及右側(cè)面部到中心軸的水平距離。還可計(jì)算對(duì)應(yīng)對(duì)的距離的平均差。
[0059] 2.可包含左眼及右眼中心、左邊及右邊鼻孔及左邊和右邊嘴拐角的左側(cè)及右側(cè)面 部特征的垂直差。還可計(jì)算所有垂直差的平均值。
[0060] 3.還可計(jì)算所檢測(cè)到的嘴中心及所計(jì)算的嘴中心與左邊及右邊嘴拐角的水平位 置差。
[0061] 4.所計(jì)算的嘴中心從左邊及右邊嘴拐角到所計(jì)算的眼睛中心及鼻子中心位置的 累加的水平位置差。
[0062] 5.所計(jì)算的嘴中心與所計(jì)算的眼睛中心及鼻子中心位置的累加的垂直位置差。
[0063] 如果這些所計(jì)算的幾何差小于某一預(yù)定義閾值，那么選擇正面姿勢(shì)。另外，可從圖 像集合除去模糊圖像幀。邊緣及邊緣寬度可用于確定模糊水平。雖然框706被描述為以正 面作為目標(biāo)，但將了解，可選擇其它可適用的定向。在一些實(shí)施例中，作為目標(biāo)的定向可基 于參考圖像的定向。舉例來(lái)說(shuō)，如果觀測(cè)到的圖像的定向大致與參考圖像中的面部的定向 匹配，那么可選擇觀測(cè)到的圖像。
[0064] 在另一實(shí)施例中，對(duì)觀測(cè)到的圖像的選擇可基于所關(guān)注的面部特征。舉例來(lái)說(shuō)，基 于當(dāng)前正分析哪一面部特征，可以正面及輪廓定向兩者作為目標(biāo)。輪廓圖片可俘獲耳特征 中的差異，且此信息可與正面圖像結(jié)合使用以用于獲得（例如）關(guān)于眼睛間隔的數(shù)據(jù)。
[0065] 圖像選擇過(guò)程可繼續(xù)下去，直到達(dá)到閾值數(shù)目的合格圖像幀為止。舉例來(lái)說(shuō)，在決 策框708中，如果已經(jīng)積累至少五個(gè)合格的圖像幀，那么過(guò)程700繼續(xù)到框710,且如果已經(jīng) 積累小于五個(gè)合格的圖像幀，那么返回到框704。將了解，可從約5個(gè)到約50個(gè)選定的合格 的圖像的范圍選擇其它可適用的停止準(zhǔn)則。
[0066] 在框710中，選定的合格的圖像經(jīng)規(guī)格化以改進(jìn)比較。規(guī)格化可包含（例如）上 取樣、下取樣，及適當(dāng)時(shí)的濾波。在一些實(shí)施例中，每一面部圖像經(jīng)規(guī)格化到指定大小，例如 nXm圖像。在其它實(shí)施例中，面部圖像相對(duì)于另一圖像（例如參考面部圖像）的大小而被 規(guī)格化。可通過(guò)執(zhí)行來(lái)自（例如）面部檢測(cè)模塊132的指令而執(zhí)行規(guī)格化。
[0067] 在框712中，從面部圖像提取特征以形成特征向量。特征向量是以選定面部圖像 的所檢測(cè)到的特征點(diǎn)為中心的局部二進(jìn)制圖案（LBP)。作為將閾值應(yīng)用于具有中心像素的 每一像素的3X3鄰域的結(jié)果，通過(guò)使用二進(jìn)制數(shù)標(biāo)記每一像素而獲得LBP圖案。每一面部 特征點(diǎn)的給定限界框內(nèi)的標(biāo)記的直方圖形成特征片段。所有特征片段的有序串接是給定面 部的特征向量。以每一面部特征為中心來(lái)計(jì)算LBP直方圖或特征片段。所述片段的有序串 接可構(gòu)成最終特征向量?？赏ㄟ^(guò)執(zhí)行來(lái)自子空間模塊124的指令而執(zhí)行框712的操作。
[0068] 在從選定圖像產(chǎn)生特征向量之后，在框714中，可以使用隨機(jī)樣本一致性 (RANSAC)算法來(lái)計(jì)算特征向量的統(tǒng)計(jì)分布模型（例如，均值及方差）。RANSAC算法可通過(guò) 從數(shù)據(jù)組移除離群值而對(duì)統(tǒng)計(jì)噪聲穩(wěn)健。最終的均值及方差可構(gòu)成觀測(cè)到或未知人員的統(tǒng) 計(jì)子空間表示?？赏ㄟ^(guò)執(zhí)行來(lái)自子空間模塊124的指令而執(zhí)行框714的操作。
[0069] 在框716中，可將具有擁有最小卡方距離的特征向量的參考圖像識(shí)別為未知或觀 測(cè)到的人員?？蓪⒖ǚ骄嚯x計(jì)算為
