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臉部識別方法、設備和用于執行該方法的計算機可讀記錄介質.pdf

摘要
申請專利號:

CN201280047273.0

申請日:

2012.09.27

公開號:

CN103988228A

公開日:

2014.08.13

當前法律狀態:

授權

有效性:

有權

法律詳情: 授權|||實質審查的生效IPC(主分類):G06T 7/00申請日:20120927|||公開
IPC分類號: G06T7/00 主分類號: G06T7/00
申請人: 英特爾公司
發明人: H.S.李; H.M.杰; B.N.康
地址: 美國加利福尼亞州
優先權: 2011.09.27 KR 10-2011-0097795
專利代理機構: 中國專利代理(香港)有限公司 72001 代理人: 葉曉勇;湯春龍
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法律狀態
申請(專利)號:

CN201280047273.0

授權公告號:

||||||

法律狀態公告日:

2018.11.30|||2014.09.10|||2014.08.13

法律狀態類型:

授權|||實質審查的生效|||公開

摘要

本公開涉及臉部識別方法、設備以及用于執行該方法的計算機可讀記錄介質。根據本公開的一些方面,臉部識別方法包含:(a)關鍵點設置步驟,在輸入臉部圖像上在指定位置設置關鍵點;(b)關鍵點描述符提取步驟,提取每個關鍵點的每個描述符;以及(c)匹配步驟,使用指定區域內的關鍵點的描述符來確定輸入臉部圖像是否匹配預先存儲的臉部圖像,描述符包含從輸入臉部圖像獲得的每個第一關鍵點和對應于從輸入臉部圖像獲得的第一關鍵點的預先存儲的臉部圖像的第二關鍵點的每個描述符。

權利要求書

權利要求書
1.   一種臉部識別方法,包括:
(a)在輸入臉部圖像中的預定位置設置關鍵點;
(b)提取每一個所述關鍵點的描述符;以及
(c)使用從所述輸入臉部圖像獲得的第一關鍵點的描述符和預定區域中的關鍵點的描述符來確定所述輸入臉部圖像是否匹配之前存儲的臉部圖像,所述預定區域包含對應于從所述輸入臉部圖像獲得的第一關鍵點的相應之前存儲的臉部圖像的第二關鍵點。

2.   如權利要求1所述的方法,其中步驟(c)包括:使用所述第一關鍵點的描述符和所述第二關鍵點的描述符計算并比較所述第一關鍵點與所述第二關鍵點之間的距離,以便分配包含之前存儲的臉部圖像當中具有最短距離的第二點的之前存儲的特定臉部圖像的標識符號作為每一個所述第一關鍵點的標識符號,并分配最頻繁分配的標識符號作為所述輸入臉部圖像的標識符號。

3.   如權利要求2所述的方法,其中當使用所述第一關鍵點的描述符和所述第二關鍵點的描述符計算所述第一關鍵點與所述第二關鍵點之間的距離時,所述距離被計算為歐幾里德距離。

4.   如權利要求1所述的方法,其中步驟(c)包括在所述臉部圖像中形成網格塊,并將所述網格塊設置為預定區域。

5.   如權利要求4所述的方法,其中所述方法包括:使用所述第一關鍵點的描述符和所述第二關鍵點的描述符計算并比較所述第一關鍵點與所述第二關鍵點之間的距離,以便分配包含之前存儲的臉部圖像當中具有所述最短距離的第二點的之前存儲的特定臉部圖像的標識符號作為每一個所述第一關鍵點的標識符號;選擇在每個網格塊中分配最頻繁的標識符號;以及分配最頻繁選擇的標識符號作為所述輸入臉部圖像的標識符號。

6.   如權利要求1所述的方法,其中步驟(c)將包圍對應于從所述臉部圖像獲得的所述第一關鍵點的所述第二關鍵點的塊設置為所述預定區域。

7.   如權利要求6所述的方法,其中所述方法包括:使用所述第一關鍵點的描述符和所述第二關鍵點的描述符計算并比較所述第一關鍵點與所述第二關鍵點之間的距離,以便分配包含之前存儲的臉部圖像當中具有所述最短距離的第二點的之前存儲的特定臉部圖像的標識符號作為每一個所述第一關鍵點的標識符號;選擇在每個包圍塊中分配最頻繁的所述標識符號;以及分配最頻繁選擇的標識符號作為所述輸入臉部圖像的標識符號。

