述待识别人脸图像进行叠加，所述叠加过程的公式为：
[0094]其中，所述a_max为经过环形对称Gabor变换后所得人脸图像的滤波图像中第a幅 滤波图像中的像素最大值;所述a为第a幅滤波图像中每一像素点的像素值;所述255表示的 是图像像素的最大值;所述UintS是将计算所得的人脸图像转化为可W输出成图像的数据 格式a_temp。如:所述终端需要进行叠加的人脸图像为test,其大小为w*h，所述test经过环 形对称Gabor变换后，得到的某一滤波图像为A，则所述A的大小也为w*h，且每幅人脸图像经 过环形对称Gabor变换后，会得到5幅滤波图像，5幅滤波图像的大小都为w*h。所述a为运5幅 滤波图像中其中一幅滤波图像，a_max为a滤波图像中像素最大值，则a_test = a/a_max表示 将所述a滤波图像中每一像素点的像素值都与像素最大值相除，得到的曰_*63*的大小同样 为讯*11，最后得到日_161119 = 11；[]118(日_163巧255)。所述终端对人脸图像经过所述〔561'变换后 所得的5幅滤波图像的叠加处理的过程是类似的，因此，在本实施例中只对一幅滤波图像的 叠加过程进行说明。具体地，参照图12,所述图12为图11中的人脸图像经过环形对称Gabor 变换后的图像示意图，即所述图12为所述样本人脸图像中的第8幅人脸图像经过环形对称 Gabor变换后的图像示意图，当所述待识别人脸图像与所述样本人脸图像中的第8幅人脸图 像相同时，所述图12也可W表示所述待识别人脸图像经过环形对称Gabor变换后的图像示 意图。
[0095] 参照图3,图3为本发明实施例中对所述经过叠加的样本人脸图像和待识别人脸图 像分别进行区域能量提取，对应得到经过区域能量提取的样本人脸图像和待识别人脸图像 的一种流程示意图。
[0096] 在本实施例中，所述步骤S40包括：
[0097] 步骤S41，对所述经过叠加后的样本人脸图像和待识别人脸图像对应的a_temp图 像分别进行归一化处理，得到归一化处理后的样本人脸图像和待识别人脸图像对应的b_ t emp 图像，其中 b_t emp = a_t emp /2 5 5;
[0098] 步骤S42,根据区域能量提取公式计算经区域能量提取后的样本人脸图像和待识 别人脸图像，其中区域能量提取公式为：
[0100]其中，所述i为经过叠加后的所述样本人脸图像或待识别人脸图像的中屯、点，且所 述i的初始值为0,所述d为大于0的预设值，所述m初始值为中屯、、Wd为单位进行递增直至 不满足递增条件，递增条件为：
[0102] 其中所述sum为W所述中屯、点为中屯、、宽和高的取值均为所述i的区域内所有像素 的像素叠加值，0.9是一个设置值，还可W设置为0.8、0.85、0.95等数值，经该递增条件进行 的能量提取表示提取90%的能量，在此时能够提取出最能描述第a幅滤波图片中人脸图像 的纹理信息；同理当设置为0.95时，表示提取95%的能量，依此类推。
[0103] 步骤S43,将不满足递增条件时的i值记为I，W所述中屯、点为中屯、、Wl值为宽和高 从经过叠加后的所述样本人脸图像或待识别人脸图像中截取图像，截取的图像作为区域能 量提取后的输出图像。
