一种面部识别方法及其系统的制作方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及计算机处理技术领域，尤其涉及一种面部识别方法及其系统。
【背景技术】
[0002] 面部识别系统在现今商业和娱乐产业中越发受到青睐。在视频中进行面部识别是 一个以计算机视角，利用一系列包含有已知辨认特点的面部的给定图像，在一个视频序列 中定位及辨认面部的技术问题。例如，由于其在发展应用中的巨大潜力，视频面部识别已经 在多个领域中推动使用，包括视频保卫监控、现实增强、自动视频标记、医疗分析、质量控制 以及视频课程评估。虽然对于人脑而言，面部识别是一项非常简单的任务，但由于目标的图 像在方向、光照条件、形状以及遮挡情况上存在有多种变化，因此，其对于机器而言是一项 挑战。
[0003] 在使用现有的技术进行面部识别时仍存在许多的挑战。近来，使用基于稀疏表达 的分类（SRC)及其相关拓展来进行面部识别（FR)已经被证明能够提供现有最佳的识别效 果。其主要思想为：一个目标面部样本可以由在不同情况下（例如姿态、光照情况、遮挡情 况等等）获取的同一目标的可使用图像的稀疏线性组合来表示。当面部图像在低维空间 内，通过描述重要以及容易辨认的特征来表示时，上述思想也适用。为了进行稀疏表示，可 以应用^优化算法。然后，选出服从最小重构错误的面部类别用于分类或者辨认那些具有 可使用的测试图像或者样本的目标。稀疏编码也已经被提出可协同用于解决模糊人脸识别 以及盲图像复原的问题。
[0004] 但是，应用li优化算法来提升面部识别率仅能在某些特定的情况下取得成功。具 体而言，基于稀疏表示的面部识别假设训练图像已经被有效的控制并且每个类别中均具有 充足数量的样本。
[0005] 从另外的角度来看，为了消除训练数据中的孤立像素点，可以引入面部图像的低 秩结构。在图像属于不同光照情况下的一些凸朗伯体模型的假设下，相类似面部图像的低 秩结构被展现。为了从包含有错误的数据中恢复子空间结构，可以采用例如鲁棒主成分分 析（RobustPCA)以及低秩表示（LRR)的方法。然而，上述方法均为直推式并且无法有效的 在新数据中清除噪声、模糊等的影响。理想的面部识别效果不仅在于能够从受到噪声、模糊 等影响的训练数据中恢复清晰的图像，而且对于任何给定的测试样本，均能够在复杂的遮 挡情况及噪声、模糊等影响的数据中恢复清晰的图像。
[0006] 本发明公开的方法及其系统用于解决现有技术中的一个或者多个问题。
[0007] 发明概述
[0008] 本发明的一方面公开了一种面部识别方法。所述方法包括：将输入视频分割为若 干不同的视频帧集合以及在输入视频的视频帧中检测面部。还包括，生成输入视频的面部 轨迹。进一步的，应用基于鲁棒协同表示的分类算法，在具有复杂的遮挡及噪声、模糊影响 的面部侧视样本中恢复清晰图像并进行分类。另外，输出具有已识别面部图像的视频。
[0009] 本发明另一方面公开了一种面部识别系统。所述系统包括：面部检测模块，用于在 输入视频的视频帧中自动定位面部；算法模块，用于通过改进的鲁邦主成分分析算法估算 获得清晰图像从而初始化LRR-HQ-L1算法，并通过LRR-HQ-L1算法计算获得权重矩阵；面郃 分类器，用于使用鲁棒协同表示算法进行分类。字典，用于在数据库中存储面部图像；以及 输出模块，输出具有已识别面部图像的视频。
[0010] 本发明的其他方面，所属技术领域技术人员能够依据本发明的权利要求书，说明 书，以及附图有效实施并充分公开。
[0011] 附图简要说明
[0012] 图1为本发明【具体实施方式】的工作环境示意图。
[0013] 图2本发明【具体实施方式】的计算系统的结构框图。
[0014] 图3为本发明【具体实施方式】的面部识别系统的结构框图。
[0015] 图4为本发明【具体实施方式】的面部识别方法的方法流程图。
