一种面部比对的方法、设备及一种面部识别的方法、系统的制作方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及计算机技术领域，特别涉及一种面部比对的方法、设备及一种面部识 别的方法、系统。
【背景技术】
[0002] 人脸识别技术是将待识别的图像与存储在图片库的图像进行匹配，找到相似度最 高的图像作为识别结果。随着社会的发展，人脸识别的应用越来越广泛。
[0003] 人脸识别技术在实际的应用过程中，会面临下述问题：由于光照条件的不同，会使 得同一个人在不同光照条件下的产生的多张图像间存在较大的区别，同时多张图像中的人 脸也存在较大的区别，从而将同一个人在不同的光照条件下的图像进行人脸识别，会产生 不同的识别结果。针对上述问题，现有技术中提出了一种人脸识别方法，该方法为：将人脸 样本图片分为多个相互交叠且大小不一的子图像，提取每个子图像的纹理特征，针对每个 子图像所提取的纹理特征，采用联合提升特征挑选算法挑选出T (T为正整数）个最有效的 特征作为当前子图像的纹理特征，然后进行人脸的比对。该方法具有较好的光照鲁棒性和 较高的识别率，但是在对图像进行提取纹理特征的操作时，会将图像的维度提高，进而降低 了人脸比对的速度。
[0004] 现有技术中，可以通过提取图像中的人脸轮廓特征点，根据提取的轮廓特征点进 行人脸识别操作，但是采用现有技术中的提取人脸轮廓特征点的方法，所提取的人脸轮廓 特征点精确度较低。
[0005] 综上所述，目前在进行人脸识别过程中，人脸比对速度较慢，所提取的人脸轮廓特 征点的精确度较低。
【发明内容】
[0006] 本发明提供一种面部比对的方法、设备，用以解决现有技术中存在的在进行人脸 识别过程中，人脸比对速度较慢的问题；本发明还提供一种面部识别的方法、系统，用以解 决现有技术中存在的在进行人脸识别过程中，所提取的人脸轮廓特征点的精确度较低的问 题。
[0007] 本发明实施例提供一种面部比对的方法，包括：
[0008] 针对需要进行比对的一张图像，根据该图像中每个特征像素点在面部上的位置， 将该图像中的所有特征像素点分成多组特征像素点；
[0009] 针对一组特征像素点，根据预先设定的面部上的位置和配对规则的对应关系，确 定该组特征像素点对应的面部上的位置对应的配对规则；根据确定的配对规则，对所述一 组特征像素点中的每个特征像素点进行配对，并确定每对特征像素点之间的距离，根据确 定的每对特征像素点之间的距离确定该组特征像素点的距离；
[0010] 根据需要进行比对的图像中所有组特征像素点的距离，确定进行比对的图像的相 似度。
[0011] 由于本发明实施例根据配对规则将需要进行比对的图像的所有特征像素点进行 配对后，确定每对特征像素点之间的距离，再根据每对特征像素点之间的距离确定该组特 征像素点的距离，并根据需要进行比对的图像中所有组特征像素点的距离，确定进行比对 的图像的相似度，以便根据相似度进行面部比对，进而提高了面部比对的速度。
[0012] 较佳地，所述需要进行比对的图像包括目标图像和多张原始图像；
[0013] 根据需要进行比对的图像中所有组特征像素点的距离，确定进行比对的图像的相 似度，包括：
[0014] 根据目标图像和多张原始图像中所有组特征像素点的距离，分别确定目标图像与 每张原始图像的相似度。
[0015] 由于本发明实施例目标图像会与每张原始图像确定出一个相似度，以便根据每一 个确定的相似度进行面部比对，进而提高了面部比对的速度。
[0016] 较佳地，所述根据目标图像和多张原始图像中所有组特征像素点的距离，分别确 定目标图像与每张原始图像的相似度之后，还包括：
[0017] 从所有原始图像中，选择相似度小于第一阈值的特定原始图像；
[0018] 根据所述目标图像的局部Gabor二进制模式LGBP特征值组，以及每张所述特定原 始图像的LGBP特征值组，分别确定所述目标图像与每张所述特定原始图像的相似度；
[0019] 若最高的相似度小于第二阈值，则确定最高的相似度对应的特定原始图像与所述 目标图像匹配。
[0020] 由于本发明实施例根据目标图像的LGBP特征值组和经过选择确定的每张特定原 始图像的LGBP特征值组，确定目标图像与每张特定原始图像的相似度，并在确定最高的相 似度小于设定阈值时，确定最高的相似度对应的特定原始图像与目标图像匹配，以使根据 选择后的原始图像进行图像匹配，进而提高了图像匹配的速度。
[0021] 较佳地，根据下列方式确定所述第二阈值：
[0022] 根据预设的面部上的用于确定面部偏转角的第一特定位置，从目标图像的所有特 征像素点中选择与所述第一特定位置对应的特征像素点，并根据选择的特征像素点，确定 面部偏转角；以及
