四维人脸模型数据库的建立方法
【专利摘要】四维人脸模型数据库的建立方法，属于图像处理【技术领域】。为了解决现有采用三维人脸模型的数据库容易被篡改的问题。所述方法包括：步骤一：取当前时间作为参考量，建立时间轴；步骤二：根据输入人脸图像，建立空间二维坐标系，对所述人脸图像进行二维图像信息提取和人脸特征提取；步骤三：根据获取的二维图像信息和人脸特征进行三维图像的构建和融合；步骤四：根据融合后的三维图像，建立空间三维坐标系，形成三维人脸模型，提取三维人脸模型的三维图像信息；步骤五：将三维人脸模型的每个像素点与建立的时间轴的时间一一对应，形成四维人脸模型，对四维人脸模型提取四维图像信息，存储入数据库，形成四维人脸模型数据库。本发明用于人脸识别系统。
【专利说明】四维人脸模型数据库的建立方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于图像处理【技术领域】。
【背景技术】
[0002] 目前的人脸识别系统是通过摄像装置捕捉人脸视频流或二维图像，二维图像再与 数据库中的基准二维图像进行对比，判断是否符合。现有的这种数据库一般都采用的三维 人脸模型的数据库，如果数据库被人恶意篡改，人脸识别系统依然采用篡改后的数据库进 行识别存在很高的危险性。
【发明内容】
[0003] 本发明的目的是为了解决现有采用三维人脸模型的数据库容易被篡改的问题，本 发明提供一种四维人脸模型数据库的建立方法。
[0004] 本发明的四维人脸模型数据库的建立方法，所述方法包括如下步骤：
[0005] 步骤一：取当前时间作为参考量，建立时间轴；
[0006] 步骤二：根据输入的人脸图像，建立空间二维坐标系，对所述人脸图像进行二维图 像信息提取和人脸特征提取；
[0007] 步骤三：根据获取的二维图像信息和人脸特征进行三维图像的构建和融合；
[0008] 步骤四：根据融合后的三维图像，建立空间三维坐标系，形成三维人脸模型，提取 三维人脸模型的三维图像信息；
[0009] 步骤五：将三维人脸模型的每个像素点与建立的时间轴的时间一一对应，形成四 维人脸模型，对四维人脸模型提取四维图像信息，存储入数据库，形成四维人脸模型数据 库。
[0010] 所述步骤二中，根据输入的人脸图像，建立空间二维坐标系，对所述人脸图像进行 二维图像信息提取和人脸特征提取的方法包括：
[0011] 对输入的人脸图像进行预处理，选取预处理后人脸图像两眼的中心位置为原点，X 轴穿过两眼的中心，水平向右为正方向，Y轴坚直向上为正方向，完成空间二维坐标系的建 立；
[0012] 对建立后的二维图像进行像素级的扫描，获得每个像素点的坐标位置和灰度值， 通过聚类方法形成二维图像纹理特征，并获得每个像素点的颜色值，所述颜色值用RGB来 表不；
[0013] 对建立后的二维图像进行人脸面部结构的划分；
[0014] 对建立后的二维图像进行图像特征边缘检测和增强，根据划分后的面部结构，将 图像分割成各独立单元，再对各独立单元进行特征提取。
[0015] 所述步骤二中，对建立后的图像进行人脸面部结构的划分为：
[0016] 前额、眉毛、上眼睑、眼睫毛、睑裂、睑内侧联合区、睑外侧联合区、内眦、外眦、鼻 根、鼻尖、鼻背、鼻底、鼻孔、鼻小柱、鼻翼、鼻面沟、唇面沟、鼻唇沟、眶下区颧区、口裂、口角、 唇红、唇红缘、唇弓、人中点、唇峰、唇珠、人中嵴、颊区、颏唇沟、颏下点、颧区、颞面区、耳朵、 腮腺咬肌区、头发和胡须。
[0017] 所述输入的人脸图像包括人脸正面图像、人脸正交图像和人脸侧面图像。
[0018] 所述步骤四中，根据融合后的三维图像，建立空间三维坐标系，形成三维人脸模 型，提取三维人脸模型的三维图像信息的方法包括：
[0019] 对融合后的三维图像，选取人脸两眼的中心位置为原点，X轴穿过两眼的中心，从 正面看从左向右为正方向；Y轴坚直向上为正方向；Z轴穿过头部中心向外，从前到后为正 方向，完成空间三维坐标系的建立，再基于CANDIDE-3模型，建立三维人脸模型；
