四維人臉模型數(shù)據(jù)庫的建立方法
【專利摘要】四維人臉模型數(shù)據(jù)庫的建立方法，屬于圖像處理【技術(shù)領(lǐng)域】。為了解決現(xiàn)有采用三維人臉模型的數(shù)據(jù)庫容易被篡改的問題。所述方法包括：步驟一：取當前時間作為參考量，建立時間軸；步驟二：根據(jù)輸入人臉圖像，建立空間二維坐標系，對所述人臉圖像進行二維圖像信息提取和人臉特征提??；步驟三：根據(jù)獲取的二維圖像信息和人臉特征進行三維圖像的構(gòu)建和融合；步驟四：根據(jù)融合后的三維圖像，建立空間三維坐標系，形成三維人臉模型，提取三維人臉模型的三維圖像信息；步驟五：將三維人臉模型的每個像素點與建立的時間軸的時間一一對應(yīng)，形成四維人臉模型，對四維人臉模型提取四維圖像信息，存儲入數(shù)據(jù)庫，形成四維人臉模型數(shù)據(jù)庫。本發(fā)明用于人臉識別系統(tǒng)。
【專利說明】四維人臉模型數(shù)據(jù)庫的建立方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于圖像處理【技術(shù)領(lǐng)域】。

【背景技術(shù)】
[0002] 目前的人臉識別系統(tǒng)是通過攝像裝置捕捉人臉視頻流或二維圖像，二維圖像再與 數(shù)據(jù)庫中的基準二維圖像進行對比，判斷是否符合?，F(xiàn)有的這種數(shù)據(jù)庫一般都采用的三維 人臉模型的數(shù)據(jù)庫，如果數(shù)據(jù)庫被人惡意篡改，人臉識別系統(tǒng)依然采用篡改后的數(shù)據(jù)庫進 行識別存在很高的危險性。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 本發(fā)明的目的是為了解決現(xiàn)有采用三維人臉模型的數(shù)據(jù)庫容易被篡改的問題，本 發(fā)明提供一種四維人臉模型數(shù)據(jù)庫的建立方法。
[0004] 本發(fā)明的四維人臉模型數(shù)據(jù)庫的建立方法，所述方法包括如下步驟：
[0005] 步驟一：取當前時間作為參考量，建立時間軸；
[0006] 步驟二：根據(jù)輸入的人臉圖像，建立空間二維坐標系，對所述人臉圖像進行二維圖 像信息提取和人臉特征提??；
[0007] 步驟三：根據(jù)獲取的二維圖像信息和人臉特征進行三維圖像的構(gòu)建和融合；
[0008] 步驟四：根據(jù)融合后的三維圖像，建立空間三維坐標系，形成三維人臉模型，提取 三維人臉模型的三維圖像信息；
[0009] 步驟五：將三維人臉模型的每個像素點與建立的時間軸的時間一一對應(yīng)，形成四 維人臉模型，對四維人臉模型提取四維圖像信息，存儲入數(shù)據(jù)庫，形成四維人臉模型數(shù)據(jù) 庫。
[0010] 所述步驟二中，根據(jù)輸入的人臉圖像，建立空間二維坐標系，對所述人臉圖像進行 二維圖像信息提取和人臉特征提取的方法包括：
[0011] 對輸入的人臉圖像進行預處理，選取預處理后人臉圖像兩眼的中心位置為原點，X 軸穿過兩眼的中心，水平向右為正方向，Y軸堅直向上為正方向，完成空間二維坐標系的建 立；
[0012] 對建立后的二維圖像進行像素級的掃描，獲得每個像素點的坐標位置和灰度值， 通過聚類方法形成二維圖像紋理特征，并獲得每個像素點的顏色值，所述顏色值用RGB來 表不；
