发明名称 基于光学非下采样轮廓波变换的人脸识别方法
摘要 本发明涉及一种基于光学非下采样轮廓波变换的人脸识别方法,包括光学非下采样Contourlet变换模块,特征提取模块和模式分类模块;先将人脸图像经光学非下采样Contourlet变换模块实现非下采样Contourlet变换,得到人脸图像非下采样Contourlet变换的数值结果;然后由特征提取模块从人脸图像非下采样Contourlet变换的数值结果中提取人脸的轮廓、姿态,以及眼睛、鼻子、嘴巴等器官的特征;再由模式分类模块将所提取的人脸特征与标准人脸图像的特征进行相似度比对,得到人脸识别结果。本发明提出的人脸识别方法可以用于机密信息存取控制、户口和身份证管理、门禁控制系统等众多领域,与传统的人脸识别方法相比,它可以提高人脸识别速度。
申请公布号 CN101571919B 申请公布日期 2011.08.31
申请号 CN200910103948.9 申请日期 2009.05.26
申请人 重庆大学 发明人 韩亮;钟将;温罗生;李勇明;蒲秀娟;覃剑;余传祥;蒲亨立
分类号 G06K9/00(2006.01)I;G06K9/46(2006.01)I;G06K9/62(2006.01)I;G02F1/35(2006.01)I 主分类号 G06K9/00(2006.01)I
代理机构 重庆市前沿专利事务所 50211 代理人 郭云
主权项 一种基于光学非下采样轮廓波变换的人脸识别方法,其特征在于:包括光学非下采样Contourlet变换模块,特征提取模块和模式分类模块;将人脸图像经所述光学非下采样Contourlet变换模块实现非下采样Contourlet变换,得到人脸图像非下采样Contourlet变换的数值结果:所述光学非下采样Contourlet变换模块中氦氖激光器(1)位于针孔滤波器(2)前方16~20cm处,该针孔滤波器(2)位于准直透镜(3)的前焦面处,准直透镜(3)后方16~20cm处安装分光器(4),该分光器(4)后方25~30cm处安装第一电寻址空间光调制器(5),该第一电寻址空间光调制器(5)位于第一傅里叶透镜(6)的前焦面处,第一傅里叶透镜(6)后焦面处安装第一CCD光电耦合器件(7);所述分光器(4)下方25~30cm处安装平面反射镜(8),该平面反射镜(8)后方25~30cm处安装第二电寻址空间光调制器(9),该第二电寻址空间光调制器(9)位于第二傅里叶透镜(10)的前焦面处,该第二傅里叶透镜(10)后焦面处安装第二CCD光电耦合器件(11);所述氦氖激光器(1)、针孔滤波器(2)、准直透镜(3)、分光器(4)、第一电寻址空间光调制器(5)、第一傅里叶透镜(6)、第一CCD光电耦合器件(7)在同一轴线上;所述平面反射镜(8)、第二电寻址空间光调制器(9)、第二傅里叶透镜(10)、第二CCD光电耦合器件(11)在同一轴线上;所述平面反射镜(8)的位置要保证分光器(4)分出的平行光经平面反射镜(8)反射后垂直入射到第二电寻址空间光调制器(9)上;所述第一电寻址空间光调制器(5)用电缆与第一计算机(12)相连接,第一CCD光电耦合器件(7)用电缆与第二计算机(13)相连接,第二电寻址空间光调制器(9)用电缆与第二计算机(13)相连接,第二CCD光电耦合器件(11)用电缆与第三计算机(14)相连接;氦氖激光器(1)通过针孔滤波器(2)和准直透镜(3)形成平行光经分光器(4)透射在第一电寻址空间光调制器(5)上,由第一计算机(12)控制将输入图像与非下采样Contourlet滤波器加载到第一电寻址空间光调制器(5)上,通过第一傅里叶透镜(6)实现对输入图像与非下采样Contourlet滤波器的傅里叶变换,在第一傅里叶透镜(6)的后焦面处形成输入图像与非下采样Contourlet滤波器的联合变换频谱,由第二计算机(13)控制第一CCD光电耦合器件(7)采集该联合变换频谱,并读入第二计算机(13),由第二计算机(13)控制将该联合变换频谱加载到第二电寻址空间光调制器(9)上,由分光器(4)将平行光分路到平面反射镜(8),调整平面反射镜(8)的位置,使分光器(4)分路来的平行光经平面反射镜(8)反射后垂直入射到第二电寻址空间光调制器(9)上,通过第二傅里叶透镜(10)实现对联合变换频谱的傅里叶变换,由第三计算机(14)控制第二CCD光电耦合器件(11)采集联合变换频谱的傅里叶变换结果,即输入人脸图像的非下采样Contourlet变换的数值结果,并读入第三计算机(14);将人脸图像非下采样Contourlet变换的数值结果经所述特征提取模块提取人脸的轮廓、姿态,以及眼睛、鼻子、嘴巴三种器官的特征:所述特征提取模块对人脸图像的非下采样Contourlet变换的数值结果中的各个高频方向子带系数的统计特征用GGD模型拟合,利用极大似然估计来获得GGD模型的参数,提取人脸的轮廓、姿态,以及眼睛、鼻子、嘴巴三种器官的特征,该特征提取模块由第三计算机(14)实现;将所提取的人脸特征经所述模式分类模块与标准人脸图像的特征进行相似度比对,得到人脸识别结果:所述模式分类模块用图像的各个高频方向子带的基于GGD模型的K‑L距离之和作为相似性测度,将输入的待识别人脸图像的特征与标准人脸图像的特征进行相似度比对,得到人脸识别结果,该模式分类模块由第三计算机(14)实现。
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