一種用于人臉合成畫像識別的人臉照片庫快速縮減方法技術(shù)

本發(fā)明專利技術(shù)是一種用于人臉合成畫像識別的人臉照片庫快速縮減方法，該方法通過在面部組件碼表庫中檢索待識別的人臉合成畫像的面部組件碼，實現(xiàn)快速縮小照片庫的目的，其步驟包括：1、利用基于單人臉的Fisher線性判別分析方法建立了一個用于連接照片庫與人臉合成畫像軟件面部組件庫的面部組件碼表庫；2、在步驟1得到的面部組件碼表庫中檢索待匹配人臉合成畫像的面部組件碼，利用符合條件的面部組件碼表對應(yīng)的人臉照片構(gòu)建縮小后的照片庫。本發(fā)明專利技術(shù)利用面部組件碼檢索代替人臉合成畫像檢索，有效縮短檢索時間，實現(xiàn)在照片庫非常龐大的情況下，快速地將目標(biāo)鎖定在一個小的照片庫內(nèi)。

【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
一種用于人臉合成畫像識別的人臉照片庫快速縮減方法
本專利技術(shù)屬于圖像處理、模式識別應(yīng)用領(lǐng)域，具體涉及一種用于人臉合成畫像識別的縮小照片庫的方法，通過該方法實現(xiàn)在照片庫非常龐大的情況下，快速地將目標(biāo)鎖定在一個小的照片庫內(nèi)。
技術(shù)介紹
人臉合成畫像是利用人臉合成畫像軟件合成的。一款人臉合成畫像軟件會提供一定數(shù)量的臉部組件如眼睛、嘴巴、鼻子、眉毛、頭發(fā)和臉型等供用戶選擇，有些人臉合成畫像軟件還會提供特殊的組件如傷疤、胎記等。用戶可以在人臉組件庫中選擇相應(yīng)的特征，組合成一張目標(biāo)人臉合成畫像。在很多實際的犯罪現(xiàn)場，可能找不到DNA和監(jiān)控視頻等與犯罪嫌疑人相關(guān)的有效信息，但可能存在現(xiàn)場目擊者。在這種情況下，執(zhí)法機(jī)構(gòu)會要求目擊者和執(zhí)法人員一起利用合成畫像軟件合成嫌疑人的人臉合成畫像，然后將人臉合成畫像公示在電視和網(wǎng)絡(luò)上，等待知情者向執(zhí)法機(jī)關(guān)提供有關(guān)嫌疑人的信息。然而，這種方法實施過程較長、效果不好，而且沒有合理利用公安局中現(xiàn)有的人臉數(shù)據(jù)庫資源。因此，實際應(yīng)用于中急需一種自動的人臉合成畫像的識別方法。目前，人臉合成畫像的識別研究處于起步階段，缺乏有效的人臉合成畫像數(shù)據(jù)庫以及有效的人臉合成畫像識別方法。已有的關(guān)于人臉合成畫像識別的方法有兩種，其中一種為“P.C.YuenandC.H.Man.HumanFaceImageSearchingSystemUsingSketches,IEEETrans.Systems,ManandCybernetics,PartA:SystemsandHumans38(4)(2011)493-504.”。該方法利用全局特征和局部特征表述人臉，計算人臉合成畫像和人臉照片之間的相似度，最后根據(jù)用戶的反饋增強(qiáng)識別效果。該方法因為使用半自動的方法檢測面部特征點(diǎn)，以及需要使用用戶的反饋信息，所以比較耗時。另外一種人臉合成畫像的識別方法為“H.Hu,B.Klare,K.BonnenandA.Jain.MatchingCompositeSketchestoFacePhotos:AComponent-BasedApproach,IEEETrans.InformationForensicsandSecurity8(1)(2013)191-203.”，該方法利用多尺度局部二值模型表述各面部組件特征，分別計算人臉合成畫像和人臉照片的各面部組件之間的相似度，最后將相似度結(jié)果融合。整個方法復(fù)雜的處理過程使該方法也比較耗時。在實際的人臉合成畫像的識別中，公安局中的照片庫是非常龐大的，已有的兩種方法顯然不能滿足快速鎖定犯罪人的要求。
技術(shù)實現(xiàn)思路
