基于空间滤波器的人脸识别方法

摘要

本发明公开了基于空间滤波器的人脸识别方法，首先根据人脸模板图像设计对应的空间滤波器，并将空间滤波器存储在滤波器数据库中；将输入的待识别人脸图像变换为频域待识别人脸图像，频域待识别人脸图像与滤波器数据库中的空间滤波器进行匹配相关运算。如果待识别人脸图像与人脸模板图像是同一个人，空间滤波器的输出相关平面会出现一个尖锐的峰值；反之，如果待识别人脸图像与人脸模板图像不是同一个人，则输出相关平面不会出现尖锐的峰值。解决了当人脸姿态、表情、成像噪声、遮挡以及环境光照发生较大变化时人脸识别难的问题，取得了较好的识别效果，且识别时间短。

主权项

基于空间滤波器的人脸识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、对输入的人脸模板图像选取滤波器算法，制作空间滤波器，并将空间滤波器存入滤波器数据库；S2、对输入的待识别人脸图像作频域变换，得到频域待识别人脸图像；S3、从滤波器数据库中选取一个空间滤波器与频域待识别人脸图像进行相关匹配运算，得到空间滤波器响应函数；S4、对空间滤波器响应函数的输出相关平面进行检测，若输出相关平面出现尖锐的相关峰值，则输入的待识别人脸图像与人脸模板图像相匹配，结束人脸识别过程；若输出相关平面未出现尖锐的相关峰值，则输入的待识别人脸图像与人脸模板图像不匹配，转入步骤S5；S5、若滤波器数据库已遍历，则结束人脸识别过程；若滤波器数据库未遍历，则从滤波器数据库中选择另一空间滤波器，与频域待识别人脸图像进行相关匹配运算，得到空间滤波器响应函数，然后返回步骤S4；步骤S1中，所述滤波器算法包括自适应优化滤波器算法，匹配相关峰能量与输入信号总能量之比达到最大值，其中F为人脸模板图像的FFT变换，B为背景噪声的FFT变换，G是F的子集，F＝G+B；当输入的人脸模板图像没有遮挡时，G＝F，当没有背景噪声时，B＝0,或者所述滤波器算法包括自适应优化滤波器算法，传输匹配能量与传输不匹配能量之比达到最小值，B为背景噪声的FFT变换，G为F的子集，O为G的补集；当没有背景噪声时，B＝0，当输入的人脸模板图像没有遮挡时，O＝0，或者所述滤波器算法包括自适应优化滤波器算法，总传输峰值强度与总输入能量之比X₄＝(G+B)/F·e_jωγ达到最大值，或者峰值相关能量达到最大值；F为人脸模板图像的FFT变换，B为背景噪声的FFT变换，G是F的子集。