| 主权项 |
1、一种基于块内相关性的人脸识别方法，其特征在于一个将人脸图像分块重排的算法、一个基于二维主元分析的最优投影方向计算方法和一个通过计算欧式距离比较相似度的识别算法，具体步骤分建库和识别两个阶段：(1)建库阶段①对样本图像进行标准化，包括光线归一化和尺寸归一化；②把经过步骤①得到的标准化样本图像分割成若干互不重叠的块，然后把每块的像素重排成一行，构成一幅新的二维图像矩阵，图像分块重排的目的是把原图像的块内相关性转化为新的二维图像矩阵的行内相关性；③将步骤②得到的新的二维图像矩阵作为输入图像，选择一定的主元数目，使用二维主元分析方法计算出最优投影向量组X1，X2，…，Xd，根据二维主元分析方法，这些最优投影向量取决于新的二维图像矩阵的行内相关性，也即原图像的块内相关性，块内相关性也就是局部相关性，局部相关性是人脸识别的重要依据；④将新构造出的二维图像矩阵向最优投影方向上投影，抽取出反映人脸特征的数据，即特征矩阵，并将其全部保存在数据库中，待识别阶段使用；(2)识别阶段①对测试图像按照建库阶段步骤①描述的方法进行标准化；②对经过识别阶段步骤①得到的标准化测试图像按照建库阶段步骤②描述的方法进行分块重排，得到新的二维图像矩阵；③将识别阶段步骤②得到的新的二维图像矩阵按照建库阶段步骤④描述的方法向最优投影方向上投影，获得相应的特征矩阵；④计算识别阶段步骤③得到的特征矩阵与建库阶段步骤④得到的数据库中各特征矩阵之间的欧式距离，将距离最近的特征矩阵对应的人脸图像判别为匹配图像，匹配图像对应的分类即为识别结果。 |