[0016] 图5为本发明【具体实施方式】的视频流组成成分分割的示意图。
[0017] 图6为本发明【具体实施方式】的鲁棒协同表示的示意图。
[0018] 图7为本发明另一【具体实施方式】的鲁棒协同表示的示意图。
[0019] 详细说明
[0020] 附图中展示的部分将被引用以具体说明，阐述本发明具体技术实施方案。说明书 中引用的数字代表附图的相应部分。
[0021] 图1为本发明【具体实施方式】中的工作环境100。如图1所示，所述工作环境100包 括：电视机102,遥控器104,服务器106,用户108,网络系统110。还可以包括其他合适的 设备。
[0022] 电视机102可以是任何合适类型的电视机，例如等离子电视，LCD电视，背投式电 视，智能电视或者非智能电视。电视机102还可以包括一个计算系统，例如个人电脑，掌上 电脑或者智能手机等。进一步的，所述电视机102还可以是任何内容演示的设备。所述设 备由遥控器104控制，能够在一个到多个频道中演示多个节目。
[0023] 所述遥控器104可以是任何合适类型的能够遥控操作电视机102的遥控器，例如 配套的电视遥控器，通用电视遥控器，掌上电脑，智能手机或者其他能够实现遥控功能的智 能设备。遥控器104还可以包括其他不同类型的设备，例如动作感应遥控设备，图像感应遥 控设备以及其他一些简单输入设备，例如键盘，鼠标，声控输入设备等。
[0024] 具体的，所述服务器106可以是任何用于提供个人信息内容给用户108的一个或 者多个计算机服务器。所述服务器106还用于辅助遥控器104和电视机102之间进行通信 连接，数据存储和数据处理。电视机102,遥控器104以及服务器106通过网络系统110,例 如有线网络，手机网络，或者其他具体的网络建立通信连接。
[0025] 用户108使用遥控器104控制电视机102播放不同的节目或者进行其他用户感兴 趣的活动。如果电视机102配备有动作感应或者图像感应装置，用户还可以简单的使用手 势动作进行控制。用户108可以是一个人也可以是多个，例如全部家庭成员在一起观看电 视节目。
[0026] 电视机102,遥控器104和/或服务器106在一个合适的电子计算平台实现其功 能。图2是本发明【具体实施方式】中的一种可用于实现上述设备102、104和/或106的功能 的计算系统200的结构框图。
[0027] 如图2所示，所述计算系统包括一个处理器202,存储器204,播放器206,通信模 块208,数据库210以及外围设备212。所述计算系统可以减省上述设备，也可以添加一些 其他类型的设备，而不限于上述设备。
[0028] 所述处理器202可以是任何合适的处理器或处理器组。具体的，所述处理器202为 能够进行多线程处理的多核心处理器。存储器204可以是任何合适的存储设备，例如R0M， RAM，闪存或者大容量存储器，例如CD-ROM，硬盘等。存储器204用于存储为进行各种数据处 理而预设的计算机运行程序。
[0029] 所述外围设备212具体包括：各种类型的传感器以及输入，输出设备，例如键盘， 鼠标。通信模块208具体包括：各类网络交互设备，用于在设备间通过网络系统建立连接。 数据库210具体包括一到多个用于存储不同数据以及对数据进行一些处理，例如搜索数据 的数据库。
[0030] 在实际操作中，所示服务器106、电视机102和/或遥控器104可以为用户108执 行面部识别程序。
[0031] 图3为本发明具体实施例的面部识别系统300的功能框图。如图3所示，所述面 部识别系统300包括输入视频302、面部检测模块304、运算模块306、面部分类模块308,、 词典310以及输出模块312。上述系统可以减省所述设备，也可以添加一些其他类型的设 备，而不限于所述设备。所述系统300具体可以由硬件实现其功能，也可以由软件实现其功 能，还可以结合