人脸部件特征和Gabor人脸特征融合的人脸识别方法及其装置

摘要

本发明涉及人脸部件特征和Gabor人脸特征融合的人脸识别方法及其装置，属于图像处理、计算机视觉、模式识别技术领域，该方法由基于Gabor方法的特征裸脸的提取、基于Gabor方法的图像投影特征向量的提取，以及基于Gabor方法与基于人脸部件主分量分析的多模式人脸识别方法融合的人脸识别三部分组成；该装置包括：一个长方形机箱，该机箱上安装有一个液晶显示屏和两台摄像机，还包括安装在该机箱前面板四周的四个长形的灯具，一个固定采集个人身份的数据采集装置的倾斜支架，本发明的装置提升了人脸图像采集的质量，该方法具有更高的人脸识别率。

主权项

1、一种人脸部件特征和Gabor人脸特征融合的人脸识别方法，其特征在于，由基于Gabor方法的特征裸脸的提取、基于Gabor方法的图像投影特征向量的提取，以及基于Gabor方法与基于人脸部件主分量分析的多模式人脸识别方法融合的人脸识别三部分组成；所述基于Gabor方法的特征裸脸的提取，包括以下步骤：11)对预先采集得到的训练集的每一个人的人脸图像进行五尺度八方向Gabor滤波，得到对应的人脸Gabor图像；12)对该人脸的Gabor图像均匀分块，取每块中所有象素点的平均值作为该块的特征象素点，所有特征象素点组合成Gabor特征图像，实现Gabor图像的降维；13)对训练集中所有人脸图像采用所述步骤11)、12)中的方法提取人脸Gabor特征图像，利用基于主分量分析方法中的特征脸方法，形成Gabor特征裸脸；所述基于Gabor方法的图像投影特征向量的提取，包括以下步骤：21)由数据采集得到的已知人的人脸图像采用所述步骤11)、12)中的方法提取出的已知人脸的Gabor特征图像，对已知人脸的Gabor特征图像，利用基于主分量分析方法中的投影特征向量分析方法，提取所述已知人脸的Gabor特征图像的投影特征向量；22)对待识别人的人脸图像采用步骤11)、12)提取出待识别人的Gabor特征图像，对待识别人的Gabor特征图像，利用基于主分量分析方法中的投影特征向量分析方法，提取待识别人脸的Gabor特征图像的投影特征向量；所述基于Gabor方法与基于人脸部件主分量分析的多模式人脸识别的方法融合的人脸识别，包括以下步骤：31)分别计算出待识别的人脸和已知人脸的部件图像的相似度R，各部件图像相似度分别为裸脸图像R1、眼睛+眉毛图像R2、眼睛图像R3、鼻子图像R4、嘴巴图像R5；32)计算步骤21)中的已知人脸的Gabor特征图像的投影特征向量和步骤22)中的待识别人脸的Gabor图像的投影特征向量之间的相似度R6；33)将相似度R1、R2、R3、R4、R5、R6按照加权和规则进行融合，得到待识别的人脸和已知人脸的综合相似度R0，以R0作为人脸识别的人脸相似度；34)比较步骤33)得到的相似度R0与预先设定的阈值T的大小，如果R0≥T，则判断待识别人和已知人是同一个人；如果R0＜T，则判断待识别人和已知人不是同一个人；由采集与显示装置显示出判断结果，该阈值T为错误接收率为0.1％时对应的相似度值。