[0104] 所述终端对所述经过叠加的待识别人脸图像进行区域能量提取的过程和对所述 经过叠加的样本人脸图像进行区域能量提取的过程一致，在此不再寶述。具体地，参照图 17,图17为本发明实施例中对经过叠加后的人脸图像进行区域能量提取的示意图。由所述 图17可知，I点为所述13_1 emp图像的中屯、点，所述I的初始值为0，当sum/10小于或等于0.9 时，W所述b_temp图像的中屯、点作为待截取图像的中屯、点，将所要截取的图像区域的宽和 高都扩大10个单位，即i = i+l〇,其中，所述sum为W所述中屯、点为中屯、、宽和高的取值均为i 的区域内所有像素点对应像素值的叠加。在所述图17中，C为I扩大后的图像区域；当sum/10 大于0.卵寸，则W所述畑IP图像的中屯、点为中屯、进行图像截取，截取所得的畑IP图像的 宽和高为1，1为不满足递增条件时的i的取值，即图17中的C为所需截取的图像的大小，其宽 和高的大小都为I，截取所得的图像即为经过区域能量提取的人脸图像，最终得到经过区域 能量提取的人脸图像为*631:_6]1(1 = 11；[]118(1*255)。
[0105] 具体地，参照图13和14，所述图13为图12中对经过环形对称Gabor变换的人脸图像 进行叠加和区域能量提取后的人脸图像的示意图。即所述图13表示对经过所述环形对称 Gabor变换的所述样本人脸图像的第8幅人脸图像进行叠加和区域能量提取后的人脸图像 的示意图，也可W表示对经过所述环形对称Gabor变换待识别人脸图像进行叠加和区域能 量提取后的人脸图像的示意图。所述图14为图12和图13中的第4幅人脸图像进行对比的示 意图，由所述图14中的标注可知，在经过叠加和区域能量提取后的人脸图像更加清晰，更有 利于人脸图像的纹理信息的提取。具体地，参照图15,图15为图12中5幅人脸图像叠加到一 起的人脸图像直方图的示意图，所述图15表示将经过所述环形对称Gabor变换所得的5幅滤 波图像进行所述局部二值模式变换后，所得的5幅人脸图像直方图叠加到一起的示意图。
[0106] 参照图4,图4为本发明实施例中将所述样本直方图和所述待识别直方图进行对 比，得到所述样本人脸图像中与所述待识别人脸图像相同的人脸图像的一种流程示意图。
[0107] 在本实施例中，所述步骤S60包括：
[0108] 步骤S61，通过欧氏距离公式计算所述样本直方图与所述待识别直方图之间的距 离；
[0109] 所述终端通过欧氏距离公式计算所述样本直方图与所述待识别直方图之间的距 离。其中，所述欧氏距离公式也称欧几里得距离公式，它是在m维空间中两个点之间的真实 距离。在二维空间中，所述欧氏距离公式为：
[0111] 其中，（xi，yi)为待识别直方图中人脸图像的位置坐标，为样本直方图中第 j个人脸图像的位置坐标，Di,J为所述样本直方图与所述待识别直方图之间的距离。
[0112] 步骤S62,对比所述样本直方图与所述待识别直方图之间的距离；
[0113] 步骤S63,当所述样本直方图与所述待识别直方图之间的距离最小时，判定所述距 离最小的所对应人脸图像为所述样本人脸图像中与所述待识别人脸图像相同的人脸图像。
[0114] 所述终端对比所述样本人脸图像中所有人脸图像的直方图与所述待识别直方图 之间的距离，当所述样本人脸图像中的某个人脸图像的直方图与所述待识别直方图之间的 距离在所计算得到的距离中最小时，所述终端判定所述距离最小的人脸图像为所述样本人 脸图像中与所述待识别人脸图像相同的人脸图像。具体地，参照图16,图16为图9中的样本 人脸图像的第8幅人脸图像是与待识别人脸图像相同的人脸图像的人脸图像直方图的示意 图，在所述图16中可知，所述横坐标为別寸，纵坐标的值最大，表示所述待识别人脸图像与所 述样本人脸图像中的第8幅人脸图像的相似度最高，即所述样本人脸图像的第8幅人脸图像 的直方图与所述待识别直方图之间的距离最小，即所述图16表示所述样本人脸图像中第8 幅人脸图像与所述待识别人脸图像相同的示意图。
[0115] 本发明进一步提供一种人脸识别装置。