[0013] 對建立后的二維圖像進行人臉面部結(jié)構(gòu)的劃分；
[0014] 對建立后的二維圖像進行圖像特征邊緣檢測和增強，根據(jù)劃分后的面部結(jié)構(gòu)，將 圖像分割成各獨立單元，再對各獨立單元進行特征提取。
[0015] 所述步驟二中，對建立后的圖像進行人臉面部結(jié)構(gòu)的劃分為：
[0016] 前額、眉毛、上眼瞼、眼睫毛、瞼裂、瞼內(nèi)側(cè)聯(lián)合區(qū)、瞼外側(cè)聯(lián)合區(qū)、內(nèi)眥、外眥、鼻 根、鼻尖、鼻背、鼻底、鼻孔、鼻小柱、鼻翼、鼻面溝、唇面溝、鼻唇溝、眶下區(qū)顴區(qū)、口裂、口角、 唇紅、唇紅緣、唇弓、人中點、唇峰、唇珠、人中嵴、頰區(qū)、頦唇溝、頦下點、顴區(qū)、顳面區(qū)、耳朵、 腮腺咬肌區(qū)、頭發(fā)和胡須。
[0017] 所述輸入的人臉圖像包括人臉正面圖像、人臉正交圖像和人臉側(cè)面圖像。
[0018] 所述步驟四中，根據(jù)融合后的三維圖像，建立空間三維坐標系，形成三維人臉模 型，提取三維人臉模型的三維圖像信息的方法包括：
[0019] 對融合后的三維圖像，選取人臉兩眼的中心位置為原點，X軸穿過兩眼的中心，從 正面看從左向右為正方向；Y軸堅直向上為正方向；Z軸穿過頭部中心向外，從前到后為正 方向，完成空間三維坐標系的建立，再基于CANDIDE-3模型，建立三維人臉模型；
[0020] 對建立的三維人臉模型進行像素級的掃描，獲得每個像素點的坐標位置和灰度 值，通過聚類方法形成三維圖像紋理特征，并獲得每個像素點的顏色值，所述顏色值用RGB 來表示。
[0021] 所述步驟五中，提取四維圖像信息包括坐標位置、紋理特征、顏色值和時間。
[0022] 本發(fā)明的有益效果在于，本發(fā)明的四維人臉模型數(shù)據(jù)庫中包括以當前建立時間為 參考時間的時間軸，當有人修改建立的四維人臉模型數(shù)據(jù)庫時，因修改時間與建立時間對 應(yīng)不上，而禁止被修改，所以設(shè)置了時間軸的四維人臉模型數(shù)據(jù)庫安全性更高。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0023] 圖1為【具體實施方式】中的四維人臉模型數(shù)據(jù)庫的建立方法的流程示意圖。

【具體實施方式】
[0024] 結(jié)合圖1說明本實施方式，本實施方式所述的四維人臉模型數(shù)據(jù)庫的建立方法，
[0025] 步驟一：取當前時間作為參考量，建立時間軸；
[0026] 步驟二：根據(jù)輸入的人臉圖像，建立空間二維坐標系，對所述人臉圖像進行二維圖 像信息提取和人臉特征提?。?br> [0027] 所述步驟二中，根據(jù)輸入的人臉圖像，建立空間二維坐標系，對所述人臉圖像進行 二維圖像信息提取和人臉特征提取的方法包括：
[0028] 對輸入的人臉圖像進行預處理，選取預處理后人臉圖像兩眼的中心位置為原點，X軸穿過兩眼的中心，水平向右為正方向，Y軸堅直向上為正方向，完成空間二維坐標系的建 立；
[0029] 對建立后的二維圖像進行像素級的掃描，獲得每個像素點的坐標位置和灰度值， 通過聚類方法形成二維圖像紋理特征，并獲得每個像素點的顏色值，所述顏色值用RGB來 表不；
[0030] 對建立后的二維圖像進行人臉面部結(jié)構(gòu)的劃分；
