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CN105654048A - 一种多视角人脸比对方法 - Google Patents

一种多视角人脸比对方法 Download PDF

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CN105654048A
CN105654048A CN201511010949.0A CN201511010949A CN105654048A CN 105654048 A CN105654048 A CN 105654048A CN 201511010949 A CN201511010949 A CN 201511010949A CN 105654048 A CN105654048 A CN 105654048A
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face image
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赵启军
陈虎
孙家炜
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Sichuan Chuanda Zhisheng Software Co Ltd
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Abstract

本发明公开了一种多视角人脸比对方法，包括：采集步骤：采集人员的三维人脸数据并进行人脸姿态校正确定三维人脸的正面姿态形成三维人脸模型；将姿态校正后的三维人脸模型分别绕X轴和Y轴以预定的角度间隔进行旋转，并进行透视投影得到相应的多个角度下的多视角二维人脸图像；对投影得到的多视角二维人脸图像按照姿态角度进行归一化处理，然后提取特征建立多视角二维人脸模板库并存储到注册数据库中；对比步骤：输入一张二维人脸图像，将其与注册数据库中具有类似姿态角的每一个人脸进行比对，识别或验证其身份。

Description

一种多视角人脸比对方法
技术领域
本发明涉及计算机应用技术和计算机视觉领域，特别涉及一种多视角人脸比对方法。
背景技术
随着社会的不断进步以及各方面对于快速有效的自动身份验证的迫切要求，生物特征识别技术在近几十年中得到了飞速的发展。作为人的一种内在属性，并且具有很强的自身稳定性及个体差异性，生物特征成为了自动身份验证的最理想依据。当前的生物特征识别技术主要包括：指纹识别、虹膜识别、步态识别、静脉识别、人脸识别等。与其他识别方法相比，人脸识别由于具有直接、友好、方便的特点，使用者无任何心理障碍，易于接受。
随着人脸应用范围的不断扩大，多视角人脸识别的应用领域也在逐步扩大。目前，在大街小巷、公共场所、交通要道的摄像头不断增多，视频监控正成为一种常规的安全监控手段。而对于人流集中，并具有一定方向性的通道及出入口型的场合，监控设备更是必不可少。在实际的应用场景中，除了在主动配合下获取的正面人脸外，人脸图像的采集往往是在个体不知情的情况下进行的，任何被监控人员都不会一直盯着成像设备。另外由于成像设备的安装具有一定高度和角度，加上个体在出现的时候可能在与人说话或者东张西望，也有可能在低头看手机，所捕捉到的人脸将会呈现出各个不同的角度。因此通常拍摄到的人脸图片或图像都是带有各种姿态的。传统的人脸识别系统，对姿态冗余度有限，当姿态超过一定范围后，人脸识别准确率迅速下降，甚至无法进行正确地人脸识别。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术中所存在的上述不足，提供一种多视角人脸比对的方法，该方法可解决在实际的应用场景中拍摄的人脸图像带有各种姿态的情况下的人脸识别，识别准确度高。
