人臉驗證的方法和裝置的制造方法
【技術領域】
[0001] 本發(fā)明涉及人臉識別領域，特別涉及一種人臉驗證的方法和裝置。
【背景技術】
[0002] 人臉驗證，是人臉識別領域的一個分支。人臉識別包括兩大類：①人臉身份識別： 根據(jù)人臉圖像識別人物的身份，解決是誰的問題，是一對多的匹配過程；②人臉驗證：判斷 人臉圖像中的人臉是否是指定的人，解決是不是某人的問題，是一對一的匹配過程。傳統(tǒng)的 人臉驗證算法，大多還是使用主成分分析（Principal Component Analysis，簡稱：PCA)降 維，獲得人臉特征，再使用線性判別分析（Linear Discriminant Analysis，簡稱：LDA)獲取 類間差值，來確定人臉是否匹配，屬于有監(jiān)督訓練過程的機器學習算法。
[0003] 目前，有一種局部自適應回歸核的人臉驗證算法，該方法首先計算圖像的局部自 適應回歸核，之后利用PCA進行降維處理，計算出二分類特征，并建立分類函數(shù)，以特征的 相似度判定兩幅圖像是否匹配，這個方法能夠很好的解決多表情下的人臉驗證，在各個人 臉數(shù)據(jù)庫中的測試有良好的結果。但是，該人臉驗證算法需要訓練，在驗證時必須有已經(jīng)訓 練過的數(shù)據(jù)庫支持，才能完成驗證，無法對外部沒有訓練的圖像進行對比，局限性較大。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 為了解決上述現(xiàn)有技術的問題，本發(fā)明提供了一種人臉驗證的方法和裝置。所述 技術方案如下：
[0005] 第一方面，本發(fā)明提供了一種人臉驗證的方法，包括：
[0006] 獲取第一人臉圖像和第二人臉圖像之間的匹配點；
[0007] 當所述匹配點的數(shù)量大于預設的數(shù)量閾值時，對所述第一人臉圖像和所述第二人 臉圖像按照相同的方法分別進行分塊；
[0008] 統(tǒng)計所述第一人臉圖像的各個分塊中的匹配點數(shù)量，得到第一匹配向量，統(tǒng)計所 述第二人臉圖像的各個分塊中的匹配點數(shù)量，得到第二匹配向量；
[0009] 計算所述第一匹配向量和所述第二匹配向量之間的相似度；
[0010] 根據(jù)所述相似度驗證所述第一人臉圖像和所述第二人臉圖像是否匹配。
[0011] 其中，所述獲取第一人臉圖像和第二人臉圖像之間的匹配點，包括：
[0012] 獲取所述第一人臉圖像的特征點和所述第二人臉圖像的特征點；
[0013] 利用匹配算法在所述第一人臉圖像的特征點和所述第二人臉圖像的特征點之間 確定匹配點。
[0014] 其中，所述計算所述第一匹配向量和所述第二匹配向量之間的相似度，包括：
[0015] 采用以下公式計算所述第一匹配向量和所述第二匹配向量之間的相似度：
[0016]
【主權項】
1. 一種人臉驗證的方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取第一人臉圖像和第二人臉圖像之間的匹配點； 當所述匹配點的數(shù)量大于預設的數(shù)量閾值時，對所述第一人臉圖像和所述第二人臉圖 像按照相同的方法分別進行分塊； 統(tǒng)計所述第一人臉圖像的各個分塊中的匹配點數(shù)量，得到第一匹配向量，統(tǒng)計所述第 二人臉圖像的各個分塊中的匹配點數(shù)量，得到第二匹配向量； 計算所述第一匹配向量和所述第二匹配向量之間的相似度； 根據(jù)所述相似度驗證所述第一人臉圖像和所述第二人臉圖像是否匹配。
2. 根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取第一人臉圖像和第二人臉圖像 之間的匹配點，包括： 獲取所述第一人臉圖像的特征點和所述第二人臉圖像的特征點； 利用匹配算法在所述第一人臉圖像的特征點和所述第二人臉圖像的特征點之間確定 匹配點。
3. 根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述計算所述第一匹配向量和所述第二 匹配向量之間的相似度，包括： 采用以下公式計算所述第一匹配向量和所述第二匹配向量之間的相似度：
其中，S表示所述第一匹配向量和所述第二匹配向量之間的相似度，M和N為所述第一 人臉圖像和所述第二人臉圖像分塊后得到的分塊行數(shù)和列數(shù)，Mstli表示所述第一人臉圖 像的第i個分塊中匹配點的數(shù)量，hist2i表示所述第二人臉圖像的第i個分塊中匹配點的 數(shù)量，i為分塊的標號，且i = 1，2,3···..，ΜΧΝ。
