入S205 ;
[0091] S204,人脸识别成功；
[0092] S205,人脸识别失败。
[0093] 在将遮挡物图像添加到人脸图像库中的参考人脸图像中之前，还需要对遮挡物图 像进行缩放处理，该缩放需要得到遮挡物图像的缩放比例，缩放比例可以通过如下的方式 得到：
[0094] 通过SDM方法创建一个在人脸的关键部位上都标识了标识点的人脸图像模型， 艮P :在人脸图像中通过标识点来标注出人脸关键部位，比如说人脸上的眉毛、眼睛、鼻子、嘴 唇等关键部位都通过标识点进行标注。如图4所示为参考人脸图像中各个关键部位的标识 点，在图4所示的人脸图像中的一只眼睛的标识点包括了 ：10~17这八个标识点，另一只 眼睛的标识点包括了 18~25这八个标识点，鼻子上包括的标识点为：26~31,其中，标识 点28为鼻尖的标识点，嘴上的标识点包含了 ：32~42这12个标识点，其中32和38为嘴 角的标识点。
[0095] 通过SDM方法创建的人脸图像模型，就可以得到采集到的人脸图像中的人脸关键 部位的标识点，在得到采集到的人脸图像中的标识点之后，确定左右眼的上的标识点在人 脸图像中的坐标，根据左眼上的标识点的坐标的平均值得到左眼中心点的坐标，根据右眼 上的标识点的坐标的平均值得到右眼中心点的坐标，如图5所示,在图5中标识点01为左 眼中心点，标识点02为右眼中心点。
[0096] 在确定出人脸上左右眼的中心点的坐标之后，左右眼中心点之间的实际距离 L1 (如图5所示），并且获取左眼中心点与墨镜下边缘之间的垂直距离Sp
[0097] 同样的通过SDM方法，获取人脸图像库中添加了遮挡物的参考人脸图像的标识 点，然后获取参考人脸图像中的左眼中心点与右眼中心点之间的参考距离L。（如图6所 示），同时确定左眼中心点与遮挡物下边缘之间的垂直距离S。，通过如下的比例关系得到将 遮挡物图像添加到参考人脸图像中时的缩放比例：
[0098]
[0099] 其中，1表征水平方向上的缩放比例，h表征垂直方向上的缩放比例，在得到缩放 比例之后，该人脸识别系统在提取出采集到的人脸图像中的遮挡物图像之后，就按照上述 的缩放比例对遮挡物图像进行缩放处理，
[0100] 在得到缩放处理后的遮挡物图像之后，将按照如下的两种方式来判定是否存在匹 配参考人脸图像：
[0101] 第一种方式：
[0102] 如图7所示为第一种方式的流程图，包括：
[0103] S701，在人脸图像库中提取出一张参考人脸图像作为当前参考人脸图像，并将提 取出的遮挡物图像添加至当前参考人脸图像中；
[0104] 具体来讲，确定采集到的人脸图像中遮挡物所遮挡的人脸关键部位，在从人脸图 像库中提取出参考人脸图像之后，将经过缩放处理的遮挡物图像添加至参考人脸图像中遮 挡所述人脸关键部位的位置，即：在采集到的人脸图像中遮挡物遮挡了两只眼睛，则遮挡物 图像添加至参考人脸图像中时也遮挡两只眼睛，最后通过人眼中心点与遮挡物图像下边缘 之间的距离来精确的确定出遮挡物图像所放置的位置。
[0105] S702,在添加了遮挡物图像的当前参考人脸图像中提取出参考人脸特征；
[0106] 在该步骤中使用LBP方法，在添加了遮挡物图像的当前参考人脸图像中提取出参 考人脸特征；
[0107] S703,判定提取出的参考人脸特征与待识别人脸特征是否匹配，若匹配，则进入 S704 ;若不匹配，则进入S705,；
[0108] S704,将当前参考人脸图像确定出人脸图像库中的存在的匹配参考人脸图像；
[0109] S705,判断人脸图像库中是否还存在未提取出的参考人脸图像，若存在，则进入 S701 ;若不存在，则进入S706 ;
[0110] S706，确定在人脸图像库中不存在匹配参考人脸图像。
[0111] 简单来讲，在图7所示的方式中，先在提取人脸图像库中提取出一张参考人脸图 像，在参考人脸图像中添加遮挡物图像，然后在添加了遮挡物图像的参考人脸图像中提取 出参考人脸特征，最后将参考人脸特征与待识别人脸特征进行匹配，若是此次匹配成功，则 得到识别结果，并结束识别流程；若是此次失败，则再次提取出一张参考人脸图像继续执行 匹配操作，并按此循环执行。