为了实现上述发明目的，本发明采用的技术方案是：
一种多视角人脸比对方法，包括：
模板采集步骤：采集三维人脸数据并进行人脸姿态校正，确定三维人脸的正面姿态形成三维人脸模型；将姿态校正后的三维人脸模型分别绕X轴和Y轴以预定的角度间隔进行旋转，在每个角度进行透视投影得到各个角度下的二维人脸图像；对投影得到的二维人脸图像按照姿态角度进行归一化处理，然后提取特征建立二维人脸特征模板并存储；
对比步骤：输入一张二维人脸图像，判断其姿态角，将其与已储存的与该姿态角相差指定角度内的所有二维人脸特征模板进行比对，识别或验证其身份。
一些实施例中，所述对比步骤具体如下：
输入一张二维人脸图像：
对输入的二维人脸图像进行人脸检测估算姿态角度，根据姿态角度选择相应的特征点模板对输入的二维人脸图像进行切割、尺度归一化对齐；
对输入的二维人脸图像的特征点进行定位，并提取特征建立样本特征模板；
将样本特征模板与已储存的与该姿态角相差指定角度内的所有二维人脸特征模板进行比对，计算相似度，如相似度高于指定阈值，则将输入的二维人脸图像识别为该二维人脸特征模板对应的身份；否则判断输入的二维人脸图像不属于注册身份。
进一步的，对输入的二维人脸图像提取特征建立样本特征模板的步骤中，采用局部二值模式特征法进行特征的提取；
进一步的，对输入的二维人脸图像进行人脸检测、姿态角估计和特征点定位的步骤中，还包括根据光照情况对二维人脸图像进行光照归一化的步骤。
进一步的，当有多个二维人脸特征模板与样本特征模板的相似度高于指定阈值时，将所有符合条件的二维人脸特征模板对应的身份均输出，供用户进一步确认。
优选的，所述指定角度小于或等于10度。
本发明同时提供另一种多视角人脸对比方法，包括：
模板采集步骤：采集三维人脸数据并进行人脸姿态校正，确定三维人脸的正面姿态形成三维人脸模型并存储；
对比步骤：输入一张二维人脸图像及人员身份信息，判断其姿态角，将已储存的该身份信息的三维人脸模型按照该姿态角进行旋转后，投影生产该姿态角下的二维人脸投影图像，将输入的二维人脸图像与所述二维人脸投影图像进行比对，识别或验证其身份。
进一步的，所述对比步骤具体如下：
对输入的二维人脸图像进行人脸检测估算姿态角度，根据姿态角度选择相应的特征点模板对输入的二维人脸图像进行切割、尺度归一化对齐；
对输入的二维人脸图像的特征点进行定位，并提取特征建立样本特征模板；
将已存储的对应输入身份信息的三维人脸模型按照输入二维人脸图像的姿态角进行旋转，投影生产该姿态角下的二维人脸投影图像，再提取其特征模板，将提取出的该特征模板与输入二维人脸图像提取出的样本特征模板进行比对并计算相似度；如果相似度高于指定阈值，则输入身份信息正确；否则输入人脸图像和其身份信息不符。
进一步的，对输入的二维人脸图像提取特征建立样本特征模板的步骤中，采用局部二值模式特征法进行特征的提取；
进一步的，对输入的二维人脸图像进行人脸检测、姿态角估计和特征点定位的步骤中，还包括根据光照情况对二维人脸图像进行光照归一化的步骤。
与现有技术相比，本发明的有益效果：
本发明方法可解决在实际的应用场景中拍摄的人脸图像带有各种姿态的情况下的人脸识别，识别准确度高。
利用三维人脸数据建库，根据输入二维人脸图像的姿态角度投影生成特征模板与输入图像进行比对，从而能够很好地克服人脸姿态变化对识别准确率的影响。
将具有相同或者近似姿态角度的人脸进行比对，从而避免将具有较大姿态角度差异的两张人脸图像（如偏转60度的人脸和正面人脸）进行比对，有效提高人脸识别准确率。