[0031] 對建立后的二維圖像進行圖像特征邊緣檢測和增強，根據(jù)劃分后的面部結(jié)構(gòu)，將 圖像分割成各獨立單元，再對各獨立單元進行特征提取。
[0032] 表1二維圖像信息
[0033]
[0034] 所述步驟二中，對建立后的圖像進行人臉面部結(jié)構(gòu)的劃分為:
[0035] 前額、眉毛、上眼瞼、眼睫毛、瞼裂、瞼內(nèi)側(cè)聯(lián)合區(qū)、瞼外側(cè)聯(lián)合區(qū)、內(nèi)眥、外眥、鼻 根、鼻尖、鼻背、鼻底、鼻孔、鼻小柱、鼻翼、鼻面溝、唇面溝、鼻唇溝、眶下區(qū)顴區(qū)、口裂、口角、 唇紅、唇紅緣、唇弓、人中點、唇峰、唇珠、人中嵴、頰區(qū)、頦唇溝、頦下點、顴區(qū)、顳面區(qū)、耳朵、 腮腺咬肌區(qū)、頭發(fā)和胡須。
[0036] 所述輸入的人臉圖像包括人臉正面圖像、人臉正交圖像和人臉側(cè)面圖像。
[0037] 上述人臉面部結(jié)構(gòu)的劃分是借助醫(yī)學上的劃分方法，采用這種人臉面部結(jié)構(gòu)的劃 分，再分別進行特征提取，解析度更高，進而在人臉識別時，無論被識別人臉哪個角度，都很 容易被識別，本實施方式靈敏度更高。
[0038] 步驟三：根據(jù)獲取的二維圖像信息和人臉特征進行三維圖像的構(gòu)建和融合；
[0039] 本實施方式中三維圖像的構(gòu)建與融合，是基于Adaboost算法的Viola人臉檢測、 基于CANDIDE-3模型三維建模、基于Sobel算子的圖像濾波和非特征點的插值算法實現(xiàn)。所 述方法都是本領(lǐng)域技術(shù)人員常用的技術(shù)手段；
[0040] 在構(gòu)建的三維圖像中動態(tài)圖片中因為幀的變化會導致每幀的畫面發(fā)生改變，因此 會導致圖片的背景或人物的空間位置和特征值發(fā)生一個變化，所以需要對這一系列圖像融 合，本實施方式主要使用當前的融合技術(shù)，如金字塔融合或小波變換融合技術(shù)進行圖像的 融合操作。
[0041] 步驟四：根據(jù)融合后的三維圖像，建立空間三維坐標系，形成三維人臉模型，提取 三維人臉模型的三維圖像信息；
[0042] 所述步驟四中，根據(jù)融合后的三維圖像，建立空間三維坐標系，形成三維人臉模 型，提取三維人臉模型的三維圖像信息的方法包括：
[0043] 對融合后的三維圖像，選取人臉兩眼的中心位置為原點，X軸穿過兩眼的中心，從 正面看從左向右為正方向；Y軸堅直向上為正方向；Z軸穿過頭部中心向外，從前到后為正 方向，完成空間三維坐標系的建立，再基于CANDIDE-3模型，建立三維人臉模型；
[0044] 對建立的三維人臉模型進行像素級的掃描，獲得每個像素點的坐標位置和灰度 值，通過聚類方法形成三維圖像紋理特征，并獲得每個像素點的顏色值，所述顏色值用RGB 來表示。
[0045] 表2二維圖像f目息
[0046]

【權(quán)利要求】
1. 四維人臉模型數(shù)據(jù)庫的建立方法，其特征在于，所述方法包括如下步驟： 步驟一：取當前時間作為參考量,建立時間軸； 步驟二：根據(jù)輸入的人臉圖像，建立空間二維坐標系，對所述人臉圖像進行二維圖像信 息提取和人臉特征提??； 步驟三：根據(jù)獲取的二維圖像信息和人臉特征進行三維圖像的構(gòu)建和融合； 步驟四：根據(jù)融合后的三維圖像，建立空間三維坐標系，形成三維人臉模型，提取三維 人臉模型的三維圖像信息； 步驟五：將三維人臉模型的每個像素點與建立的時間軸的時間一一對應(yīng)，形成四維人 臉模型，對四維人臉模型提取四維圖像信息，存儲入數(shù)據(jù)庫，形成四維人臉模型數(shù)據(jù)庫。
