一種單樣本人臉識別方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了人臉識別【技術(shù)領(lǐng)域】中的一種單樣本人臉識別方法。首先對人臉圖像進行預(yù)處理得到單張標準的人臉圖像；對人臉圖像Shearlet變換得到各子帶人臉頻譜信息；再對各子帶的人臉頻譜信息融合重構(gòu)組合成為人臉的融合圖像，并根據(jù)信息熵對融合圖像自適應(yīng)加權(quán)；然后對頻譜圖像分塊構(gòu)成子圖；計算各子圖與訓(xùn)練樣本的分類結(jié)果并做出決策，得到最終分類識別結(jié)果。本發(fā)明提出了一個完整有效的單樣本人臉識別解決方案，一定程度上解決了光照、姿態(tài)等因素的影響，識別率高、魯棒性強。
【專利說明】一種單樣本人臉識別方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及圖像處理與模式識別研究領(lǐng)域，特別涉及一種單樣本人臉識別方法。【背景技術(shù)】
[0002]人臉識別作為一種重要的生物特征識別技術(shù)，其目的是通過已登記的人臉數(shù)據(jù)庫來自動識別輸入人的身份。當前人臉識別技術(shù)已經(jīng)在門衛(wèi)系統(tǒng)、公安部門偵查、海關(guān)、金融等身份鑒別系統(tǒng)得到了廣泛應(yīng)用。但目前研究的很多人臉識別方法在很大程度上依賴于訓(xùn)練樣本的數(shù)目，在很多實際應(yīng)用場合，例如在二代身份證、駕照和護照等圖像數(shù)據(jù)中，通常每個人只有一張訓(xùn)練樣本，同樣海關(guān)、機場監(jiān)控及公安罪犯識別都是單樣本識別，使得現(xiàn)有的識別方法無法得到實際應(yīng)用。另外在現(xiàn)實人臉識別中收集多樣本的人臉庫是一項耗時、耗力的工程。
[0003]針對上述問題為了使人臉識別研究與實際應(yīng)用結(jié)合緊密，從現(xiàn)有技術(shù)中提出了單樣本人臉識別的概念，其定義是:在人臉識別系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫中，每人只采用一張人臉圖像作訓(xùn)練樣本，以備后面的特征提取、分類識別和身份鑒定。目前單樣本人臉識別的方法可分為兩種:1)通過各種技術(shù)手段對僅有的單張人臉圖像進行樣本擴充，以備學(xué)習(xí)訓(xùn)練、分類識別；2)通過不同的特征提取方法，盡可能多地從僅有的單張人臉樣本中獲取鑒別特征信息來提高識別率。本發(fā)明屬于第二種，提出了一個完整有效的單樣本人臉識別解決方案，能有效處理遮擋、表情以及姿態(tài)等變化條件下的單樣本人臉識別問題，具有很強的實用性。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明的主要目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的缺點與不足，提供一種單樣本人臉識別方法，該方法能有效處理遮擋、表情以及姿態(tài)等變化條件下的單樣本人臉識別問題，具有很強的實用性。
[0005]本發(fā)明專利所解決的技術(shù)問題可采用如下的技術(shù)解決方案來實現(xiàn):
[0006]一種單樣本人臉識別方法，其特征在于包括以下步驟:
[0007]步驟1.對待識別的人臉圖像進行尺度歸一化和光照歸一化的預(yù)處理；
[0008]步驟2.按照Shearlet變換對WXH圖像I進行L層分解，每一層都分解到8個方向，計算第Ith層dth方向子圖1 ld的信息熵eld:
[0009
【權(quán)利要求】
1.一種單樣本人臉識別方法，其特征是該方法包括以下步驟: 步驟1:通過預(yù)處理獲取單張標準的人臉圖像，并對人臉圖像Shearlet變換得到各子帶人臉頻譜信息； 步驟2:在步驟I的基礎(chǔ)上對Shearlet變換后同尺度不同方向的人臉頻譜圖像進行融合； 步驟3:對不同尺度的融合頻譜圖像按照信息熵進行自適應(yīng)加權(quán)； 步驟4:對頻譜圖像分塊構(gòu)成子圖，計算各子圖與訓(xùn)練樣本的分類結(jié)果并做出決策得到最終分類結(jié)果。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種單樣本人臉識別方法，其特征是步驟2包括以下步驟: 步驟2.1 =Shearlet變換對圖像I進行L層分解，每層都分解到8個方向，計算第Ith層dth方向的子圖1, ld的信息熵eld ； 步驟2.2:計算出同尺度上8個方向子圖的信息熵，并將信息熵最大的定為主方向，按順時針順序?qū)κＳ嘧訄D排序； 步驟2.3:將每層所有子方向頻譜信息的均值Mean作為閾值，對方向子圖進行二值化:
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述一種單樣本人臉識別方法，其特征在于:計算待識別樣本子塊和第i類標準樣本所有子塊的隸屬度定義為:
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述一種單樣本人臉識別方法，其特征在于權(quán)重系數(shù)W1計算公式為:
【文檔編號】G06K9/00GK103714326SQ201310745121
【公開日】2014年4月9日 申請日期:2013年12月26日 優(yōu)先權(quán)日:2013年12月26日
【發(fā)明者】王憲, 秦磊, 王呈, 宋書林, 柳絮清 申請人:江南大學(xué)