附图说明：
图1是本发明实施例中数据库形成及应用流程示意图。
图2为实施例1中对比验证步骤流程图。
图3为实施例2中对比验证步骤流程图。
具体实施方式
下面结合具体实施方式对本发明作进一步的详细描述。但不应将此理解为本发明上述主题的范围仅限于以下的实施例，凡基于本发明内容所实现的技术均属于本发明的范围。
实施例1：如图1、图2所示，本发明提出一种多视角人脸比对方法，包括以下步骤：
模板采集步骤：使用三维人脸采集设备对需要监控的人员的三维人脸数据并进行人脸姿态校正以确定三维人脸的正面姿态形成三维人脸模型；具体实施时，可以如下定义正面姿态下的三维人脸坐标系：以鼻尖为坐标原点、双眼瞳孔中心连线和水平的X轴平行、人头的中轴与竖直的Y轴平行、而Z轴与XOY平面垂直且指向人脸的正前方。
将姿态校正后的三维人脸模型分别绕X轴和Y轴以预定的角度间隔进行旋转（预定的角度越小，则形成的模板越多，同时，后期进行对比的结果越精确，本实施例中，所述预定角度为5度，可根据需要在1度至15度间选择该预定角度，实际上1度、2度、3度、4度、6度、7度、10度均可很好的实现本发明目的），在每个角度进行透视投影得到各个角度下的多视角二维人脸图像；对投影得到的二维人脸图像按照姿态角度进行归一化处理，然后提取特征（如采用局部二值模式特征法进行特征提取）建立二维人脸模板库并存储，具体的可将各个角度的二维人脸模板存储到一注册数据库中形成多视角二维人脸特征模板库；根据本步骤，每位指定人员的人脸均会被存储为具有各个姿态角角度的二维人脸模板；应注意的是，该二维人脸模板包含着姿态角度信息、二维人脸特征信息以及该人员的人员基本信息。
对比步骤：输入一张二维人脸图像，判断其姿态角，将其与已储存的与该姿态角相差指定角度内的所有二维人脸特征模板进行比对，识别或验证其身份。如，将注册数据库中，所有与输入的二维人脸图像的姿态角相差10度以内的二维人脸模板拿出与输入的二维人脸图像进行对比；该相差10度指X轴前后相差10度，以及Y轴前后相差10度，某些实施例中可能还包括Z轴前后相差10度。
具体的，进行识别的步骤中，可以分为身份鉴别模式和身份验证模式；本实施例中为身份鉴别模式，即输入一张二维人脸图像，将其与注册数据库中的每一个人脸进行比对，识别其身份；具体步骤如下：
S110：输入或采集待鉴别人员的二维人脸图像，该二维人脸图像要求左右偏转角度范围在-90度到90度，上下俯仰角度范围为-50度到50度。
S120：对输入的二维人脸图像进行人脸检测、姿态角度估算和特征点定位；所述特征点例如可以是瞳孔中心、眼角、鼻尖和嘴角中的一种或多种；首先估算该输入的二维人脸图像的姿态角度，根据姿态角度选择合适的特征点模板（又称对齐模板）对输入人脸图像进行切割和尺度归一化对齐；为避免不同光照情况对图像的影响，还可以根据选择对二维人脸图像进行光照归一化处理；本步骤即图1中的预处理步骤。
对齐模板由特征点定义，不同角度范围的对齐模板不同。比如左右偏转45度以内的人脸，其对齐模板由双眼瞳孔中心以及左右嘴角确定：由左右眼瞳孔中心向左右两侧分别延伸瞳孔间距的1/2，由双眼瞳孔中心连线向上延伸瞳孔间距的1/2，由左右嘴角连线的中心向下延伸瞳孔间距的1/2，据此得到人脸的切割区域。再比如左偏45度以上的人脸，其对齐模板由右眼瞳孔中心和右嘴角确定：由右眼瞳孔中心向左右两侧分别延伸右眼瞳孔中心到右嘴角距离的1/2，由右眼瞳孔中心向上、由右嘴角向下分别延伸右眼瞳孔中心到右嘴角距离的1/4，据此得到人脸的切割区域。
基于合适的对齐模板完成人脸区域切割后，再将其特征点通过仿射变换映射到预先设定的位置，实现对不同人脸图像的尺度归一化对齐。
