基于选择性多本征空间集成的数字人脸图像识别方法

摘要

本发明公开了一种基于选择性多本征空间集成的数字人脸图像识别方法，包括获得用于选择矩形特征的训练图像集和最佳矩形特征集合；获得目标人脸库；为每一个选择出来的矩形特征生成一个本征空间；生成待识别图像在最佳矩形特征集合所对应的各本征空间中的投影向量；计算待识别图像和目标人脸库中每一幅图像的最佳矩形特征集合的相似度；以最佳矩形特征集合相似度最大的目标人脸库图像对应的对象作为识别结果。本发明优点是：即使在待识别对象具有较大表情变化或者存在部分遮挡的情况下仍然能够较准确地进行识别，从而有助于提高数字人脸图像检测与识别装置的准确性与可靠性。

主权项

1、一种基于选择性多本征空间集成的数字人脸图像识别方法，包括通过数字图像输入设备将数字灰度图像输入到数字人脸图像检测与识别装置、对人脸图像进行特征抽取和与人脸图像库中的已有图像进行比对识别，其特征在于所述人脸识别方法包括以下主要步骤：(1)若识别机制未训练好，则执行(2)，否则转到(7)；(2)获得用于选择矩形特征的训练图像集；(3)根据训练图像集选择最佳矩形特征集合；(4)获得目标人脸库；(5)以目标人脸库中的图像为训练数据，为每一个选择出来的矩形特征生成一个本征空间；(6)将目标人脸库中每幅图像在最佳矩形特征集合所对应的各本征空间中的投影向量保存起来；(7)接收待识别图像；(8)生成待识别图像在最佳矩形特征集合所对应的各本征空间中的投影向量；(9)计算待识别图像和目标人脸库中每一幅图像的最佳矩形特征集合的相似度；(10)以最佳矩形特征集合相似度最大的目标人脸库图像对应的对象作为识别结果；(11)结束。