一种基于每人一幅图像的自动人脸识别方法

摘要

本发明公开了一种基于每人一幅图像的自动人脸识别方法，包括通过数字图像输入设备获取数字灰度图像，利用眼睛定位的信息获取人脸区域，其特征是该方法包括以下步骤：(1)若识别机制未训练好，则执行步骤(2)，否则转到步骤(4)；(2)生成训练图像的加投影图像；(3)利用主成分分析技术生成加投影图像的特征空间；(4)接收待识别图像；(5)生成待识别图像的加投影图像；(6)在加投影图像特征空间中对待识别图像的加投影图像和训练图像的加投影图像进行比对；(7)以比对相似度最大的训练图像所对应的对象作为识别结果。本发明的优点是只需每人有一幅图像就可以进行自动人脸识别，以辅助提高数字人脸图像检测与识别装置的性能。

主权项

1、一种基于每人一幅图像的自动人脸识别方法，包括数字人脸图像检测与识别装置通过数字图像输入设备获取数字灰度图像，利用眼睛定位的信息获取人脸区域，然后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，其特征是该方法包括以下步骤：(1)若识别机制未训练好，则执行步骤(2)，否则转到步骤(4)；(2)生成训练图像的加投影图像；(3)利用主成分分析技术生成加投影图像的特征空间；(4)接收待识别图像；(5)生成待识别图像的加投影图像；(6)在加投影图像特征空间中对待识别图像的加投影图像和训练图像的加投影图像进行比对；(7)以比对相似度最大的训练图像所对应的对象作为识别结果；(8)结束；其中，在步骤(2)，(5)中，生成加投影图像的步骤是：(1)获取数字灰度图像；(2)通过以下公式计算出图像的垂直投影VP(x)和水平投影HP(y)，其中P是一幅N1 ×N2大小的数字灰度图像，P(x，y)表示P中点(x，y)处的灰度值，x∈[1，N1]，y∈[1，N2]：$V_P\left(x\right)=\underset{y=1}{\overset{N_2}{\Sigma }}P(x,y)$ $H_P\left(y\right)=\underset{x=1}{\overset{N_1}{\Sigma }}P(x,y);$ (3)生成原图像(即P)的投影图MP，MP在点(x，y)处的灰度值MP(x，y)通过以下公式计算：$M_P(x,y)=\frac{V_P\left(x\right)H_P\left(y\right)}{N_1{N}_2\bar{P}},$ 其中P是P的平均灰度值：$\bar{P}=\frac{\underset{x=1}{\overset{N_1}{\Sigma }}\underset{y=1}{\overset{N_2}{\Sigma }}P(x,y)}{N_1{N}_2};$ (4)生成原图像的加投影图像Pα，Pα在点(x，y)处的灰度值Pα(x，y)通过以下公式计算：$P_{\alpha }(x,y)=\frac{P(x,y)+\alpha M_P(x,y)}{1+\alpha },$ 其中α是用户预设的一个(0，1)之间的小数值。