基于人脸稀疏描述子的单样本人脸识别方法

摘要

本发明公开了一种基于人脸稀疏描述子的单样本人脸识别方法，包括以下步骤：（1）对参考图像集中所有用到的人脸图像进行对齐和归一化的预处理；（2）在每张人脸图像上计算一组尺度空间和差分尺度空间进行关键点检测；（3）选取以关键点为中心的局部区域，统计此区域的梯度方向直方图；将直方图作为此关键点对应的局部特征描述；（4）在局部匹配的基础上，计算待测试图像和参考图像集中每幅图像的不相似性度量；（5）根据不相似性度量，采用最近邻分类器对输入的待测试图像进行分类识别。本发明在处理遮挡、表情和姿势等变化条件下的单样本人脸识别问题非常有效。

主权项

基于人脸稀疏描述子的单样本人脸识别方法，其特征在于，包括以下步骤： （1）对参考图像集中所有用到的人脸图像进行对齐和归一化的预处理； （2）在每张人脸图像上经由以下步骤计算人脸稀疏描述子： （2‑1）关键点定位： （2‑1‑1）计算一组尺度空间； （2‑1‑2）根据上述尺度空间计算差分尺度空间； （2‑1‑3）计算差分尺度空间中的极值点及其在尺度空间上对应的位置，将此作为关键点； （2‑2）选取以上述关键点为中心的局部区域，统计此区域的梯度方向直方图；将直方图作为此关键点对应的局部特征描述； （2‑3）所有关键点对应的局部特征描述集合在一起即成为该人脸图像对应的关键点局部特征描述集合，也就是该人脸图像对应的人脸稀疏描述子； （3）输入待测试图像，按照步骤（2）计算得到待测试图像对应的人脸稀疏描述子；在局部匹配的基础上，计算待测试图像和参考图像集中每幅图像的不相似性度量； （4）根据步骤（3）所得到的不相似性度量，采用最近邻分类器对输入的待测试图像进行分类识别。