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。
[0154] 参照图8,图8为本发明实施例中对比模块的一种功能模块示意图。
[01W] 在本实施例中，所述对比模块60包括：
[0156] 计算单元61，用于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；
[0157] 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：
[0159] 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。
[0160] 对比单元62,用于对比所述样本直方图与所述待识别直方图之间的距离；
[0161] 第二判定单元63,用于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。
[0162] 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。
[0163] 通过W上的实施方式的描述，本领域的技术人员可W清楚地了解到上述实施例方 法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可W通过硬件，但很多情况下 前者是更佳的实施方式。基于运样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做 出贡献的部分可W W软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质 (如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用W使得一台终端设备(可W是手机，计算机，月良 务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
[0164] W上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发 明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技 术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
【主权项】
1. 一种人脸识别方法，其特征在于，所述人脸识别方法包括以下步骤： 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； 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； 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； 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； 对所述经过区域能量提取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； 将所述样本直方图和所述待识别直方图进行对比，以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。2. 如权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述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的公式为：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以输出成图像的数据格式 a_temp〇3. 如权利要求1所述的的人脸识别方法，其特征在于，所述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步骤包括： 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_temp图像，其中 b_temp = a_temp/255 ； 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：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心点，且所述i 的初始值为〇,所述d为大于0的预设值，所述i以初始值为中心、以d为单位进行递增直至不 满足递增条件，所述sum为以所述中心点为中心、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； 将不满足递增条件时的i值记为I，以所述中心点为中心、以I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。4. 如权利要求1所述的人脸识别方法，其特征在于，所述将所述样本直方图和所述待识 别直方图进行对比，以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 步骤包括： 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； 对比所述样本直方图与所述待识别直方图之间的距离； 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。5. 如权利要求1至4任一项所述的人脸识别方法，其特征在于，所述获取人脸图像，得到 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的步 骤之后，还包括： 对所述样本人脸图像和所述待识别人脸图像进行预处理，其中，所述预处理包括灰度 处理和直方图均衡化处理。6. -种人脸识别装置，其特征在于，所述人脸识别装置包括： 获取模块，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； 第一变换模块，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； 叠加模块，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； 提取模块，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； 第二变换模块，用于对所述经过区域能量提取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所述 待识别人脸图像的纹理信息的待识别直方图； 对比模块，用于将所述样本直方图和所述待识别直方图进行对比，以得到所述样本人 脸图像中与所述待识别人脸图像相同的人脸图像。7. 如权利要求6所述的人脸识别装置，其特征在于，所述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的公式为：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以输出成图像的数据格式 a_temp〇8. 如权利要求6所述的人脸识别装置，其特征在于，所述提取模块包括： 归一化处理单元，用于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; 提取单元，用于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：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心点，且所述i 的初始值为0,所述d为大于O的预设值，所述i以初始值为中心、以d为单位进行递增直至不 满足递增条件，所述sum为以所述中心点为中心、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； 截取单元，用于将不满足递增条件时的i值记为I，以所述中心点为中心、以I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。9. 如权利要求6所述的人脸识别装置，其特征在于，所述对比模块包括： 计算单元，用于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； 对比单元，用于对比所述样本直方图与所述待识别直方图之间的距离； 第二判定单元，用于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。10. 如权利要求6至9任一项所述的人脸识别装置，其特征在于，所述人脸识别装置还包 括预处理模块，用于对所述样本人脸图像和所述待识别人脸图像进行预处理，其中，所述预 处理包括灰度处理和直方图均衡化处理。
【专利摘要】本发明公开了一种人脸识别方法，该方法为：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；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、叠加、区域能量提取和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；将所述样本直方图和所述待识别直方图进行对比，以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。本发明还公开了一种人脸识别装置。本发明降低人脸识别过程中的计算量，缩短了计算时间，提高了人脸识别的效率。
【IPC分类】G06K9/00, G06K9/62
【公开号】CN105528616
【申请号】CN201510875482
【发明人】王甜甜
【申请人】深圳Tcl新技术有限公司
【公开日】2016年4月27日
【申请日】2015年12月2日