本方法的目的是提出一種用于人臉合成畫像識別的縮小照片庫的方法，實現(xiàn)人臉合成畫像與照片的快速識別。該方法通過在面部組件碼表庫中檢索待識別的人臉合成畫像的面部組件碼，實現(xiàn)快速縮小照片庫的目的。該方法能夠有效縮小照片庫，達(dá)到快速鎖定目標(biāo)的目的。為實現(xiàn)這一目的，本專利技術(shù)的技術(shù)方案從人臉合成畫像自身特性出發(fā)，首先提出一種面部組件碼表庫的建立方法，具體方法如下：①得到包含特定人臉合成畫像軟件的所有面部組件的人臉合成畫像庫；②對人臉合成畫像庫中的人臉合成畫像進(jìn)行預(yù)處理；③分割人臉合成畫像庫中人臉合成畫像，得到該特定人臉合成畫像軟件對應(yīng)的面部組件庫；④對人臉照片庫中的照片進(jìn)行預(yù)處理；⑤分割人臉照片的面部組件，利用基于Fisher線性判別分析的方法在面部組件庫中檢索與人臉照片各面部組件最相似的面部組件，記錄下相應(yīng)的面部組件的編碼，利用同一人臉照片對應(yīng)的面部組件碼建立一張面部組件碼表，最后將所有照片對應(yīng)的面部組件碼表組成面部組件碼表庫。進(jìn)一步，本專利技術(shù)提出一種快速縮小照片庫的方法，包括步驟如下：(1)利用上述方法建立面部組件碼表庫；(2)在步驟(1)得到的面部組件碼表庫中檢索待匹配人臉合成畫像的面部組件碼，利用符合條件的面部組件碼表對應(yīng)的人臉照片構(gòu)建縮小后的照片庫。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本專利技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)是：(1)面部組件碼表庫在建立完成后，可以長久使用。而且其建立過程與縮小照片庫的過程分開，因此建立過程所用時間不在縮小照片庫的時間內(nèi)。(2)在縮小照片庫的過程中，利用面部組件碼的檢索代替人臉合成畫像的檢索，有效縮短檢索時間，將目標(biāo)快速鎖定在一個小的照片庫內(nèi)。本專利技術(shù)的其他優(yōu)點(diǎn)、目標(biāo)和特征在某種程度上將在隨后的說明書中進(jìn)行闡述，并且在某種程度上，基于對下文的考察研究對本領(lǐng)域技術(shù)人員而言將是顯而易見的，或者可以從本專利技術(shù)的實踐中得到教導(dǎo)。本專利技術(shù)的目標(biāo)和其他優(yōu)點(diǎn)可以通過下面的說明書和權(quán)利要求書來實現(xiàn)和獲得。附圖說明圖1：本專利技術(shù)方法的整體處理流程圖圖2：分割一張照片的面部組件的過程，其中a為特征點(diǎn)檢測，b為面部組件定位圖3：一張照片的眼睛組件碼的獲取過程。具體實施方式下面結(jié)合附圖對本專利技術(shù)作進(jìn)一步的詳細(xì)說明。圖1給出了本專利技術(shù)的具體處理流程，包括以下的兩大部分：第一部分：面部組件碼表庫的建立，包括以下步驟：①得到包含任一人臉合成畫像軟件的所有面部組件的人臉合成畫像庫；為了得到人臉合成畫像軟件中的所有面部組件，采用固定其他組件不變、控制其中一個面部組件變化的方法，得到包含該人臉合成畫像軟件的所有面部組件的人臉合成畫像庫。以得到包含所有眼睛組件的人臉合成畫像庫為例，固定人臉合成畫像中的頭發(fā)、眉毛、鼻子、嘴巴和臉型等組件保持不變，依次選擇人臉合成畫像軟件的面部組件庫中的眼睛組件，并保存相應(yīng)的人臉合成畫像。采用同樣的方法，可以得到包含所有頭發(fā)、眉毛、鼻子和嘴巴組件的人臉合成畫像。②對①得到的人臉合成畫像庫中圖像進(jìn)行預(yù)處理：包括灰度化和幾何歸一化。幾何歸一化的主要處理過程為通過的平面旋轉(zhuǎn)、平移等使人臉合成畫像的兩眼之間的角度為0度，并根據(jù)兩個眼睛坐標(biāo)把所有圖像裁剪到同一大小。③分割②得到的所有的人臉合成畫像：采用基于主動形狀模型的開源軟件Stasm檢測面部特征點(diǎn)，檢測結(jié)果如圖2a所示，然后利用一個矩形框定位每個面部組件，該矩形框是利用在主動形狀模型中預(yù)先標(biāo)定的特征點(diǎn)確定的(矩形框的寬w是根據(jù)每個面部組件最左邊和最右邊的特征點(diǎn)的x坐標(biāo)確定的，矩形框的高h(yuǎn)是將寬w與一個給定的比例值r相乘得到的)，最后完成對面部組件的分割，分割結(jié)果如圖2b所示。④對照片庫中照片進(jìn)行預(yù)處理：包括灰度化和幾何歸一化。幾何歸一化的主要處理過程為通過的平面旋轉(zhuǎn)、平移等使照片的兩眼之間的角度為0度，并根據(jù)兩個眼睛坐標(biāo)把所有圖像裁剪到同一大小。⑤建立面部組件碼表庫：建立一個與任一張照片A對應(yīng)的面部組件碼表的過程：在人臉合成畫像的面部組件庫中，分別檢索照片A的頭發(fā)、眉毛、眼睛、鼻子和嘴巴組件，分別得到庫中與其最相似的前m個組件。下面以眼睛組件的檢索過程為例進(jìn)行說明。利用人臉合成畫像面部組件庫中所有眼睛組件Ek(k＝1,2,…,N)，計算Fisher線性判別分析的最佳投影矩陣WE：WE＝(Sw)-1Sb(1)其中，Sw為類內(nèi)散射矩陣：Sb為類間散射矩陣：...