S130：对S120处理后后的二维人脸图像提取特征模板，例如可以采用局部二值模式特征法进行特征提取，以形成样本特征模板；
S140：将S130中获取的样本特征模板与注册数据库中存储的二维人脸模板进行对比；
根据步骤S120中估算的输入的二维人脸图像的姿态角度，从注册数据库中选取该姿态角度以及与该姿态角度相差指定角度内的所有二维人脸模板均提取出，并与样本特征模板进行相似度对比；如果数据库中的某二维人脸模板与样本特征模板相似度高于指定阈值，则判定输入的二维人脸图像为该二维人脸模板对应的人员；一些实施例中，与样本特征模板相似度高于指定阈值的二维人脸模板可能存在多个，可选择认定相似度最高的一个二维人脸模板的人员信息为输入的二维人脸图像的人员信息；也可同时将高于阈值的人员信息输出，由用户进一步进行确认。
实施例2：如图1、图3所示，本实施例提供身份验证模式下的多视角人脸对比方法，与实施例1不同，本实施例中，模板采集步骤：使用三维人脸采集设备对需要监控的人员的三维人脸数据并进行人脸姿态校正以确定三维人脸的正面姿态形成三维人脸模型；具体实施时，可以如下定义正面姿态下的三维人脸坐标系：以鼻尖为坐标原点、双眼瞳孔中心连线和水平的X轴平行、人头的中轴与竖直的Y轴平行、而Z轴与XOY平面垂直且指向人脸的正前方。将采集的三维人脸模型结合人员信息存入注册数据库形成三维人脸库。
对比步骤中，对比步骤：输入一张二维人脸图像及人员身份信息，判断其姿态角，将已储存的该身份信息的三维人脸模型按照该姿态角进行旋转后，投影生产该姿态角下的二维人脸投影图像，将输入的二维人脸图像与所述二维人脸投影图像进行比对，识别或验证其身份。
具体的，对比步骤包括如下步骤：
S210：获取或输入一张二维人脸图像及其对应的身份信息，该二维人脸图像要求左右偏转角度范围在-90度到90度，上下俯仰角度范围为-50度到50度。
S220：对输入的二维人脸图像进行人脸检测、姿态角度估算和特征点定位；所述特征点例如可以是瞳孔中心、眼角、鼻尖和嘴角中的一种或多种；首先估算该输入的二维人脸图像的姿态角度，根据姿态角度选择合适的特征点模板对输入人脸图像进行切割和尺度归一化对齐，优选的，为避免不同光照情况对图像的影响，还可以根据选择对二维人脸图像进行光照归一化处理，本步骤即图1中的预处理步骤。
S230：对S220处理后后的二维人脸图像提取特征模板，例如可以采用局部二值模式特征法进行特征提取，以形成样本特征模板；
S240：将注册数据库中对应输入身份信息的三维人脸模型按照输入图像的姿态角度进行旋转，然后投影到二维平面，再提取其特征模板（如局部二值模式特征等），并与输入人脸图像获得的样本特征模板进行比对，计算相似度，根据相似度识别其身份。如果相似度高于指定的阈值，则输入身份信息正确；否则输入人脸图像和其身份信息不符。
实施例3：与实施例2不同点在于，本实施例中，不输入或获取人员的身份信息，而在步骤S240可变形为S241，具体为：
S241：将注册数据库中所有三维人脸模型按照输入图像的姿态角度进行旋转，然后投影到二维平面，再提取其特征模板（如局部二值模式特征等），并分别与输入人脸图像获得的样本特征模板进行比对，计算相似度，根据相似度识别其身份。如果相似度高于指定的阈值，则判定输入的二维人脸图像为该二维人脸模板对应的人员；一些实施例中，与样本特征模板相似度高于指定阈值的二维人脸模板可能存在多个，可选择认定相似度最高的一个二维人脸模板的人员信息为输入的二维人脸图像的人员信息；也可同时将高于阈值的人员信息输出，由用户进一步进行确认。