2. 根據(jù)權(quán)利要1所述的四維人臉模型數(shù)據(jù)庫的建立方法，其特征在于，所述步驟二中， 根據(jù)輸入的人臉圖像，建立空間二維坐標系，對所述人臉圖像進行二維圖像信息提取和人 臉特征提取的方法包括： 對輸入的人臉圖像進行預處理，選取預處理后人臉圖像兩眼的中心位置為原點，X軸穿 過兩眼的中心，水平向右為正方向，Y軸堅直向上為正方向，完成空間二維坐標系的建立； 對建立后的二維圖像進行像素級的掃描，獲得每個像素點的坐標位置和灰度值，通過 聚類方法形成二維圖像紋理特征，并獲得每個像素點的顏色值，所述顏色值用RGB來表示； 對建立后的二維圖像進行人臉面部結(jié)構(gòu)的劃分； 對建立后的二維圖像進行圖像特征邊緣檢測和增強，根據(jù)劃分后的面部結(jié)構(gòu)，將圖像 分割成各獨立單元，再對各獨立單元進行特征提取。
3. 根據(jù)權(quán)利要2所述的四維人臉模型數(shù)據(jù)庫的建立方法，其特征在于，所述步驟二中， 對建立后的圖像進行人臉面部結(jié)構(gòu)的劃分為： 前額、眉毛、上眼瞼、眼睫毛、瞼裂、瞼內(nèi)側(cè)聯(lián)合區(qū)、瞼外側(cè)聯(lián)合區(qū)、內(nèi)眥、外眥、鼻根、鼻 尖、鼻背、鼻底、鼻孔、鼻小柱、鼻翼、鼻面溝、唇面溝、鼻唇溝、眶下區(qū)顴區(qū)、口裂、口角、唇紅、 唇紅緣、唇弓、人中點、唇峰、唇珠、人中嵴、頰區(qū)、頦唇溝、頦下點、顴區(qū)、顳面區(qū)、耳朵、腮腺 咬肌區(qū)、頭發(fā)和胡須。
4. 根據(jù)權(quán)利要1或3所述的四維人臉模型數(shù)據(jù)庫的建立方法，其特征在于，所述輸入的 人臉圖像包括人臉正面圖像、人臉正交圖像和人臉側(cè)面圖像。
5. 根據(jù)權(quán)利要4所述的四維人臉模型數(shù)據(jù)庫的建立方法，其特征在于，所述步驟四中， 根據(jù)融合后的三維圖像，建立空間三維坐標系，形成三維人臉模型，提取三維人臉模型的三 維圖像信息的方法包括： 對融合后的三維圖像，選取人臉兩眼的中心位置為原點，X軸穿過兩眼的中心，從正面 看從左向右為正方向；Y軸堅直向上為正方向；Z軸穿過頭部中心向外，從前到后為正方向， 完成空間三維坐標系的建立，再基于CANDIDE-3模型，建立三維人臉模型； 對建立的三維人臉模型進行像素級的掃描，獲得每個像素點的坐標位置和灰度值，通 過聚類方法形成三維圖像紋理特征，并獲得每個像素點的顏色值，所述顏色值用RGB來表 /_J、i 〇
6. 根據(jù)權(quán)利要5所述的四維人臉模型數(shù)據(jù)庫的建立方法，其特征在于，所述步驟五中， 提取四維圖像信息包括坐標位置、紋理特征、顏色值和時間。
【文檔編號】G06F17/30GK104361131SQ201410742423
【公開日】2015年2月18日 申請日期:2014年12月8日 優(yōu)先權(quán)日:2014年12月8日
【發(fā)明者】王英麗, 劉昱, 馬宏斌, 王瑤, 白雪, 李嵩 申請人:黑龍江大學