CN106339702A - 一种基于多特征融合的人脸识别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于多特征融合的人脸识别方法，属于图像处理技术领域。皆在提供一种可以有效的提高人脸识别率的方法。方法步骤包括：步骤1人脸图像采集；步骤2人脸图像预处理；步骤3人脸多特征提取；步骤4人脸特征识别。本发明提供的基于多特征融合的人脸识别方法，采取了多种特征融合的方法，采用大量样本训练提取特征的特征提取子，通过多种特征融合，有效的提高了人脸识别的准确率。
Description
技术领域
本发明具体涉及一种基于多特征融合的人脸识别方法，属于图像处理技术领域。
背景技术
当前，随着模式识别和图像处理技术的发展，基于多特征融合的人脸识别技术越来越受到重视，其可以应用在身份识别***中，比如考勤***、银行自服务***、公安***等，实现快速确定人员身份，采集图像的硬件设备可以是手机，pad，普通摄像头，也可以是带有摄像头的机器人等。
目前有多种应用于人脸识别的现有技术，如中国专利，申请号：201310633797.4，公开日期：2015.06.03，公开了一种卷积神经网络和基于卷积神经网络的目标物体检测方法，中国专利，申请号：201410343863.9，公开日期：2014.10.15，公开了一种消除光照不均匀的LBP人脸识别方法，中国专利，申请号：201510350083.1，公开日期：2015.09.09，公开了一种基于Gabor变换和HOG的人脸识别特征提取方法。
现有的人脸识别技术，都是利用单一的特征提取方法，即使用较多的训练样本，也会产生人脸识别的准确率低的问题，一旦出现错误的识别结果，后果是很严重的。
发明内容
因此，针对现有技术的上述不足，本发明皆在提供一种可以有效的提高人脸识别率的方法。
本发明提供的基于多特征融合的人脸识别方法，包括以下步骤，
步骤1人脸图像采集
利用硬件设备对人脸进行图像采集；
步骤2人脸图像预处理
首先利用Adaboost算法检测人脸位置，然后利用ASM算法确定人脸特征点位置，经过仿射变换校正人脸，随后对人脸进行光照归一化处理，利用Gamma变换实现灰度图像对比度增强；
步骤3人脸多特征提取
对预处理后人脸图像分别利用卷积神经网络、基于LBP算子、HOG算子提取特征向量，将三种方法得到的特征向量进行连接融合，得到图像的多特征向量；
步骤4人脸特征识别
利用卷积神经网络、LBP算子和HOG算子训练人脸库样本，并进行降维处理得到训练模型，将步骤3得到的多特征向量与训练模型进行联合贝叶斯匹配，得到人脸之间的匹配度，将匹配度最高的人脸图像作为最终的识别结果输出。
进一步的，所述步骤1中的硬件设备为手机、摄像头或带有摄像头的机器人。
进一步的，所述步骤3中，
卷积神经网络提取特征向量具体为，利用卷积神经网络提取经过预处理后的人脸图像特征，对于128×128的人脸图像，将输出一个256维的深度学习特征；
基于LBP算子提取特征向量具体为，先将128×128图像采样为64×64图像，然后将其划分成16×16的区域，对该区域中的每一个像素点进行基于等价模式的LBP编码，随后计算每个区域LBP值出现的频率，统计得到每个区域的归一化直方图，最后将每个区域的统计直方图进行连接，得到一个944维的LBP特征向量；
基于HOG算子提取特征向量具体为，先将128×128图像采样为64×64图像，然后将其划分成8×8的单元格，统计每个单元格的梯度方向直方图，梯度方向个数为9，得到其HOG特征向量，随后将每4个单元格组成一个区域，将该区域中的所有单元格的特征向量串联起来得到该区域的特征向量，最后将所有区域的HOG特征向量串联起来得到一个576维的HOG特征向量。
其中，所述步骤3中，将三种方法得到的特征向量进行连接融合具体为，将利用卷积神经网络、基于LBP算子和基于HOG算子提取的特征向量依次串联起来，得到一个1776维的多特征向量。
本发明的有益效果在于：本发明专利提供的基于多特征融合的人脸识别方法，采取了多种特征融合的方法，采用大量样本训练提取特征的特征提取子，通过多种特征融合，有效的提高了人脸识别的准确率。
附图说明
图1为本发明一种基于多特征融合的人脸识别方法的原理图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式进行说明：
本发明为解决现有技术人脸识别率低的问题而设计，其基本原理如图1所示，本发明基于多特征融合的人脸识别方法的步骤包括，
步骤1人脸图像采集：
利用硬件设备对人脸进行图像采集。
步骤2人脸图像预处理：
首先利用Adaboost算法检测人脸位置，然后利用ASM算法确定人脸特征点位置，经过仿射变换校正人脸，随后对人脸进行光照归一化处理，利用Gamma变换实现灰度图像对比度增强，减弱光照情况对人脸的影响因素，便于之后提取特征。
步骤3人脸多特征提取：