上面结合附图对本发明的具体实施方式进行了详细说明，但本发明并不限制于上述实施方式，在不脱离本申请的权利要求的精神和范围情况下，本领域的技术人员可以作出各种修改或改型。

Claims (10)

1.一种多视角人脸比对方法，其特征在于，包括：
模板采集步骤：采集三维人脸数据并进行人脸姿态校正，确定三维人脸的正面姿态形成三维人脸模型；将姿态校正后的三维人脸模型分别绕X轴和Y轴以预定的角度间隔进行旋转，在每个角度进行透视投影得到各个角度下的二维人脸图像；对投影得到的二维人脸图像按照姿态角度进行归一化处理，然后提取特征建立二维人脸特征模板并存储；
对比步骤：输入一张二维人脸图像，判断其姿态角，将其与已储存的与该姿态角相差指定角度内的所有二维人脸特征模板进行比对，识别或验证其身份。
2.根据权利要求1所述的多视角人脸比对方法，其特征在于，所述对比步骤具体如下：
对输入的二维人脸图像进行人脸检测估算姿态角度，根据姿态角度选择相应的特征点模板对输入的二维人脸图像进行切割、尺度归一化对齐；
对输入的二维人脸图像的特征点进行定位，并提取特征建立样本特征模板；
将样本特征模板与已储存的与该姿态角相差指定角度内的所有二维人脸特征模板进行比对，计算相似度，如相似度高于指定阈值，则将输入的二维人脸图像识别为该二维人脸特征模板对应的身份；否则判断输入的二维人脸图像不能识别。
3.根据权利要求2所述的多视角人脸比对方法，其特征在于，对输入的二维人脸图像提取特征建立样本特征模板的步骤中，采用局部二值模式特征法进行特征的提取。
4.根据权利要求2所述的多视角人脸比对方法，其特征在于，对输入的二维人脸图像进行人脸检测、姿态角估计和特征点定位的步骤中，还包括根据光照情况对输入的二维人脸图像进行光照归一化的步骤。
5.根据权利要求2所述的多视角人脸比对方法，其特征在于，当有多个二维人脸特征模板与样本特征模板的相似度高于指定阈值时，将所有符合条件的二维人脸特征模板对应的身份均输出，供用户进一步确认。
6.根据权利要求1所述的多视角人脸比对方法，其特征在于，所述指定角度小于或等于10度。
7.一种多视角人脸对比方法，其特征在于，包括：
模板采集步骤：采集三维人脸数据并进行人脸姿态校正，确定三维人脸的正面姿态形成三维人脸模型并存储；
对比步骤：输入一张二维人脸图像及人员身份信息，判断其姿态角，将已储存的该身份信息的三维人脸模型按照该姿态角进行旋转后，投影生产该姿态角下的二维人脸投影图像，将输入的二维人脸图像与所述二维人脸投影图像进行比对，识别或验证其身份。
8.根据权利要求7所述的多视角人脸比对方法，其特征在于，所述对比步骤具体如下：
对输入的二维人脸图像进行人脸检测估算姿态角度，根据姿态角度选择相应的特征点模板对输入的二维人脸图像进行切割、尺度归一化对齐；
对输入的二维人脸图像的特征点进行定位，并提取特征建立样本特征模板；
将已存储的对应输入身份信息的三维人脸模型按照输入二维人脸图像的姿态角进行旋转，投影生产该姿态角下的二维人脸投影图像，再提取其特征模板，将提取出的该特征模板与输入二维人脸图像提取出的样本特征模板进行比对并计算相似度；如果相似度高于指定阈值，则输入身份信息正确；否则输入人脸图像和其身份信息不符。
9.根据权利要求8所述的多视角人脸比对方法，其特征在于，对输入的二维人脸图像提取特征建立样本特征模板的步骤中，采用局部二值模式特征法进行特征的提取。
10.根据权利要求8所述的多视角人脸比对方法，其特征在于，对输入的二维人脸图像进行人脸检测、姿态角估计和特征点定位的步骤中，还包括根据光照情况对二维人脸图像进行光照归一化的步骤。
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