8.   如權利要求1所述的方法,還包括:
(d)從所述輸入臉部圖像中檢測臉部;以及
(e)將檢測到的臉部圖像標準化成預定大小的臉部圖像以生成所述輸入臉部圖像,
其中步驟(a)在標準化的輸入臉部圖像的預定位置設置所述關鍵點。

9.   如權利要求8所述的方法,其中步驟(d)此外從所述輸入臉部圖像檢測所述臉部的特征點以在與之前存儲的臉部圖像的方向相同的方向上布置檢測到的臉部圖像。

10.   如權利要求9所述的方法,其中所述特征點包括眼睛、鼻子或嘴巴的特征點。

11.   如權利要求1所述的方法,其中所述輸入臉部圖像和所述之前存儲的臉部圖像在相同方向上布置,并具有相同大小的灰度圖像。

12.   如權利要求1所述的方法,其中在步驟(a),所述關鍵點在其上的所述輸入臉部圖像上的預定位置是固定的。

13.   一種臉部識別設備,包括:
關鍵點位置設置單元,配置成在輸入臉部圖像的預定位置設置關鍵點;
關鍵點描述符提取單元,配置成提取每一個所述關鍵點的描述符;以及
匹配單元,配置成使用從所述輸入臉部圖像獲得的第一關鍵點的描述符和預定區域中的關鍵點的描述符來確定所述輸入臉部圖像是否匹配之前存儲的臉部圖像,所述預定區域包含對應于從所述輸入臉部圖像獲得的第一關鍵點的每一個相應之前存儲的臉部圖像的第二關鍵點。

14.   如權利要求13所述的設備,其中所述匹配單元配置成使用所述第一關鍵點的描述符和所述第二關鍵點的描述符計算并比較所述第一關鍵點與所述第二關鍵點之間的距離,以便分配包含之前存儲的臉部圖像當中具有最短距離的第二點的之前存儲的特定臉部圖像的標識符號作為每一個所述第一關鍵點的標識符號,并配置成分配最頻繁分配的標識符號作為所述輸入臉部圖像的標識符號。

15.   如權利要求14所述的設備,其中當使用所述第一關鍵點的描述符和所述第二關鍵點的描述符計算所述第一關鍵點與所述第二關鍵點之間的距離時,所述距離被計算為歐幾里德距離。

16.   如權利要求13所述的設備,其中所述匹配單元配置成在所述臉部圖像中形成網格塊,并將所述網格塊設置為所述預定區域。

17.   如權利要求16所述的設備,其中所述匹配單元配置成使用所述第一關鍵點的描述符和所述第二關鍵點的描述符計算并比較所述第一關鍵點與所述第二關鍵點之間的距離,以便分配包含之前存儲的臉部圖像當中具有最短距離的第二點的之前存儲的特定臉部圖像的標識符號作為每一個所述第一關鍵點的標識符號,并配置成選擇在每個網格塊中分配最頻繁的標識符號,并分配最頻繁選擇的標識符號作為所述輸入臉部圖像的標識符號。

18.   如權利要求13所述的設備,其中所述匹配單元配置成將包圍對應于從所述臉部圖像獲得的第一關鍵點的第二關鍵點的塊設置為所述預定區域。

19.   如權利要求18所述的設備,其中所述匹配單元配置成使用所述第一關鍵點的描述符和所述第二關鍵點的描述符計算并比較所述第一關鍵點與所述第二關鍵點之間的距離,以便分配包含之前存儲的臉部圖像當中具有最短距離的第二點的之前存儲的特定臉部圖像的標識符號作為每一個所述第一關鍵點的標識符號,并配置成選擇在每個包圍塊中分配最頻繁的標識符號,并分配最頻繁選擇的標識符號作為所述輸入臉部圖像的標識符號。

