专利名称：基于分块主成分分析的人脸确认装置的制作方法
技术领域：
本发明涉及一种人脸确认装置。
背景技术：
在信息化的今天，社会和个人对安全方便的身份认证技术的需求已变得越来越紧 迫。传统的个人身份鉴别主要是通过钥匙、密码、个人身份证明等物理介质，这些的方法的 缺陷是容易被窃取而丧失保密的意义。而更严密的安全性往往带来很多不便。在这种情况 下，利用人体自身的生物特征进行身份识别成为大势所趋。在众多的生物识别技术中，人脸 识别则不需要被识别者配合，适合不希望被鉴别人察觉的场合。而且人脸识别的过程与人 类的生物习惯相似，易于被大众接受，所以人脸识别是目前应用最为广泛的生物特征识别 技术之一，特别是在非接触环境和不惊动被检测人的情况下，人脸识别技术的优越性远远 超过已有的虹膜、指纹等检测方法。 现有的对人脸进行确认和分析识别的软件大多是基于主动形状模型、主动外观模 型、主动轮廓模型、主成分分析方法和神经网络的人脸分析和识别算法，这些方法的特点是 识别率较高，缺点是算法过于复杂，计算量庞大，分析时间长，若要取得较快的计算时间需 要建立在并行计算的硬件系统之上，成本较高。 人脸的表情变化对人脸确认也有很大影响，而常用的Gabor小波等消除表情影响 的方法往往计算量较大，不适于门禁、考勤等系统等的应用。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种成本低、分析识别快且能够有效地减少表情 变换对人脸确认影响的基于分块主成分分析的人脸确认装置。 为了解决上述技术问题，本发明的基于分块主成分分析的人脸确认装置包括
待确认人信息数据库存储有每个持卡人的智能卡信息、每个持卡人的N张人脸
样本图片Xl， x2，... ， Xi，... ， ％和每个样本图片的投影向量、；其中投影向量2;按照下述
方法得到 对数据库存储的每个持卡人的N张人脸样本图片Xp X2， ...， Xi， ...， ％进行
Census变换去除光照影响；将变换后的每幅图像Xi分为t个子块，分别求得各子块的特征 向量和特征值；根据设定的各子块的权重，对各子块选取不同数量的特征向量和特征值，组 成每幅图像Xi的变换矩阵^:，利用变换矩阵^,计算相应的投影向量4,;
用于计算持卡人人脸图片投影向量Zv 的装置 将采集的持卡人人脸图片数据信息xv 进行Census变换去除光照影响；将变换后 的图像xvar分为t个子块，分别求得各子块的特征向量和特征值；根据设定的各子块的权
重，对各子块选取不同数量的特征向量和特征值，组成图像x，的变换矩阵^^ ，最后利用变换矩阵^X求得Xvar的投影向量Zv ; 用于人脸确认的装置计算样本图片Xi的投影向量A,与人脸图片Xv 的投影向量Zv 之间的欧氏距离
，ZVar)，
M ，"
var乂 乂 如果D(Z《，Zvar)小于设定的阈值则认为持卡人为智能卡的真实主人。 本发明使用Census变换方法对图像进行预处理，提取待检测的图像局部结构特 征，减少了光照变化对人脸确认的影响。采用基于分块主成分分析的算法，将持卡人样本图 片和人脸图片分为多个子块，根据人脸表情变化时眼睛、鼻子变化较小，脸部、嘴部变化较 大的特点，设定的各子块的权重，从而对不同的人脸区域对应的子块提取不同数量的特征 向量，可以有效地减少表情变换对人脸确认的影响。本发明计算量较小，分析识别快，适用 于海关监控系统，门禁系统，考勤系统等。
下面结合附图和具体实施方式
对本发明作进一步详细说明。
图1为本发明的基于分块主成分分析的人脸确认装置的框图。
图2为本发明具体实施方式
中计算机程序流程图。
图3为人脸图片和样本图片子块划分示意图。
具体实施例方式如图1所示，本发明的基于分块主成分分析的人脸确认装置包括待确认人信息
数据库，用于计算持卡人人脸图片投影向量Z^r的装置，用于人脸确认的装置。
本发明可以通过在计算机、DSP上编制程序实现。
如图2所示，所述计算机程序流程包括如下步骤
用于建立待确认人信息数据库的步骤 存储每个持卡人的N张人脸样本图片、智能卡信息和每个样本图片的投影向量 4,;其中投影向量^,孩照下述方法得到 对持卡人的样本图片x2，. . . ， Xi，. . . ， xN进行Census变换(Ramin Zabih， John Woodfill，《A non_parametric approach to visual correspondence》，IEEETransactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1996)去除光照景j响；
利用分块的主成分分析算法计算投影向量A,:将变换后的每幅图像Xi分为t个子 块，分别求得各子块的特征向量和特征值；如图3所示，设定黑色、灰色、白色子块的权重分 别为1、2、4，分别提取黑色、灰色、白色子块的前k个、2k个和4k个特征向量和特征值以组
成Xi的变换矩阵^ ，计算相应的投影向量Z:c,.。
采集持卡人人脸图片和智能卡信息的步骤。
4
用于计算持卡人人脸图片投影向量Zv 的步骤 将采集的持卡人人脸图片数据信息Xv 进行Census变换去除光照影响；
