[发明专利]嵌入式红外人脸图像识别方法及识别装置

摘要

一种嵌入式红外人脸图像识别方法与识别装置。包括：红外人脸图像的采集、显示、识别、结果输出；图像中人脸的定位；人脸特征信息的自动抽取；人脸特征信息库的自动训练，人脸自动识别算法与结果输出。本发明可利用人脸信息实现全天候条件下的人脸图像自动采集与识别，实现对个人身份的判定，从而满足商用/家用门禁、考勤、身份鉴别等应用需求。该方法可与现有的其他生物特征识别方法和安防系统相互融合，形成功能更为完整的个人身份鉴定和安全防护系统。也可支撑其他领域人脸识别应用系统的研究，如刑侦领域人脸识别破案、医疗卫生领域人脸分析诊断、交通领域防疲劳驾驶等。

主权项

1、一种嵌入式红外人脸图像识别方法，其特征在于该方法包括：第1、红外人脸图像自动检测与定位第1.1、红外人脸图像采集：利用红外热成像装置，采用被动红外成像方法，采集256灰度红外人脸图像，图像中应包含成像背景和人的头部完整图像信息；第1.2、人脸区域自动定位：针对所采集的红外人脸图像，依据Adaboost方法建立图像中人脸的存在性检测方法和人脸区域的自动精确定位机制，该机制能够自动剔除不包含人脸的图像，并从包含背景的红外人脸图像中自动提取出仅包含脸部信息的人脸区域图像；第1.3、定位结果归一化：将人脸区域图像转换成尺寸为宽×高＝25×20像素的256灰度图像，用于后续的人脸识别；第2、红外人脸图像自动识别比对第2.1、人脸特征提取：以归一化之后的人脸区域图像为基础，将25×20的图像按照行扫描，将其转换为一个500维的列向量；采用主成分分析方法，获取空间大小为500行×100列的特征变换矩阵，在此基础上计算得出空间大小为100行×1列的向量作为人脸区域图像特征信息；第2.2、人脸特征训练：为实现基于人脸图像的身份判别，所有能够被本系统自动判别的人脸图像都必须经过特征训练；本系统提供人机交互半自动方式采集人脸训练图像，并使用第2.1步的方法提取人脸特征，该特征将作为标准特征，保存在特征信息库中；在特征训练过程中同时确定阈值S，供第2.3步使用；第2.3、人脸特征比对识别：将第2.1步得到的人脸区域图像特征信息与人脸训练图像特征信息库中的每个标准特征进行距离比较，计算其欧几里德空间距离，根据第2.1步中得到的阈值S以判定人脸特征是否与特征信息库中的某个特征向量比中，如比中则返回被比中人脸图像所对应的个人身份信息，如未比中则返回拒绝识别信息。