20.   如權利要求13所述的設備,還包括:
臉部檢測單元,配置成從最初輸入的臉部圖像檢測所述臉部;以及
標準化單元,配置成將檢測到的臉部圖像標準化成預定大小的臉部圖像以生成所述輸入臉部圖像,
其中所述關鍵點位置設置單元配置成在標準化的輸入臉部圖像的預定位置設置所述關鍵點。

21.   如權利要求20所述的設備,其中所述臉部檢測單元此外配置成從所述輸入圖像檢測所述臉部的特征點以在與之前存儲的臉部圖像的方向相同的方向上布置檢測到的臉部圖像。

22.   如權利要求21所述的設備,其中所述特征點包含眼睛、鼻子或嘴巴的特征點。

23.   如權利要求13所述的設備,其中所述輸入臉部圖像和所述之前存儲的臉部圖像在相同方向上布置,并具有相同大小的灰度圖像。

24.   如權利要求13所述的設備,其中所述關鍵點位置設置單元設置所述關鍵點的所述輸入臉部圖像上的預定位置是固定的。

25.   一種計算機可讀記錄介質,用于記錄執行如權利要求1至12中任一項所述的方法的計算機程序。

說明書

說明書臉部識別方法、設備和用于執行該方法的計算機可讀記錄介質
技術領域
本公開涉及用于識別臉部的方法和設備以及用于執行該方法的計算機可讀記錄介質。更具體地說,本公開涉及為了將諸如尺度不變特征變換(SIFT)等技術應用于臉部識別并改進性能,基于從輸入圖像的預定位置提取的關鍵點執行臉部識別,由此允許反映臉部圖像改變的高精度識別。
背景技術
生物測定學是用于識別諸如指紋、臉部、虹膜、靜脈等物理特征的技術,這些物理特征人和人不同。此類物理特征不像密鑰或密碼能被其他人偷走或拷貝,并且可用在安全領域等,因為它們沒有被改變或丟失的風險。臉部識別是一種生物測定學技術,其包含用于檢測視頻或圖片圖像中的臉部區域并標識包含在所檢測臉部區域中的臉部的技術。此類臉部識別技術不僅可用在安全領域,而且可用在各種其它應用中,與智能電話時代的進步保持一致。
具體地說,臉部識別是用于通過使用特征點的位置來標識所檢測臉部圖像中的臉部的技術。特征點可包含眼睛的中心點、每個眼睛的兩個端點、眉毛的兩個端點和中心點、嘴唇的兩個端點等。
盡管在臉部識別技術中傳統上已經使用了諸如主成分分析(PCA)、局部描述符分析(LDA)等統計方法,但因為從臉部局部區域提取的特征信息對于檢測例如由于姿勢或照明改變而引起的臉部圖像的改變更可靠,因此在近些日子更常使用LDA。
另一技術,尺度不變特征變換(SIFT)在物體識別上顯示出極佳的識別性能,但在臉部識別上未顯示出良好的性能,并且在其應用上有限制。為什么此方法在臉部識別上顯示出較差性能,存在各種原因。第一,因為臉部圖像(不像物體圖像)不成角但可變形,并且根據觀察方向,甚至同一人的臉部看起來十分不同,因此特征點的位置也相應地改變。然而,SIFT方法不能將此類改變考慮進去以識別臉部。第二,一般在基于描述符的匹配中使用的基于距離的匹配技術或基于區域的匹配技術在強照明下獲取的臉部圖像或人處于不常見姿勢的圖像的情況下顯示出差的性能。因而,為了將SIFT(其正常情況下用于物體識別)應用于臉部識別,應該解決上面描述的問題。
甚至當通過不同于SIFT的技術(諸如SURF、LESH或GLOH)執行臉部識別時,難以改進臉部識別的性能。
具體描述
技術問題
因此,本公開的目的是解決上面描述的問題。
此外,本公開的另一目的是以解決常規方法的問題的方式通過參考從之前存儲的臉部圖像和輸入臉部圖像的分別預定的位置提取的關鍵點的描述符來識別臉部從而改進臉部識別的性能。
