人臉圖像；
[0026](7)對(duì)采集的人臉圖像進(jìn)行檢測定位，判斷圖像中是否有人臉，如果有人臉，則做出準(zhǔn)確的定位；
[0027](8)對(duì)步驟(7)檢測定位后的人臉圖像進(jìn)行預(yù)處理；
[0028](9)采用增量子空間學(xué)習(xí)算法對(duì)步驟(8)中預(yù)處理后的人臉圖像進(jìn)行特征提?。?br>[0029](10)將步驟(9)中待識(shí)別的人臉圖像的投影系數(shù)與數(shù)據(jù)庫中人臉圖像樣本集的投影系數(shù)進(jìn)行比對(duì)，輸出識(shí)別結(jié)果。
[0030]其中步驟(3)和(8)中的預(yù)處理是依據(jù)3D人臉形變模型法建立具有3D形狀與紋理的人臉模型。
【主權(quán)項(xiàng)】
1.一種基于增量子空間學(xué)習(xí)算法的人臉識(shí)別方法，其特征在于，步驟如下: (1)創(chuàng)建具有人臉圖像樣本的數(shù)據(jù)庫； (2)對(duì)數(shù)據(jù)庫中的人臉圖像樣本進(jìn)行檢測定位，判斷圖像中是否有人臉，如果有人臉，則做出準(zhǔn)確的定位； (3)對(duì)檢測定位后的人臉圖像樣本進(jìn)行預(yù)處理； (4)采用增量子空間學(xué)習(xí)算法對(duì)預(yù)處理后的人臉圖像樣本進(jìn)行特征提??； (5)利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)經(jīng)特征提取后的人臉圖像樣本進(jìn)行訓(xùn)練； (6)通過攝像機(jī)或掃描儀采集人臉圖像； (7)對(duì)采集的人臉圖像進(jìn)行檢測定位，判斷圖像中是否有人臉，如果有人臉，則做出準(zhǔn)確的定位； (8)對(duì)步驟(7)檢測定位后的人臉圖像進(jìn)行預(yù)處理； (9)采用增量子空間學(xué)習(xí)算法對(duì)步驟(8)中預(yù)處理后的人臉圖像進(jìn)行特征提取； (10)將步驟(9)中待識(shí)別的人臉圖像的投影系數(shù)與數(shù)據(jù)庫中人臉圖像樣本集的投影系數(shù)進(jìn)行比對(duì)，輸出識(shí)別結(jié)果。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于增量子空間學(xué)習(xí)算法的人臉識(shí)別方法，其特征在于，所述的步驟(3)和(8)中的預(yù)處理是依據(jù)3D人臉形變模型法建立具有3D形狀與紋理的人臉模型。
【專利摘要】一種基于增量子空間學(xué)習(xí)算法的人臉識(shí)別方法，步驟如下：(1)創(chuàng)建人臉圖像樣本數(shù)據(jù)庫；(2)對(duì)數(shù)據(jù)庫中的人臉圖像樣本進(jìn)行檢測定位；(3)對(duì)檢測定位后的人臉圖像樣本進(jìn)行預(yù)處理；(4)采用增量子空間學(xué)習(xí)算法對(duì)預(yù)處理后的人臉圖像樣本進(jìn)行特征提??；(5)利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)人臉圖像樣本進(jìn)行訓(xùn)練；(6)通過儀器采集人臉圖像；(7)對(duì)采集的人臉圖像進(jìn)行檢測定位；(8)對(duì)步驟(7)檢測定位后的人臉圖像進(jìn)行預(yù)處理；(9)采用增量子空間學(xué)習(xí)算法對(duì)步驟(8)中預(yù)處理后的人臉圖像進(jìn)行特征提??；(10)將步驟(9)中待識(shí)別的人臉圖像的投影系數(shù)與數(shù)據(jù)庫中人臉圖像樣本集的投影系數(shù)進(jìn)行比對(duì)，輸出識(shí)別結(jié)果。
【IPC分類】G06K9-66
【公開號(hào)】CN104598935
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201410833063
【發(fā)明人】孫偉
【申請(qǐng)人】天津瑞為拓新科技發(fā)展有限公司
【公開日】2015年5月6日
【申請(qǐng)日】2014年12月29日