專利名稱：一種基于最近特征分類器的彩色人臉識別方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種人臉識別方法，尤其涉及一種基于最近特征分類器的彩色人臉識別方法，屬于人臉識別領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
現(xiàn)有的最近特征分類法如下1、最近特征線(NFL) [1]是對最近鄰法的拓展，為了增強(qiáng)樣本模型的表示能力，將同類樣本兩兩之間各產(chǎn)生一條特征線，將待識別樣本投影到特征線求得投影點(diǎn)，投影點(diǎn)看作產(chǎn)生此特征線的兩樣本的線性組合，根據(jù)樣本的變化自動調(diào)整該線性組合，使投影點(diǎn)與待識別樣本差距最小，最近特征線就是與測試樣本點(diǎn)最相似的點(diǎn)(投影點(diǎn))所在的特征線， 構(gòu)成特征線的樣本所屬類別即為測試樣本的類別。[1]S.Z.Li. "Content-based classification and retrieval of audio using the nearest feature linemethod，，· IEEE Transactions on Speech and Audio Processing, vol. 8，no. 5，pp. 619-625, 2000.2、最近特征面(NFP) [2]拓展了最近特征線的構(gòu)造思想，利用正交基與正交投影理論將最近特征線法延伸為最近特征面法。[2] W. Zheng, C. Zou, L.Zhao· "Face recognition using two novel nearest neighbor classifiers", IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing vol. 5, pp.725-728,2004.3、最近特征空間(NFS) [3]則拓展了最近特征面的構(gòu)造思想。[3]J. T Chien, C.C. ffu. "Discriminant Waveletfaces and Nearest Feature Classifiers for FaceRecognition", IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 24，no. 12，pp.1644—1649，2002.真實(shí)的人臉圖像為彩色，人眼能分辨數(shù)千種顏色，可鑒別絕對亮度卻只有10 15 級灰度，所以彩色人臉圖像包含的鑒別信息遠(yuǎn)多于灰度圖像。但大多數(shù)經(jīng)典模式識別算法都是基于灰度圖像，將一幅彩色圖像經(jīng)過某種變換轉(zhuǎn)換成灰度圖像，這不可避免的會丟失原彩色圖像中的部分特征信息，同時(shí)導(dǎo)致包括經(jīng)典的最近特征分類器在內(nèi)的分類器只被廣泛地應(yīng)用于灰度圖像分類中，而對彩色信息的分類能力很少被驗(yàn)證。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明針對現(xiàn)有的人臉模式識別算法存在的缺陷，而提出一種基于最近特征分類器的彩色人臉識別方法。該方法分為以下三種1、基于最近特征線(NFL)的彩色人臉識別方法，步驟如下(1)將數(shù)據(jù)庫中訓(xùn)練樣本的R、G、B三個(gè)分量分別列向量化，按最近特征線的構(gòu)建方法，對測試點(diǎn)X的R、G、B三個(gè)分量Χκ、\、Xb分別構(gòu)建近鄰線；
(2)用XK、XG, )(Β分別向由第c類樣本構(gòu)建的近鄰線做投影，得到三個(gè)投影點(diǎn)PK、PG> Pb，根據(jù)這三個(gè)投影點(diǎn)計(jì)算得到相應(yīng)的三個(gè)最短投影距離
權(quán)利要求
1.一種基于最近特征分類器的彩色人臉識別方法，其特征在于 該方法包括如下步驟(1)將數(shù)據(jù)庫中訓(xùn)練樣本的R、G、B三個(gè)分量分別列向量化，按最近特征線的構(gòu)建方法， 對測試點(diǎn)X的R、G、B三個(gè)分量XK、XG, Xb分別構(gòu)建近鄰線；(2)用XK、XG,Xb分別向由第c類樣本構(gòu)建的近鄰線做投影，得到三個(gè)投影點(diǎn)PK、PG, Pb,根據(jù)這三個(gè)投影點(diǎn)計(jì)算得到相應(yīng)的三個(gè)最短投影距離
2.一種基于最近特征分類器的彩色人臉識別方法，其特征在于 該方法包括如下步驟(1)將數(shù)據(jù)庫中訓(xùn)練樣本的R、G、B三個(gè)分量分別列向量化，按最近特征面的構(gòu)建方法， 對測試點(diǎn)Z的R、G、B三個(gè)分量ZK、ZG, Zb分別構(gòu)建近鄰面；(2)用ZK、Ze、&分別向由第c類樣本構(gòu)建的近鄰面做投影，得到三個(gè)投影點(diǎn)PK、Pe、IV 根據(jù)這三個(gè)投影點(diǎn)計(jì)算得到相應(yīng)的三個(gè)最短投影距離4( ,Pff)、《(々，&)、式(Zs力)；其中，c = 1，2，. . .，C，C為數(shù)據(jù)庫的類別數(shù)；(3)采用加權(quán)法計(jì)算判決距離
3.一種基于最近特征分類器的彩色人臉識別方法，其特征在于 該方法包括如下步驟(1)將數(shù)據(jù)庫中訓(xùn)練樣本的R、G、B三個(gè)分量分別列向量化，按最近特征空間的構(gòu)建方法，對測試點(diǎn)Z的R、G、B三個(gè)分量ZK、ZG, Zb分別構(gòu)建近鄰空間；(2)用XK、XG,Xb分別向由第c類樣本構(gòu)建的近鄰空間巧、Scg、巧做投影，得到三個(gè)投影點(diǎn)PK、PG> PB，根據(jù)這三個(gè)投影點(diǎn)計(jì)算得到相應(yīng)的三個(gè)最短投影距離、
4.根據(jù)權(quán)利要求1、2或3所述的基于最近特征分類器的彩色人臉識別方法，其特征在于所述步驟(3)計(jì)算判決距離的另一種方法為
5.根據(jù)權(quán)利要求1、2或3所述的基于最近特征分類器的彩色人臉識別方法，其特征在于所述步驟(3)中的α、β、Y的確定方法有以下三種
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于最近特征分類器的彩色人臉識別方法，屬于人臉識別領(lǐng)域。該方法是將灰度圖像的最近特征分類法，即最近特征線(NFL)、最近特征面(NFP)及最近特征空間(NFS)分類法應(yīng)用于彩色人臉識別中，不但利用了反映人臉圖像形狀結(jié)構(gòu)特征的灰度信息，還充分利用了人臉的彩色鑒別信息，每種分類器的判決階段給出了四種實(shí)現(xiàn)方案。本發(fā)明方法能獲取更多人臉之間的差異性鑒別信息，有效提高了人臉識別率。
文檔編號G06K9/64GK102163279SQ20111008778
公開日2011年8月24日 申請日期2011年4月8日 優(yōu)先權(quán)日2011年4月8日
發(fā)明者劉茜, 吳樹, 姚永芳, 徐征, 朱松豪, 荊曉遠(yuǎn) 申請人:南京郵電大學(xué)