本公開的又一目的是,通過向輸入臉部圖像的所有關鍵點分配標識符號并分配最頻繁分配的標識符號作為輸入臉部圖像的標識符號,來顯示出良好的臉部識別性能,甚至當輸入臉部圖像改變時。
技術方案
用于實現以上目的的本公開的代表性配置如下。
根據本公開的一方面,提供了一種臉部識別方法,包含:(a)在輸入臉部圖像的預定位置設置關鍵點;(b)提取每一個關鍵點的描述符;以及(c)基于從輸入臉部圖像獲得的第一關鍵點的描述符和包含對應于從輸入臉部圖像獲得的第一關鍵點的每一個之前存儲的臉部圖像的第二關鍵點的預定區域中的關鍵點的描述符來確定輸入臉部圖像是否匹配之前存儲的臉部圖像。
根據本公開的另一方面,提供了一種臉部識別設備,包含:關鍵點位置設置單元,用于在輸入臉部圖像的預定位置設置關鍵點;關鍵點描述符提取單元,用于提取每一個關鍵點的描述符;以及匹配單元,用于基于從輸入臉部圖像獲得的第一關鍵點的描述符和包含對應于從輸入臉部圖像獲得的第一關鍵點的每一個之前存儲的臉部圖像的第二關鍵點的預定區域中的關鍵點的描述符來確定輸入臉部圖像是否匹配之前存儲的臉部圖像。
根據本公開的一些方面,臉部識別設備進一步包含:臉部檢測單元,用于從臉部圖像中檢測臉部;以及標準化單元,用于通過將檢測到的臉部圖像標準化成預定大小來生成臉部圖像。
根據本公開的一些方面,通過比較相應第一關鍵點與相應第二關鍵點的描述符之間的距離,向相應第一關鍵點分配標識符號,并且分配最頻繁分配的標識符號作為臉部圖像的標識符號。
根據本公開的一些方面,在臉部圖像上形成網格塊,并且網格塊被形成為預定區域,或者包圍對應于從臉部圖像獲得的第一關鍵點的第二關鍵點的塊被設置為預定區域。
此外,還提供了一種計算機可讀記錄介質,用于記錄用于執行實現本公開各種方面的上面描述的方法的計算機程序。
技術效果
根據本公開的一些方面,由于通過將關鍵點設置成之前存儲的臉部圖像和輸入臉部圖像的相應固定位置并通過從每一個關鍵點提取描述符來識別臉部,因此臉部能以高準確度被識別,并且能反映臉部圖像的改變。
根據本公開的一些方面,因為輸入臉部圖像的相應關鍵點的描述符與鄰近之前存儲的臉部圖像的相應對應關鍵點的區域中的關鍵點的描述符之間的距離彼此相比較,因此分配最靠近的關鍵點的標識符號,并且對于分配給輸入臉部圖像關鍵點的標識符號進行投票,以便分配輸入臉部圖像的標識符號,可獲得良好的識別性能,甚至當臉部圖像的一些區域由于姿勢或照明的改變而不匹配時。
附圖說明
圖1是圖示根據本公開實施例使用SIFT技術的臉部識別設備的配置的框圖。
圖2是圖示圖1的臉部識別設備的每個塊的操作的圖解。
圖3是圖示圖1的匹配單元的實施例的操作的圖解。
圖4是圖示圖1的匹配單元的另一實施例的操作的圖解。
附圖標記的說明
100:臉部識別設備
110:臉部檢測單元
120:標準化單元
130:關鍵點位置設置單元
140:關鍵點描述符提取單元
150:匹配單元。
實施例
在如下詳細描述中,參考附圖,附圖通過圖示示出了可實現本公開的特定實施例。充分詳細地描述了這些實施例以使本領域技術人員能夠實現本公開。應該理解,本公開的各種實施例盡管不同但不一定相互排斥。例如,本文結合一個實施例描述的特定特征、結構和特性可在其它實施例內實現,而不脫離本公開的精神和范圍。此外,應該理解,可修改每個所公開實施例內各個元件的位置或布置,而不脫離本公開的精神和范圍。因此,如下詳細描述不理解為限制意義。本公開的范圍由所附權利要求書定義,連同權利要求書要求保護的整個范圍的等效方案適當地解釋。在附圖中,相似的附圖標記通過許多方式指代相同或類似的功能。