对预处理后人脸图像分别利用卷积神经网络、基于LBP算子、HOG算子提取特征向量，将三种方法得到的特征向量进行连接融合，得到图像的多特征向量。
步骤4人脸特征识别：
利用卷积神经网络、LBP算子和HOG算子训练人脸库样本，并进行降维处理得到训练模型，将步骤3得到的多特征向量与训练模型进行联合贝叶斯匹配，得到人脸之间的匹配度，将匹配度最高的人脸图像作为最终的识别结果输出。
步骤1中的人脸图像采集，需要利用硬件设备对人脸进行图像采集，硬件设备可以是手机，pad，普通摄像头，带有摄像头的机器人，采集的图像中需要将人脸正面信息采集完全，不能有拍摄到半个人脸的情况，并且倾斜角度在正负15°以内。
卷积神经网络作为一种深度学习方法提取特征向量，在本实施例中，步骤3中的三种方法具体为：
卷积神经网络提取特征向量具体为，利用卷积神经网络提取经过预处理后的人脸图像特征，对于128×128的人脸图像，将输出一个256维的深度学习特征；
基于LBP算子提取特征向量具体为，先将128×128图像采样为64×64图像，然后将其划分成16×16的区域，对该区域中的每一个像素点进行基于等价模式的LBP编码，随后计算每个区域LBP值出现的频率，统计得到每个区域的归一化直方图，最后将每个区域的统计直方图进行连接，得到一个944维的LBP特征向量；
基于HOG算子提取特征向量具体为，先将128×128图像采样为64×64图像，然后将其划分成8×8的单元格，统计每个单元格的梯度方向直方图，梯度方向个数为9，得到其HOG特征向量，随后将每4个单元格组成一个区域，将该区域中的所有单元格的特征向量串联起来得到该区域的特征向量，最后将所有区域的HOG特征向量串联起来得到一个576维的HOG特征向量。
将三种方法得到的特征向量进行连接融合具体为，将利用卷积神经网络、基于LBP算子和基于HOG算子提取的特征向量依次串联起来，得到一个1776维的多特征向量。
最后进行人脸识别，针对采集到的1776维度的特征，与库中的人脸进行比对识别，最终获取识别结果。
本发明通过多种特征提取方法，包括传统的HOG,LBP算法，和深度学习提取特征算法，通过多种特征融合方法，能够有效的解决人脸识别中光照变化，容忍人脸在一定角度内的倾斜。本发明的特征融合提取步骤同样可以用来识别非人脸的物体，例如车辆品牌，物体等。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (4)
1.一种基于多特征融合的人脸识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤，
步骤1人脸图像采集
利用硬件设备对人脸进行图像采集；
步骤2人脸图像预处理
首先利用Adaboost算法检测人脸位置，然后利用ASM算法确定人脸特征点位置，经过仿射变换校正人脸，随后对人脸进行光照归一化处理，利用Gamma变换实现灰度图像对比度增强；
步骤3人脸多特征提取
对预处理后人脸图像分别利用卷积神经网络、基于LBP算子、HOG算子提取特征向量，将三种方法得到的特征向量进行连接融合，得到图像的多特征向量；
步骤4人脸特征识别
利用卷积神经网络、LBP算子和HOG算子训练人脸库样本，并进行降维处理得到训练模型，将步骤3得到的多特征向量与训练模型进行联合贝叶斯匹配，得到人脸之间的匹配度，将匹配度最高的人脸图像作为最终的识别结果输出。
2.如权利要求1所述的基于多特征融合的人脸识别方法，其特征在于，所述步骤1中的硬件设备为手机、摄像头或带有摄像头的机器人。
3.如权利要求1所述的基于多特征融合的人脸识别方法，其特征在于，所述步骤3中，
卷积神经网络提取特征向量具体为，利用卷积神经网络提取经过预处理后的人脸图像特征，对于128×128的人脸图像，将输出一个256维的深度学习特征；
基于LBP算子提取特征向量具体为，先将128×128图像采样为64×64图像，然后将其划分成16×16的区域，对该区域中的每一个像素点进行基于等价模式的LBP编码，随后计算每个区域LBP值出现的频率，统计得到每个区域的归一化直方图，最后将每个区域的统计直方图进行连接，得到一个944维的LBP特征向量；
基于HOG算子提取特征向量具体为，先将128×128图像采样为64×64图像，然后将其划分成8×8的单元格，统计每个单元格的梯度方向直方图，梯度方向个数为9，得到其HOG特征向量，随后将每4个单元格组成一个区域，将该区域中的所有单元格的特征向量串联起来得到该区域的特征向量，最后将所有区域的HOG特征向量串联起来得到一个576维的HOG特征向量。
4.如权利要求3所述的基于多特征融合的人脸识别方法，其特征在于，所述步骤3中，将三种方法得到的特征向量进行连接融合具体为，将利用卷积神经网络、基于LBP算子和基于HOG算子提取的特征向量依次串联起来，得到一个1776维的多特征向量。
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