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種面部辨識(shí)設(shè)備，其包括： 圖像接收器模塊，其包含配置處理器W接收用于識(shí)別的觀測(cè)到的面部的多個(gè)圖像的指 令； 模板模塊，其包含配置所述處理器W至少基于所述多個(gè)圖像的兩個(gè)或更多個(gè)選定圖像 而產(chǎn)生所述觀測(cè)到的面部的模板的指令； 捜索模塊，其包含配置所述處理器W捜索己知人員的身份及對(duì)應(yīng)面部數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)的 指令，所述捜索至少基于所述觀測(cè)到的面部的所述模板及所述己知人員的所述面部數(shù)據(jù)； 及 辨識(shí)模塊，其包含配置所述處理器W至少基于所述捜索來(lái)選擇所述己知人員的一或多 個(gè)身份的指令。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的面部辨識(shí)設(shè)備，其進(jìn)一步包括通信模塊，所述通信模塊包含 配置所述處理器W傳遞指示所述己知人員的所述選定的一或多個(gè)身份的數(shù)據(jù)的指令，其中 所述數(shù)據(jù)庫(kù)的每一身份與基于一個(gè)參考圖像的數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的面部辨識(shí)設(shè)備，其進(jìn)一步包括圖像傳感器，其中所述圖像接 收器模塊進(jìn)一步包括配置所述處理器W從所述圖像傳感器俘獲觀測(cè)到的面部的多個(gè)圖像 的指令。
4. 一種計(jì)算機(jī)實(shí)施的面部辨識(shí)方法，其包括： 接收用于識(shí)別的觀測(cè)到的面部的多個(gè)圖像； 至少基于所述多個(gè)圖像的兩個(gè)或更多個(gè)選定圖像而產(chǎn)生所述觀測(cè)到的面部的模板； 捜索己知人員的身份及對(duì)應(yīng)面部數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)，所述捜索至少基于所述觀測(cè)到的面部 的所述模板及所述己知人員的所述面部數(shù)據(jù)；及 至少基于所述捜索來(lái)選擇所述己知人員的一或多個(gè)身份。
5. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的計(jì)算機(jī)實(shí)施的方法，其中所述數(shù)據(jù)庫(kù)的每一身份與基于一個(gè) 參考圖像的數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)。
6. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的計(jì)算機(jī)實(shí)施的方法，其進(jìn)一步包括使用圖像傳感器俘獲所述 觀測(cè)到的面部的所述多個(gè)圖像。
7. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的計(jì)算機(jī)實(shí)施的方法，其中產(chǎn)生所述觀測(cè)到的面部的所述模板 包含至少基于所述多個(gè)圖像的所述兩個(gè)或更多個(gè)選定圖像的特征向量而產(chǎn)生所述觀測(cè)到 的面部的子空間。
8. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的計(jì)算機(jī)實(shí)施的方法，其中所述特征向量至少基于所述選定圖 像的線性二進(jìn)制圖案直方圖。
9. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的計(jì)算機(jī)實(shí)施的方法，其中所述特征向量至少基于經(jīng)濾波的圖 像塊的級(jí)聯(lián)。
10. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的計(jì)算機(jī)實(shí)施的方法，其中所述子空間與所述多個(gè)圖像的所 述兩個(gè)或更多個(gè)選定圖像的所述特征向量的均值及方差相關(guān)聯(lián)。
11. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的計(jì)算機(jī)實(shí)施的方法，其中捜索所述數(shù)據(jù)庫(kù)包括確定所述觀 測(cè)到的面部的所述模板與所述己知人員的所述對(duì)應(yīng)面部數(shù)據(jù)中的一或多者中的每一者之 間的誤差量度。
12. 根據(jù)權(quán)利要求11所述的計(jì)算機(jī)實(shí)施的方法，其中所述誤差量度是基于卡方距離。