在下文中,本公開的各種實施例將參考附圖詳細描述,以便本領域技術人員能容易地實現本公開。
供參考,盡管可以說本公開被應用于使用諸如加速魯棒特征(SURF)、基于局部能量的形狀直方圖(LESH)、梯度位置和方位直方圖(GLOH)等技術以及使用SIFT技術的臉部識別設備,但為了說明的方便,下文將作為示例描述使用SIFT技術的臉部識別設備。
圖1是圖示根據本公開實施例使用SIFT技術的臉部識別設備的配置的框圖。
參考圖1,臉部識別設備100可包含臉部檢測單元110、標準化單元120、關鍵點位置設置單元130、關鍵點描述符提取單元140和匹配單元150。
圖1所示塊的相應功能如下。
臉部檢測單元110可從包含臉部的輸入圖像中檢測臉部。臉部檢測單元110例如可檢測眼睛以便檢測臉部,并且附加地可檢測眉毛、鼻子、嘴巴等。此類檢測的原因可以是在與所存儲臉部圖像的方向相同的方向上布置輸入臉部圖像。
標準化單元120可將檢測到的臉部圖像標準化成預定大小的灰度圖像。
關鍵點位置設置單元130可在標準化臉部圖像中的固定位置設置關鍵點。
關鍵點描述符提取單元140可通過計算在包圍每個關鍵點的區域中的每個圖像樣本點的梯度幅值和方位來提取每個關鍵點的描述符。在由D.Lowe寫作的并在“International Journal of Computer Vision, Volume 60, Issue 2”中公布的題為“Distinctive image features from scale-invariant Key points”的文章中提供了提取每一個關鍵點的描述符的方法,該文章的整個公開通過參考結合于此。然而,該方法不一定局限于此,并且可通過應用各種其它方法實現。
匹配單元150可使用從輸入臉部圖像的標準化臉部圖像獲得的相應關鍵點的描述符和包含對應于從DB(包含用于臉部識別的各種臉部圖像的集合的數據庫)中的輸入圖像(例如標準化的輸入臉部圖像)獲得的關鍵點的相應預先存儲的臉部圖像的關鍵點的預定區域中的關鍵點的描述符來確定輸入臉部圖像是否匹配之前存儲的臉部圖像。
更具體地說,匹配單元150通過使用從輸入圖像的標準化臉部圖像獲得的相應關鍵點的描述符和包含對應于從輸入圖像的標準化臉部圖像獲得的關鍵點的相應預先存儲的臉部圖像的關鍵點的預定區域中的關鍵點的描述符來計算和比較輸入臉部圖像與預先存儲的臉部圖像的關鍵點之間的距離,可向從輸入圖像的標準化臉部圖像獲得的每一個關鍵點分配標識符號(ID),并且分配最頻繁分配的標識符號作為輸入圖像的標準化臉部圖像的標識符號。
為此,比如輸入圖像,有可能從每一個預先存儲的臉部圖像中檢測臉部,將臉部圖像標準化成與輸入臉部圖像的大小相同大小的灰度圖像,在與之前在標準化輸入臉部圖像中設置的關鍵點位置相同的位置設置關鍵點,并且事先提取和存儲所設置關鍵點的描述符。
在圖1中,臉部檢測單元110和標準化單元120可以不是強制性的。例如,當輸入到關鍵點位置設置單元130中的臉部圖像被布置在與預先存儲的臉部圖像的方向相同方向、并具有與預先存儲的臉部圖像的大小相同大小的灰度圖像時,臉部檢測單元110和標準化單元120可被省略。
圖2是圖示圖1的臉部識別設備的每個塊的操作的視圖。
圖2(a)示出了輸入圖像,圖2(b)示出了由臉部檢測單元110檢測到的臉部圖像,圖2(c)示出了由標準化單元120標準化的臉部圖像,圖2(d)示出了表述由關鍵點位置設置單元130提取的關鍵點的臉部圖像,并且圖2(e)示出了由關鍵點描述符提取單元140提取的矢量K,其可表述為K={k1,...,kM}(其中k1表示從第一關鍵點提取的描述符,并且kM表示從第M個關鍵點提取的描述符)。圖2(f)示出了臉部圖像的改變由匹配單元150檢測并且輸入臉部圖像IN被識別為與預先存儲的臉部圖像S1相同的臉部的情況。
