一種使用二維主元-獨立元綜合分析技術的行動裝置人臉識別方法
2023-07-16 17:51:31
一種使用二維主元-獨立元綜合分析技術的行動裝置人臉識別方法
【專利摘要】本發明提供一種使用二維主元-獨立元綜合分析技術的行動裝置人臉識別方法，本方法使用2DPCA-ICA分析技術實現帶攝像頭的移動終端的人臉識別。使用中，需要終端具有拍照功能以採集人臉信息，然後利用2DPCA-ICA分析技術進行人臉信息的比對實現人臉識別。
【專利說明】一種使用二維主元-獨立元綜合分析技術的行動裝置人臉識別方法
【技術領域】
[0001]本發明涉及智能身份識別【技術領域】，具體地說是一種使用二維主元-獨立元綜合分析技術的行動裝置人臉識別方法。
【背景技術】
[0002](I) 二維主元-獨立元綜合分析(2DPCA-1CA)
傳統獨立元分析(Independent Component Analysis, ICA)用於人臉識別首先是將人臉圖像矩陣轉換成向量求白化矩陣，然後利用快速固定點算法求分離矩陣，獲得人臉圖像獨立基子空間，從而實現人臉識別。二維主元分析(Two-dimens1nal PrincipleComponent Analysis, 2DPCA)無須將人臉圖像矩陣轉換成向量,直接利用二維人臉圖像矩陣求協方差矩陣，其特徵值與特徵向量的計算得到簡化。2DPCA-1CA結合2DPCA與ICA的特點，通過2DPCA計算白化矩陣；接著利用ICA獲得人臉圖像的獨立元；然後構造獨立基子空間；最後依據測試樣本在獨立基子空間上的投影特徵實現人臉識別。
[0003]2DPCA是線性模型參數估計的一種常用方法。基本思想是對輸入的圖像矩陣進行規範化，求其協方差矩陣，進行特徵值分解，選取其中較大特徵值對應的特徵向量作為方向進行投影。投影后的卡模式(Card emulat1n),相當於一張採用RFID技術的IC卡。可以替代大量的IC卡(包括信用卡)場合商場刷卡、公交卡、門禁管制，車票，門票等等。此種方式下，有一個極大的優點，那就是卡片通過非接觸讀卡器來供電，即便是寄主設備(如手機)沒電也可以工作。
[0004]在人臉識別中，許多重要信息包含在高階統計信息中。ICA是一種基於高階統計信息的去相關多元數據處理方法。其基本思想是用一組基函數來表示一系列隨機變量，同時，各元之間是統計獨立的或者儘可能獨立。獨立元分析是實現盲源分離的最有效方法之
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[0005]( 2 )移動終端人臉識別
人臉識別技術是一項新興的生物識別技術。它廣泛採用區域特徵分析算法，融合了計算機圖像處理技術與生物統計學原理於一體，利用計算機圖像處理技術從視頻中提取人像特徵點，利用生物統計學的原理進行分析建立數學模型，最終實現身份的確認。隨著手機、平板電腦等移動終端的普及和發展，其功能越來越強大，手機購物、手機銀行等新興事物漸漸被人們接受，移動終端的安全問題也越來越突出，移動終端上的生物識別技術越發重要。
【發明內容】
[0006]本發明的目的是提供一種使用二維主元-獨立元綜合分析技術的行動裝置人臉識別方法。
[0007]本發明的目的是按以下方式實現的，具體步驟如下:
(I)人臉圖像採集:通過攝像鏡頭採集圖像，包括靜態圖像、動態圖像、不同的位置、不同表情方面都得得到很好的採集；
(2)人臉檢測:即在圖像中準確標定出人臉的位置和大小；
(3)人臉圖像預處理:系統獲取的原始圖像由於受到各種條件的限制和隨機幹擾，往往不能直接使用，對於人臉圖像而言，其預處理過程主要包括人臉圖像的光線補償、灰度變換、直方圖均衡化、歸一化、幾何校正、濾波以及銳化；
(4)人臉圖像特徵提取:通過2DPCA-1CA，依據訓練樣本數據求訓練樣本的白化，在此基礎上利用快速固定點算法求分離矩陣，從而獲得獨立基子空間；
(5)人臉圖像匹配與識別:通過2DPCA-1CA將訓練樣本在獨立基子空間中的投影特徵進行比較，即可實現人臉識別。
[0008]本發明的目的有益效果是:人臉識別技術是一項新興的生物識別技術。它廣泛採用區域特徵分析算法，融合了計算機圖像處理技術與生物統計學原理於一體，利用計算機圖像處理技術從視頻中提取人像特徵點，利用生物統計學的原理進行分析建立數學模型，最終實現身份的確認。隨著手機、平板電腦等移動終端的普及和發展，其功能越來越強大，手機購物、手機銀行等新興事物漸漸被人們接受，移動終端的安全問題也越來越突出，移動終端上的生物識別技術越發重要。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0009]圖1是使用二維主元-獨立元綜合分析(2DPCA-1CA)技術的移動終端人臉識別流程圖。
【具體實施方式】
[0010]參照說明書附圖對本發明的一種使用二維主元-獨立元綜合分析技術的行動裝置人臉識別方法作以下詳細地說明。
[0011]本發明的一種使用二維主元-獨立元綜合分析技術的行動裝置人臉識別方法，具體步驟如下:
(1)人臉圖像採集:通過攝像鏡頭採集圖像，比如靜態圖像、動態圖像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的採集；
(2)人臉檢測:即在圖像中準確標定出人臉的位置和大小；
(3)人臉圖像預處理:系統獲取的原始圖像由於受到各種條件的限制和隨機幹擾，往往不能直接使用，對於人臉圖像而言，其預處理過程主要包括人臉圖像的光線補償、灰度變換、直方圖均衡化、歸一化、幾何校正、濾波以及銳化等；
(4)人臉圖像特徵提取:通過2DPCA-1CA，依據訓練樣本數據求訓練樣本的白化，在此基礎上利用快速固定點算法求分離矩陣，從而獲得獨立基子空間；
(5)人臉圖像匹配與識別:通過2DPCA-1CA將訓練樣本在獨立基子空間中的投影特徵與訓練樣本的投影特徵進行比較，即可實現人臉識別。
[0012]除說明書所述的技術特徵外，均為本專業技術人員的已知技術。
【權利要求】
1.一種使用二維主元-獨立元綜合分析技術的行動裝置人臉識別方法，其特徵在於，具體步驟如下: (1)人臉圖像採集:通過攝像鏡頭採集圖像，包括靜態圖像、動態圖像、不同的位置、不同表情方面都得得到很好的採集； (2)人臉檢測:即在圖像中準確標定出人臉的位置和大小； (3)人臉圖像預處理:系統獲取的原始圖像由於受到各種條件的限制和隨機幹擾，往往不能直接使用，對於人臉圖像而言，其預處理過程主要包括人臉圖像的光線補償、灰度變換、直方圖均衡化、歸一化、幾何校正、濾波以及銳化； (4)人臉圖像特徵提取:通過2DPCA-1CA，依據訓練樣本數據求訓練樣本的白化，在此基礎上利用快速固定點算法求分離矩陣，從而獲得獨立基子空間； (5)人臉圖像匹配與識別:通過2DPCA-1CA將訓練樣本在獨立基子空間中的投影特徵進行比較，即可實現人臉識別。
【文檔編號】G06K9/64GK104268585SQ201410531181
【公開日】2015年1月7日 申請日期:2014年10月10日 優先權日:2014年10月10日
【發明者】王闖, 李潛, 戴鴻君, 於治樓 申請人:浪潮集團有限公司