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一种基于特征向量法的人脸静态识别方法及系统 

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申请/专利权人:深圳市纽贝尔电子有限公司

摘要:本发明公开了一种基于特征向量法的人脸静态识别方法及系统,涉及人脸识别技术领域,包括:采集待识别的人脸图像,得到匹配人脸图像;确定人脸的体型状态比例;按照相同的划分逻辑,于匹配人脸图像和标准人脸图像提取五官区域作为特征区域;标定特征区域内的五官轮廓特征向量;分别计算匹配人脸图像和标准人脸图像每个对应的特征区域内的五官轮廓特征向量的相似度;综合所有特征区域内的五官轮廓特征向量的相似度,判定匹配人脸图像与标准人脸图像是否匹配。本发明的优点在于:在最小化精度损失的基础上,可有效的提高人员体型胖瘦发生变化时识别通过率,进而有效的降低误识别的概率,提高人脸静态识别的安全性。

主权项:1.一种基于特征向量法的人脸静态识别方法,其特征在于,包括:采集待识别的人脸图像,并提取其中的人脸区域,得到匹配人脸图像;基于匹配人脸图像与数据库中存储的标准人脸图像进行匹配分析,确定人脸的体型状态比例;按照相同的划分逻辑,于匹配人脸图像和标准人脸图像提取五官区域作为特征区域,分别组成匹配特征区域集合A和标准特征区域集合B,A={a1…aj…an},B={b1…bj…bn},其中,n为划分出的特征区域总数,aj为匹配人脸图像的第j个特征区域,bj为标准人脸图像的第j个特征区域,aj与bj一一对应;分别于匹配人脸图像的特征区域和标准人脸图像的特征区域内的五官轮廓线上选取若干个特征点,并于特征区域内确定一基准点,将基准点到特征点之间的向量,记为特征区域内的五官轮廓特征向量;分别计算匹配人脸图像和标准人脸图像每个对应的特征区域内的五官轮廓特征向量的相似度;综合所有特征区域内的五官轮廓特征向量的相似度,判定匹配人脸图像与标准人脸图像是否匹配,若是,则人脸识别通过,若否,则人脸识别不通过。

全文数据:

权利要求:

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