利用分块的主成分分析算法计算投影向量Zv :将变换后的图像Xv 分为t个子 块，分别求得各子块的特征向量和特征值；设定黑色、灰色、白色子块的权重分别为1、2、4， 分别提取黑色、灰色、白色子块的前k个、2k个和4k个特征向量和特征值，组成图像xv 的
变换矩阵^^C，最后求得Xvar的投影向量Zv ; 用于人脸确认的步骤 在待确认人信息数据库中找到与持卡人智能卡信息对应的样本图片Xi的投影向
量z、.计算A,和zvar的欧氏距离D(Z义,，Zvar)，
M 1/7 D(ZX ,Zvar) = (Z(Zx —Zvar)2)i/2 如果"(Z义,.，Zvar)小于设定的阈值则认为持卡人为智能卡的真实主人，否则，身
份被拒绝；艮卩
'接受xy虹的身份，Z)(ZX ,Zva》S说m^o/J
拒绝xyar的身份， ' e/w ° 其中，N、t、k的选择没有严格限制，根据硬件能够达到的处理速度，处理能力越强， N、 t、 k值可以选择的越大。本发明根据硬件能够达到的处理速度可以选择N为4、6或10， t可以选择为3X5，k可以选择为IO或IOO。各子块权重的选取不限于上述方式，可以根据 表情变化时人脸不同区域变化大小选取。在不考虑表情变换对人脸比对和确认影响的情况 下，各子块的权重可以全部选择为1。
权利要求
一种基于分块主成分分析的人脸确认装置，其特征在于包括待确认人信息数据库存储有每个持卡人的智能卡信息、每个持卡人的N张人脸样本图片x1，x2，...，xi，...，xN和每个样本图片的投影向量；其中投影向量按照下述方法得到对数据库存储的每个持卡人的N张人脸样本图片x1，x2，...，xi，...，xN进行Census变换去除光照影响；将变换后的每幅图像xi分为t个子块，分别求得各子块的特征向量和特征值；根据设定的各子块的权重，对各子块选取不同数量的特征向量和特征值，组成每幅图像xi的变换矩阵，利用变换矩阵计算相应的投影向量；用于计算持卡人人脸图片投影向量Zvar的装置将采集的持卡人人脸图片数据信息xvar进行Census变换去除光照影响；将变换后的图像xvar分为t个子块，分别求得各子块的特征向量和特征值；根据设定的各子块的权重，对各子块选取不同数量的特征向量和特征值，组成图像xvar的变换矩阵，最后利用变换矩阵求得xvar的投影向量Zvar；用于人脸确认的装置计算样本图片xi的投影向量与人脸图片xvar的投影向量Zvar之间的欧氏距离D <mrow><mi>D</mi><mrow> <mo>(</mo> <msub><mi>Z</mi><msub> <mi>x</mi> <mi>i</mi></msub> </msub> <mo>,</mo> <msub><mi>Z</mi><mi>var</mi> </msub> <mo>)</mo></mrow><mo>=</mo><msup> <mrow><mo>(</mo><munderover> <mi>Σ</mi> <mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn> </mrow> <mi>M</mi></munderover><msup> <mrow><mo>(</mo><msub> <mi>Z</mi> <msub><mi>x</mi><mi>i</mi> </msub></msub><mo>-</mo><msub> <mi>Z</mi> <mi>var</mi></msub><mo>)</mo> </mrow> <mn>2</mn></msup><mo>)</mo> </mrow> <mrow><mn>1</mn><mo>/</mo><mn>2</mn> </mrow></msup> </mrow>如果D小于设定的阈值则认为持卡人为智能卡的真实主人。F2009102180718C00011.tif,F2009102180718C00012.tif,F2009102180718C00013.tif,F2009102180718C00014.tif,F2009102180718C00015.tif,F2009102180718C00016.tif,F2009102180718C00017.tif,F2009102180718C00018.tif,F2009102180718C00019.tif,F2009102180718C000111.tif
全文摘要
本发明涉及一种基于分块主成分分析的人脸确认装置，该装置包括待确认人信息数据库存储有每个持卡人的智能卡信息、每个持卡人的N张人脸样本图片x1，x2，...，xi，...，xN和每个样本图片的投影向量用于计算持卡人人脸图片投影向量Zvar的装置；用于人脸确认的装置计算样本图片xi的投影向量与人脸图片xvar的投影向量Zvar之间的欧氏距D(Zvar)，如果D(Zvar)小于设定的阈值则认为持卡人为智能卡的真实主人。本发明使用Census变换方法对图像进行预处理，减少了光照变化对人脸确认的影响。采用基于分块主成分分析的算法，计算量较小，分析识别快，适用于海关监控系统，门禁系统，考勤系统等。
文档编号G06K9/64GK101739571SQ20091021807
公开日2010年6月16日 申请日期2009年12月22日 优先权日2009年12月22日
发明者姚志军, 韩秋蕾 申请人:中国科学院长春光学精密机械与物理研究所