[0112] 第二种方式：
[0113] 如图8所示为第二种方式的流程图，包括：
[0114] S801，将提取出的所述遮挡物图像分别添加到所述人脸图像库中的各个参考人脸 图像中；
[0115] 具体来讲，在得到遮挡物图像之后，将该遮挡物图像添加到人脸图像库中的每一 张参考人脸图像中，具体添加遮挡物的方法与第一种方式中的方法相同。
[0116] S802,提取出一张添加了遮挡物图像的参考人脸图像作为当前参考人脸图像；
[0117] S803,在提取出的当前参考人脸图像中提取出参考人脸特征；
[0118] 此处也是使用LBP方法提取出当前参考人脸图像中的参考人脸特征。
[0119] S804,判定提取出的参考人脸特征与待识别人脸特征是否匹配，若匹配，则进入到 S805,若不匹配，则执行S806。
[0120] S805,将当前参考人脸图像确定为人脸图像库中存在的匹配参考人脸图像；
[0121] S806,判断人脸图像库中是否存在还未提取的参考人脸图像，若存在，则返回执行 S802,若不存在，在执行S807 ;
[0122] S807,确定在人脸图像库中不存在匹配参考人脸图像。
[0123] 在第二种方式中是将遮挡物图像添加到人脸图像库中的每一张参考人脸图像中， 然后在添加了遮挡物图像的参考人脸图像中逐张提取出参考人脸特征与采集到的人脸图 像中的人脸特征进行匹配，若是找到匹配的参考人脸图像，则人脸识别流程结束，并得到识 别结果；若是人脸图像库中的添加了遮挡物的参考人脸图像都与采集到的人脸图像不匹配 时，则此次人脸识别失败。
[0124] 在本发明实施例中在采集到的人脸图像中存在遮挡物时，人脸识别系统可以将遮 挡物从人脸图像中提取出来，并将遮挡物添加到人脸图像库中的参考人脸图像中，然后提 取出采集到的人脸图像的人脸特征，以及添加了遮挡物图像的参考人脸图像的参考人脸特 征，最后将采集到的人脸图像中的人脸特征与参考人脸特征进行匹配识别，最终得到人脸 识别结果，这样就实现了对存在遮挡物的人脸图像的识别，提升了人脸识别系统对人脸识 别的准确度。
[0125] 进一步，在本发明实施例中，为了提高对存在遮挡物的人脸图像的识别精确度，在 本发明实施例中对采集到的人脸图像进行标识点检测之后，对采集到的人脸图像进行归一 化处理，对人脸图像进行归一化处理的目的就是将采集到的人脸图像中的关键部位与人脸 图像库中的参考人脸图像中的关键部位对齐。简单来讲，就是将采集到的人脸图像中的眼 睛、鼻子、嘴巴等关键部位分别与参考人脸图像中的眼睛、鼻子、嘴巴等关键部位对齐，这样 可以使图像匹配更加准确。
[0126] 要实现对采集到的人脸图像的归一化处理，就需要得到人脸图像中人脸关键部位 的标识点以及仿射矩阵R :
[0127]
[0128] 在本发明实施例中仿射矩阵R可以通过如下的方式得到：
[0129] 首先在参考人脸图像中得到5个能够较为准确的表征人脸上关键部位的标识点， 具体可以通过SDM方法得到，这5个标识点分别为：两个眼睛的中心的标识点、鼻尖的标识 点、两个嘴角的标识点，如图4所示，左眼的中心的标识点可以通过标识点10~17的图像 坐标平均值得到，右眼的中心的标识点可以通过标识18~25的图像坐标的平均值得到，鼻 尖的标识点为28、两个嘴角的标识点为32和38。将参考人脸图像的左下角作为坐标原点， 这五个标识点在参考人脸图像中的坐标确定为（X' i，^ i)，其中，i = 1、2….5。
[0130] 在采集到的人脸图像中提取出能够较为准确的表征人脸上关键部位的标识点，也 就是两个眼睛的中心的标识点、鼻尖的标识点、以及两个嘴角的标识点，这五个标识点也可 以通过上述的SDM方法得到，将采集到的人脸图像的左下角作为坐标原点，这五个标识点 在采集到的人脸图像中的坐标确定为（X 1, Y1),其中，i = 1、2…..5。
[0131] 在得到参考人脸图像中的五个标识点对应的坐标以及采集到的人脸图像的五个 标识点之后，根据关系式（1)得到参考人脸图像中的五个标识点的图像坐标与采集到的人 脸图像中的五个标识点的图像坐标之间的对应关系：
[0132]
[0133] 其中，r11、r12、r