[0020] 对建立的三维人脸模型进行像素级的扫描，获得每个像素点的坐标位置和灰度 值，通过聚类方法形成三维图像纹理特征，并获得每个像素点的颜色值，所述颜色值用RGB 来表示。
[0021] 所述步骤五中，提取四维图像信息包括坐标位置、纹理特征、颜色值和时间。
[0022] 本发明的有益效果在于，本发明的四维人脸模型数据库中包括以当前建立时间为 参考时间的时间轴，当有人修改建立的四维人脸模型数据库时，因修改时间与建立时间对 应不上，而禁止被修改，所以设置了时间轴的四维人脸模型数据库安全性更高。
【专利附图】
【附图说明】
[0023] 图1为【具体实施方式】中的四维人脸模型数据库的建立方法的流程示意图。
【具体实施方式】
[0024] 结合图1说明本实施方式，本实施方式所述的四维人脸模型数据库的建立方法，
[0025] 步骤一：取当前时间作为参考量，建立时间轴；
[0026] 步骤二：根据输入的人脸图像，建立空间二维坐标系，对所述人脸图像进行二维图 像信息提取和人脸特征提取；
[0027] 所述步骤二中，根据输入的人脸图像，建立空间二维坐标系，对所述人脸图像进行 二维图像信息提取和人脸特征提取的方法包括：
[0028] 对输入的人脸图像进行预处理，选取预处理后人脸图像两眼的中心位置为原点，X轴穿过两眼的中心，水平向右为正方向，Y轴坚直向上为正方向，完成空间二维坐标系的建 立；
[0029] 对建立后的二维图像进行像素级的扫描，获得每个像素点的坐标位置和灰度值， 通过聚类方法形成二维图像纹理特征，并获得每个像素点的颜色值，所述颜色值用RGB来 表不；
[0030] 对建立后的二维图像进行人脸面部结构的划分；
[0031] 对建立后的二维图像进行图像特征边缘检测和增强，根据划分后的面部结构，将 图像分割成各独立单元，再对各独立单元进行特征提取。
[0032] 表1二维图像信息
[0033]
[0034] 所述步骤二中，对建立后的图像进行人脸面部结构的划分为:
[0035] 前额、眉毛、上眼睑、眼睫毛、睑裂、睑内侧联合区、睑外侧联合区、内眦、外眦、鼻 根、鼻尖、鼻背、鼻底、鼻孔、鼻小柱、鼻翼、鼻面沟、唇面沟、鼻唇沟、眶下区颧区、口裂、口角、 唇红、唇红缘、唇弓、人中点、唇峰、唇珠、人中嵴、颊区、颏唇沟、颏下点、颧区、颞面区、耳朵、 腮腺咬肌区、头发和胡须。
[0036] 所述输入的人脸图像包括人脸正面图像、人脸正交图像和人脸侧面图像。
[0037] 上述人脸面部结构的划分是借助医学上的划分方法，采用这种人脸面部结构的划 分，再分别进行特征提取，解析度更高，进而在人脸识别时，无论被识别人脸哪个角度，都很 容易被识别，本实施方式灵敏度更高。
[0038] 步骤三：根据获取的二维图像信息和人脸特征进行三维图像的构建和融合；
[0039] 本实施方式中三维图像的构建与融合，是基于Adaboost算法的Viola人脸检测、 基于CANDIDE-3模型三维建模、基于Sobel算子的图像滤波和非特征点的插值算法实现。所 述方法都是本领域技术人员常用的技术手段；
[0040] 在构建的三维图像中动态图片中因为帧的变化会导致每帧的画面发生改变，因此 会导致图片的背景或人物的空间位置和特征值发生一个变化，所以需要对这一系列图像融 合，本实施方式主要使用当前的融合技术，如金字塔融合或小波变换融合技术进行图像的 融合操作。
[0041] 步骤四：根据融合后的三维图像，建立空间三维坐标系，形成三维人脸模型，提取 三维人脸模型的三维图像信息；
[0042] 所述步骤四中，根据融合后的三维图像，建立空间三维坐标系，形成三维人脸模 型，提取三维人脸模型的三维图像信息的方法包括：