圖3是圖示圖1的匹配單元的實施例的操作的視圖。圖3(a)示出了標準化的輸入臉部圖像IN的關鍵點,并且圖3(b)示出了被標準化和預先存儲的M個臉部圖像S1至SM的關鍵點。此外,g11至gij表示例如具有大小4x4的臉部圖像IN和S1至SM的網格塊,并且f1至f16表示每一個網格塊g11至gij中的16個關鍵點。供參考,雖然在圖3中每個塊的點數量是16,但數量不限于此。
圖1的匹配單元150使用輸入臉部圖像IN的網格塊g11的關鍵點f1的描述符和預先存儲的臉部圖像S1至SM的網格塊g11的關鍵點f1至f16的描述符計算關鍵點之間的距離(f1與f1之間的距離、f1與f2之間的距離、…以及f1與f16之間的距離)(距離可包含歐幾里德距離,但不限于此),并向輸入臉部圖像IN的關鍵點f1分配包含具有最短距離的關鍵點的預先存儲的臉部圖像的標識符號。然后,它使用網格塊g11的關鍵點f2的描述符和預先存儲的臉部圖像S1至SM的網格塊g11的關鍵點f1至f16的描述符計算關鍵點f2與f1之間、f2與f2之間、…以及f2與f16之間的距離,并向輸入臉部圖像IN的關鍵點f2分配包含具有最短距離的關鍵點的預先存儲的臉部圖像的標識符號。以相同方式,預先存儲的臉部圖像S1至SM的標識符號當中的標識符號被分配給輸入臉部圖像IN的每一個網格塊g11至gij的每一個關鍵點f1至fl6。也就是說,向輸入臉部圖像IN的每一個關鍵點f1至f16分配之前存儲的臉部圖像S1至SM的標識符號之一,并且它可使用輸入臉部圖像IN的每個關鍵點的描述符和對應于包含輸入臉部圖像IN的每個關鍵點的網格塊的所有預先存儲的臉部圖像S1至SM的網格塊中的關鍵點的描述符來計算關鍵點之間的距離,并分配包含具有最短距離的關鍵點的預先存儲的臉部圖像的標識符號作為輸入臉部圖像IN的每一個網格塊g11至gij的每一個關鍵點f1至f16的關鍵點的標識符號。
然后,匹配單元150可對于分配給輸入臉部圖像IN的所有關鍵點的標識符號進行投票,其中可向輸入臉部圖像IN分配預先存儲的臉部圖像S1至SM的標識符號之一。也就是說,分配給輸入臉部圖像IN的所有關鍵點的標識符號當中的最頻繁分配的標識符號可被分配作為輸入臉部圖像IN的標識符號。在此實例中,最頻繁分配的標識符號可被選擇用于每個網格塊,并且所選擇的標識符號當中的最頻繁選擇的標識符號可被分配作為輸入臉部圖像IN的標識符號。然而,本公開不必局限于此。當經歷上面描述的過程時,輸入臉部圖像IN的臉部被識別成與具有與所分配的標識符號相同的標識符號的預先存儲的臉部圖像的臉部相同。
圖4是圖示圖1的匹配單元的另一實施例的操作的圖解。圖4(a)示出了標準化的輸入臉部圖像IN的關鍵點,并且圖4(b)示出了被標準化和預先存儲的M個臉部圖像S1至SM的關鍵點。此外,f11至f1k分別表示臉部圖像IN和S1至SM的關鍵點,并且N1至N3中的每一個表示具有大小3x3的包圍塊,用于規定每一個關鍵點f22、f35、...和f(1-1)(k-2)的包圍區域,并且可對于所有此類關鍵點規定包圍塊。供參考,在圖4中包圍區域具有3x3的大小,但不限于此。