13. 根據(jù)權(quán)利要求11所述的計(jì)算機(jī)實(shí)施的方法，其中對(duì)所述一或多個(gè)身份的所述選擇 是基于所述誤差量度的闊值。
14. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的計(jì)算機(jī)實(shí)施的方法，其進(jìn)一步包括基于所述觀測(cè)到的面部 的定向來(lái)選擇所述多個(gè)圖像中的所述兩個(gè)或更多個(gè)圖像。
15. 根據(jù)權(quán)利要求14所述的計(jì)算機(jī)實(shí)施的方法，其中對(duì)所述多個(gè)圖像中的所述兩個(gè)或 更多個(gè)圖像的所述選擇進(jìn)一步基于所關(guān)注的面部特征。
16. 根據(jù)權(quán)利要求14所述的計(jì)算機(jī)實(shí)施的方法，其中對(duì)所述多個(gè)圖像中的所述兩個(gè)或 更多個(gè)圖像的所述選擇進(jìn)一步基于所述數(shù)據(jù)庫(kù)的所述面部數(shù)據(jù)的面部定向。
17. 根據(jù)權(quán)利要求14所述的計(jì)算機(jī)實(shí)施的方法，其進(jìn)一步包括在圖形顯示器上顯示指 示所述一或多個(gè)選定身份的數(shù)據(jù)。
18. 根據(jù)權(quán)利要求17所述的計(jì)算機(jī)實(shí)施的方法，其進(jìn)一步包括 提示用戶確認(rèn)對(duì)所述兩個(gè)或更多個(gè)選定身份的所述選擇；及 響應(yīng)于所述用戶的所述確認(rèn)而更新所述數(shù)據(jù)庫(kù)。
19. 一種存儲(chǔ)指令的非暫時(shí)性計(jì)算機(jī)可讀媒體，所述指令在被執(zhí)行時(shí)致使處理器執(zhí)行 包括W下操作的方法： 接收用于識(shí)別的觀測(cè)到的面部的多個(gè)圖像； 至少基于所述多個(gè)圖像的兩個(gè)或更多個(gè)選定圖像而產(chǎn)生所述觀測(cè)到的面部的模板； 捜索己知人員的身份及對(duì)應(yīng)面部數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)，所述捜索至少基于所述觀測(cè)到的面部 的所述模板及所述己知人員的所述面部數(shù)據(jù)；及 至少基于所述捜索來(lái)選擇所述己知人員的一或多個(gè)身份。
20. 根據(jù)權(quán)利要求19所述的非暫時(shí)性計(jì)算機(jī)可讀媒體，其中所述數(shù)據(jù)庫(kù)的每一身份與 基于一個(gè)參考圖像的數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)，且其中所述一或多個(gè)選定身份與所述觀測(cè)到的面部的所 述模板的闊值距離內(nèi)的特征向量相關(guān)聯(lián)。
21. 根據(jù)權(quán)利要求19所述的非暫時(shí)性計(jì)算機(jī)可讀媒體，其中所述方法進(jìn)一步包括在圖 形顯示器上顯示指示所述兩個(gè)或更多個(gè)選定身份的數(shù)據(jù)。
【專利摘要】本發(fā)明揭示用于面部檢測(cè)的設(shè)備和方法。接收用于識(shí)別的觀測(cè)到的面部的多個(gè)圖像。至少基于所述多個(gè)圖像中的兩個(gè)或更多個(gè)選定圖像，產(chǎn)生所述觀測(cè)到的面部的模板。在一些實(shí)施例中，所述模板是基于所述多個(gè)所接收的圖像的特征向量而產(chǎn)生的子空間。至少基于所述觀測(cè)到的面部的所述模板及己知人員的面部數(shù)據(jù)來(lái)搜索所述己知人員的身份及對(duì)應(yīng)面部數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)。至少基于所述搜索來(lái)選擇所述己知人員的一或多個(gè)身份。
【IPC分類】G06K9-62, G06K9-46, G06K9-00
【公開號(hào)】CN104584034
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201380042800
【發(fā)明人】齊穎勇, 畢寧, 郭烽
【申請(qǐng)人】高通股份有限公司
【公開日】2015年4月29日
【申請(qǐng)日】2013年8月7日
【公告號(hào)】EP2885742A1, US20140050372, WO2014028286A1