[0043] 对融合后的三维图像，选取人脸两眼的中心位置为原点，X轴穿过两眼的中心，从 正面看从左向右为正方向；Y轴坚直向上为正方向；Z轴穿过头部中心向外，从前到后为正 方向，完成空间三维坐标系的建立，再基于CANDIDE-3模型，建立三维人脸模型；
[0044] 对建立的三维人脸模型进行像素级的扫描，获得每个像素点的坐标位置和灰度 值，通过聚类方法形成三维图像纹理特征，并获得每个像素点的颜色值，所述颜色值用RGB 来表示。
[0045] 表2二维图像f目息
[0046]
【权利要求】
1. 四维人脸模型数据库的建立方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 步骤一：取当前时间作为参考量,建立时间轴； 步骤二：根据输入的人脸图像，建立空间二维坐标系，对所述人脸图像进行二维图像信 息提取和人脸特征提取； 步骤三：根据获取的二维图像信息和人脸特征进行三维图像的构建和融合； 步骤四：根据融合后的三维图像，建立空间三维坐标系，形成三维人脸模型，提取三维 人脸模型的三维图像信息； 步骤五：将三维人脸模型的每个像素点与建立的时间轴的时间一一对应，形成四维人 脸模型，对四维人脸模型提取四维图像信息，存储入数据库，形成四维人脸模型数据库。
2. 根据权利要1所述的四维人脸模型数据库的建立方法，其特征在于，所述步骤二中， 根据输入的人脸图像，建立空间二维坐标系，对所述人脸图像进行二维图像信息提取和人 脸特征提取的方法包括： 对输入的人脸图像进行预处理，选取预处理后人脸图像两眼的中心位置为原点，X轴穿 过两眼的中心，水平向右为正方向，Y轴坚直向上为正方向，完成空间二维坐标系的建立； 对建立后的二维图像进行像素级的扫描，获得每个像素点的坐标位置和灰度值，通过 聚类方法形成二维图像纹理特征，并获得每个像素点的颜色值，所述颜色值用RGB来表示； 对建立后的二维图像进行人脸面部结构的划分； 对建立后的二维图像进行图像特征边缘检测和增强，根据划分后的面部结构，将图像 分割成各独立单元，再对各独立单元进行特征提取。
3. 根据权利要2所述的四维人脸模型数据库的建立方法，其特征在于，所述步骤二中， 对建立后的图像进行人脸面部结构的划分为： 前额、眉毛、上眼睑、眼睫毛、睑裂、睑内侧联合区、睑外侧联合区、内眦、外眦、鼻根、鼻 尖、鼻背、鼻底、鼻孔、鼻小柱、鼻翼、鼻面沟、唇面沟、鼻唇沟、眶下区颧区、口裂、口角、唇红、 唇红缘、唇弓、人中点、唇峰、唇珠、人中嵴、颊区、颏唇沟、颏下点、颧区、颞面区、耳朵、腮腺 咬肌区、头发和胡须。
4. 根据权利要1或3所述的四维人脸模型数据库的建立方法，其特征在于，所述输入的 人脸图像包括人脸正面图像、人脸正交图像和人脸侧面图像。
5. 根据权利要4所述的四维人脸模型数据库的建立方法，其特征在于，所述步骤四中， 根据融合后的三维图像，建立空间三维坐标系，形成三维人脸模型，提取三维人脸模型的三 维图像信息的方法包括： 对融合后的三维图像，选取人脸两眼的中心位置为原点，X轴穿过两眼的中心，从正面 看从左向右为正方向；Y轴坚直向上为正方向；Z轴穿过头部中心向外，从前到后为正方向， 完成空间三维坐标系的建立，再基于CANDIDE-3模型，建立三维人脸模型； 对建立的三维人脸模型进行像素级的扫描，获得每个像素点的坐标位置和灰度值，通 过聚类方法形成三维图像纹理特征，并获得每个像素点的颜色值，所述颜色值用RGB来表 /_J、i 〇
6. 根据权利要5所述的四维人脸模型数据库的建立方法，其特征在于，所述步骤五中， 提取四维图像信息包括坐标位置、纹理特征、颜色值和时间。
【文档编号】G06F17/30GK104361131SQ201410742423
【公开日】2015年2月18日 申请日期:2014年12月8日 优先权日:2014年12月8日
【发明者】王英丽, 刘昱, 马宏斌, 王瑶, 白雪, 李嵩 申请人:黑龙江大学