[0116] 参照图5,图5为本发明人脸识别装置第一实施例的功能模块示意图。
[0117] 在本实施例中，所述人脸识别装置包括：
[0118] 获取模块10,用于获取样本人脸图像和待识别人脸图像，其中，所述样本人脸图像 中存在至少两幅人脸图像；
[0119] 终端通过摄像头获取人脸图像，所述终端获取的人脸图像包括了样本人脸图像和 待识别人脸图像，其中，所述样本人脸图像中存在至少两幅人脸图像，所述待识别人脸图像 中只存在一幅人脸图像。在本实施例中，所述样本人脸图像中包括了 11幅人脸图像。所述终 端为了能够获取较为清晰的人脸图像，通过像素高的摄像头获取所述样本人脸图像和所述 待识别人脸图像。所述终端包括但不限于智能手机和平板电脑。
[0120] 第一变换模块20,用于对所述样本人脸图像和所述待识别人脸图像分别进行环形 对称Gabor变换，对应得到经过环形对称Gabor变换的样本人脸图像和待识别人脸图像；
[0121] 所述终端分别对所述样本人脸图像和所述待识别人脸图像进行环形对称Gabor变 换，得到经过环形对称Gabor变换的所述样本人脸图像和经过环形对称Gabor变换的所述待 识别人脸图像。所述环形对称Gabor变换是5个尺度多个方向的一种小波变换，它将一幅图 像变换为5个尺度多个方向上的图像。即所述终端对所述样本人脸图像和所述待识别人脸 图像进行所述环形对称Gabor变换后，一幅人脸图像将会变换成5幅滤波图像。具体地，参照 图10，图10为本发明中某一人脸图像经过环形对称Gabor变换后的人脸图像示意图。
[0122] 叠加模块30,用于将所述经过环形对称Gabor变换的样本人脸图像和待识别人脸 图像分别进行叠加，对应得到经过叠加的样本人脸图像和待识别人脸图像；
[0123] 提取模块40,用于对所述经过叠加的样本人脸图像和待识别人脸图像分别进行区 域能量提取，对应得到经过区域能量提取的样本人脸图像和待识别人脸图像；
[0124] 第二变换模块50,用于对所述经过区域能量提取后的样本人脸图像和待识别人脸 图像分别进行局部二值模式变换，对应得到包含所述样本人脸图像的纹理信息的样本直方 图和包含所述待识别人脸图像的纹理信息的待识别直方图；
[0125] 所述终端对所述经过环形对称Gabor变换的样本人脸图像进行叠加处理，得到经 过叠加的样本人脸图像，再对所述经过叠加的样本人脸图像进行区域能量提取，得到经过 区域能量提取的样本人脸图像，然后对所述经过区域能量提取的样本人脸图像进行局部二 值模式变换，得到包含所述样本人脸图像的纹理信息的样本直方图；所述终端对所述经过 环形对称Gabor变换的待识别人脸图像进行叠加处理，得到经过叠加的待识别人脸图像，再 对所述经过叠加的待识别人脸图像进行区域能量提取，得到经过区域能量提取的待识别人 脸图像，然后对所述经过区域能量提取的待识别人脸图像进行局部二值模式变换，得到包 含所述待识别人脸图像的纹理信息的待识别直方图。所述样本人脸图像和所述待识别人脸 图像中的任一幅人脸图像对应着5幅直方图，即每一幅滤波图像对应着一幅直方图；所述终 端对经过所述环形对称Gabor变换的所述待识别人脸图像进行局部二值模式变换，得到包 含所述待识别人脸图像的纹理信息的5幅待识别直方图，对所述经过环形对称Gabor变换的 每一样本人脸图像进行局部二值模式变换，得到包含所述样本人脸图像的纹理信息的5幅 样本直方图。
[0126] 对比模块60,用于将所述样本直方图和所述待识别直方图进行对比，W得到所述 样本人脸图像中与所述待识别人脸图像相同的人脸图像。
[0127]所述终端将所述样本直方图和所述待识别直方图进行对比，当所