[0023] 根据预设的面部上的用于确定面部光照分布阈值的第二特定位置，从目标图像的 所有特征像素点中选择与所述第二特定位置对应的特征像素点，并根据选择的特征像素点 的灰度值，确定面部光照分布阈值；
[0024] 根据所述面部偏转角和所述面部光照分布阈值，确定所述第二阈值。
[0025] 由于本发明实施例根据确定的面部偏转角和确定的面部光照分布阈值，去确定目 标图像的质量，以便根据图像的质量去确定第二阈值，以适应于不同面部偏转角和不同光 照条件下的面部比对操作。
[0026] 较佳地，所述根据确定的每对特征像素点之间的距离确定该组特征像素点的距 离，包括：
[0027] 将确定的每对特征像素点之间的距离求和或将确定的每对特征像素点之间的距 离的和求均值，得到该组特征像素点的距离。
[0028] 较佳地，所述相似度均满足下列公式：
[0029] V3(i) = min(Vl(i), V2(i))；
[0030] Sum = sum(V3 (i))；
[0031] Score = Sum/sum(Vl (i))；
[0032] 其中，i为自然数，若所述相似度为进行比对的图像的相似度，则Vl⑴表示需要 进行比对的图像中的一张图像中所有组特征像素点的距离，V2(i)表示需要进行比对的图 像中的另一张图像中所有组特征像素点的距离，若所述相似度为所述目标图像与每张所述 特定原始图像的相似度，则Vl(i)表示目标图像的LGBP特征值组，V2(i)表示原始图像的 LGBP特征值组，V3 (i)表示从Vl(i)和V2 (i)中选取的最小值，min (Vl(i)，V2 (i))表示从 Vl(i)和V2 (i)中选取最小值，Sum表示对V3 (i)的所有值进行求和得到的值，sum (V3 (i)) 表示对V3(i)的所有值进行求和，sum (VI (i))表示对Vl (i)的所有值进行求和，Score表示 进行比对的图像的相似度。
[0033] 较佳地，所述面部偏转角满足下列公式：
【主权项】
1. 一种面部比对的方法，其特征在于，该方法包括： 针对需要进行比对的一张图像，根据该图像中每个特征像素点在面部上的位置，将该 图像中的所有特征像素点分成多组特征像素点； 针对一组特征像素点，根据预先设定的面部上的位置和配对规则的对应关系，确定该 组特征像素点对应的面部上的位置对应的配对规则；根据确定的配对规则，对所述一组特 征像素点中的每个特征像素点进行配对，并确定每对特征像素点之间的距离，根据确定的 每对特征像素点之间的距离确定该组特征像素点的距离； 根据需要进行比对的图像中所有组特征像素点的距离，确定进行比对的图像的相似 度。
2. 如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述需要进行比对的图像包括目标图像和 多张原始图像； 根据需要进行比对的图像中所有组特征像素点的距离，确定进行比对的图像的相似 度，包括： 根据目标图像和多张原始图像中所有组特征像素点的距离，分别确定目标图像与每张 原始图像的相似度。
3. 如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据目标图像和多张原始图像中所有 组特征像素点的距离，分别确定目标图像与每张原始图像的相似度之后，还包括： 从所有原始图像中，选择相似度小于第一阔值的特定原始图像； 根据所述目标图像的局部Gabor二进制模式LGBP特征值组，W及每张所述特定原始图 像的LGBP特征值组，分别确定所述目标图像与每张所述特定原始图像的相似度； 若最高的相似度小于第二阔值，则确定最高的相似度对应的特定原始图像与所述目标 图像匹配。
4. 如权利要求3所述的方法，其特征在于，根据下列方式确定所述第二阔值： 根据预设的面部上的用于确定面部偏转角的第一特定位置，从目标图像的所有特征像 素点中选择与所述第一特定位置对应的特征像素点，并根据选择的特征像素点，确定面部 偏转角；W及 根据预设的面部上的用于确定面部光照分布阔值的第二特定位置，从目标图像的所有 特征像素点中选择与所述第二特定位置对应的特征像素点，并根据选择的特征像素点的灰 度值，确定面部光照分布阔值； 根据所述面部偏转角和所述面部光照分布阔值，确定所述第二阔值。
5. 如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据确定的每对特征像素点之间的距 离确定该组特征像素点的距离，包括： 将确定的每对特征像素点之间的距离求和，或将确定的每对特征像素点之间的距离求 和后求均值，得到该组特征像素点的距离。