4. 根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述相似度驗證所述第一人臉 圖像和所述第二人臉圖像是否匹配，包括： 判斷所述相似度是否大于預設的相似度閾值； 如果所述相似度大于所述相似度閾值，則確定所述第一人臉圖像和所述第二人臉圖像 匹配； 如果所述相似度小于等于所述相似度閾值，則確定所述第一人臉圖像和所述第二人臉 圖像不匹配。
5. 根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括： 當所述匹配點的數(shù)量小于等于所述數(shù)量閾值時，確定所述第一人臉圖像和所述第二人 臉圖像不匹配。
6. -種人臉驗證的裝置，其特征在于，所述裝置包括： 獲取模塊，用于獲取第一人臉圖像和第二人臉圖像之間的匹配點； 分塊模塊，用于當所述匹配點的數(shù)量大于預設的數(shù)量閾值時，對所述第一人臉圖像和 所述第二人臉圖像按照相同的方法分別進行分塊； 統(tǒng)計模塊，用于統(tǒng)計所述第一人臉圖像的各個分塊中的匹配點數(shù)量，得到第一匹配向 量，統(tǒng)計所述第二人臉圖像的各個分塊中的匹配點數(shù)量，得到第二匹配向量； 計算模塊，用于計算所述第一匹配向量和所述第二匹配向量之間的相似度； 驗證模塊，用于根據(jù)所述相似度驗證所述第一人臉圖像和所述第二人臉圖像是否匹 配。
7. 根據(jù)權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述獲取模塊包括： 獲取單元，用于獲取所述第一人臉圖像的特征點和所述第二人臉圖像的特征點； 確定單元，用于利用匹配算法在所述第一人臉圖像的特征點和所述第二人臉圖像的特 征點之間確定匹配點。
8. 根據(jù)權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述計算模塊包括： 計算單元，用于采用以下公式計算所述第一匹配向量和所述第二匹配向量之間的相似 度：
其中，S表示所述第一匹配向量和所述第二匹配向量之間的相似度，M和N為所述第一 人臉圖像和所述第二人臉圖像分塊后得到的分塊行數(shù)和列數(shù)，Mstli表示所述第一人臉圖 像的第i個分塊中匹配點的數(shù)量，hist2i表示所述第二人臉圖像的第i個分塊中匹配點的 數(shù)量，i為分塊的標號，且i = 1，2,3···..，ΜΧΝ。
9. 根據(jù)權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述驗證模塊包括： 判斷單元，用于判斷所述相似度是否大于預設的相似度閾值； 驗證單元，用于如果所述相似度大于所述相似度閾值，則確定所述第一人臉圖像和所 述第二人臉圖像匹配；如果所述相似度小于等于所述相似度閾值，則確定所述第一人臉圖 像和所述第二人臉圖像不匹配。
10. 根據(jù)權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述驗證模塊還用于： 當所述匹配點的數(shù)量小于等于所述數(shù)量閾值時，確定所述第一人臉圖像和所述第二人 臉圖像不匹配。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種人臉驗證的方法和裝置，屬于人臉識別領域。所述方法包括：獲取第一人臉圖像和第二人臉圖像之間的匹配點；當匹配點的數(shù)量大于預設的數(shù)量閾值時，對第一人臉圖像和第二人臉圖像進行分塊；統(tǒng)計第一人臉圖像和第二人臉圖像的各個分塊中的匹配點數(shù)量，得到第一匹配向量和第二匹配向量；計算第一匹配向量和第二匹配向量之間的相似度；根據(jù)相似度驗證第一人臉圖像和第二人臉圖像是否匹配。所述裝置包括：獲取模塊、分塊模塊、統(tǒng)計模塊、計算模塊和驗證模塊。本發(fā)明對待驗證的人臉圖像無任何限制，對樣本庫外的圖像有更好的兼容性，應用更廣泛。
【IPC分類】G06K9-62, G06K9-00
【公開號】CN104636730
【申請?zhí)枴緾N201510069316
【發(fā)明人】曹林, 周汐
【申請人】北京信息科技大學
【公開日】2015年5月20日
【申請日】2015年2月10日