圖1的匹配單元150使用輸入臉部圖像IN的關鍵點f22的描述符和包圍每一個預先存儲的臉部圖像S1至SM的關鍵點f22的塊N1中的關鍵點的描述符來計算關鍵點之間的距離,并分配包含具有最短距離的關鍵點的預先存儲的臉部圖像的標識符號。以相同方式,它使用輸入臉部圖像IN的所有關鍵點中每個關鍵點的描述符和包含在對應于輸入臉部圖像IN的位置的每一個預先存儲的臉部圖像S1至SM的關鍵點的包圍塊中的關鍵點的描述符來計算關鍵點之間的距離,并分配包含具有最短距離的關鍵點的預先存儲的臉部圖像的標識符號。也就是說,向輸入臉部圖像IN的每一個關鍵點f11至f1k分配之前存儲的臉部圖像S1至SM的標識符號當中的一個標識符號,并且它使用輸入臉部圖像IN的每個關鍵點的描述符和包含對應于輸入臉部圖像IN的每個關鍵點的位置的關鍵點的所有之前存儲的臉部圖像S1至SM的包圍塊中的關鍵點的描述符來計算關鍵點之間的距離,并分配包含具有最短距離的關鍵點的預先存儲的臉部圖像的標識符號作為輸入臉部圖像IN的關鍵點的標識符號。
然后,匹配單元150通過對于分配給輸入臉部圖像IN的所有關鍵點的標識符號進行投票而向輸入臉部圖像IN分配預先存儲的臉部圖像S1至SM的標識符號之一。也就是說,分配給輸入臉部圖像IN的所有關鍵點的標識符號當中的最頻繁分配的標識符號可被分配作為輸入臉部圖像IN的標識符號。在這一點上,在每個包圍塊中最頻繁分配的標識符號可被首先選擇,并且然后整個圖像當中最頻繁選擇的標識符號可被分配作為輸入臉部圖像IN的標識符號。然而,本公開不必局限于此。當經歷上面描述的過程時,輸入臉部圖像IN的臉部被識別成與具有與所分配的標識符號相同的標識符號的預先存儲的臉部圖像的臉部相同。
也就是說,匹配單元150可向輸入臉部圖像IN的所有關鍵點分配標識符號,并通過對于分配給所有關鍵點的標識符號進行投票而分配最頻繁分配的標識符號作為輸入臉部圖像IN的標識符號。
在圖3和圖4中,輸入臉部圖像IN的每個關鍵點可被表述為“第一關鍵點”,并且預先存儲的臉部圖像S1至SM的每個關鍵點可被表述為“第二關鍵點”。
根據上面描述的本公開的實施例能采用可通過各種計算機組件執行并記錄在計算機可讀記錄介質中的程序命令的形式實現。計算機可讀記錄介質可單獨或以組合方式包含程序命令、數據文件、數據結構等。記錄在計算機可讀記錄介質中的程序命令可以是特別設計并配置用于本公開的程序命令或由計算機軟件領域的普通技術人員使用的已知程序命令。計算機可讀記錄介質例如包含磁介質(諸如硬盤、軟盤和磁帶)、光學記錄介質(諸如CD-ROM和DVD)、磁光介質(諸如光盤)以及特別配置成存儲和執行程序命令的硬件裝置(諸如ROM、RAM、閃存等)。程序命令例如可包含可由計算機使用翻譯器等執行的高級語言代碼以及由編譯器生成的機器代碼。硬件裝置可配置成使用一個或多個軟件模塊操作,以便根據本公開的各種實施例執行處理。
在前述討論中,盡管本公開已經結合特定素材(諸如特定組件、示范實施例和附圖)進行了描述,但它們僅提供用于幫助理解本公開,并且本公開不限于這些實施例。本領域技術人員將明白,根據這些描述可對它們進行各種修改和改變。
因此,本公開的精神不應該被限于上面描述的實施例,并且所附權利要求書及其相等或等效的修改將被視為落在本公開的范圍內。

關 鍵 詞:
臉部 識別 方法 設備 用于 執行 計算機 可讀 記錄 介質
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本文標題:臉部識別方法、設備和用于執行該方法的計算機可讀記錄介質.pdf
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