【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
一種用于人臉合成畫像識別的面部組件碼表庫的建立方法，具體方法如下：①得到包含任一人臉合成畫像軟件的所有面部組件的人臉合成畫像庫；②對人臉合成畫像庫中的人臉合成畫像進(jìn)行預(yù)處理；③分割人臉合成畫像庫中人臉合成畫像，得到該特定人臉合成畫像軟件對應(yīng)的面部組件庫；④對人臉照片庫中的照片進(jìn)行預(yù)處理；⑤分割人臉照片的面部組件，利用基于Fisher線性判別分析的方法在面部組件庫中檢索與人臉照片各面部組件最相似的面部組件，記錄下相應(yīng)的面部組件的編碼，利用同一人臉照片對應(yīng)的面部組件碼建立一張面部組件碼表，最后將所有照片對應(yīng)的面部組件碼表組成面部組件碼表庫。

【技術(shù)特征摘要】
1.一種用于人臉合成畫像識別的面部組件碼表庫的建立方法，具體方法如下：①得到包含任一人臉合成畫像軟件的所有面部組件的人臉合成畫像庫；②對人臉合成畫像庫中的人臉合成畫像進(jìn)行預(yù)處理；③分割人臉合成畫像庫中人臉合成畫像，得到該特定人臉合成畫像軟件對應(yīng)的面部組件庫；④對人臉照片庫中的照片進(jìn)行預(yù)處理；⑤分割人臉照片的面部組件，利用基于Fisher線性判別分析的方法在面部組件庫中檢索與人臉照片各面部組件最相似的面部組件，記錄下相應(yīng)的面部組件的編碼，利用同一人臉照片對應(yīng)的面部組件碼建立一張面部組件碼表，最后將所有照片對應(yīng)的面部組件碼表組成面部組件碼表庫。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于人臉合成畫像識別的面部組件碼表庫的建立方法，其特征在于，所述步驟①的具體方法為：對于人臉合成畫像軟件，采用固定其他組件不變、控制其中一個面部組件變化的方法，得到包含該人臉合成畫像軟件的所有面部組件的人臉合成畫像庫。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于人臉合成畫像識別的面部組件碼表庫的建立方法，其特征在于，所述步驟②的預(yù)處理方法包括灰度化和幾何歸一化，灰度化是將所有人臉合成畫像轉(zhuǎn)化為灰度圖像，幾何歸一化是利用已知的人臉合成畫像的眼睛坐標(biāo)，在平面內(nèi)進(jìn)行旋轉(zhuǎn)、平移操作，使人臉合成畫像中兩眼之間的角度為0度，并把人臉合成畫像裁剪到同一大小。4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于人臉合成畫像識別的面部組件碼表庫的建立方法，其特征在于，所述步驟③的具體方法為：首先利用基于主動形狀模型的方法檢測人臉合成畫像的面部特征點(diǎn)，然后利用一個矩形框定位每個面部組件，該矩形框是利用在主動形狀模型中預(yù)先標(biāo)定的特征點(diǎn)確定的，最后完成對面部組件的分割。5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的用于人臉合成畫像識別的面部組件碼表庫的建立方法，其特征在于，所述矩形框的寬w是根據(jù)每個面部組件最左邊和最右邊的特征點(diǎn)的x坐標(biāo)確定的，矩形框的高h(yuǎn)是將寬w與一個給定的比例值r相乘得到的。6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于人臉合成畫像識別的面部組件碼表庫的建立方法，其特征在于，所述步驟④的預(yù)處理包括灰度化和幾何歸一化，灰度化是將所有照片轉(zhuǎn)化為灰度圖像，幾何歸一化是利用已知的人臉合成畫像的眼睛坐標(biāo)，在平面在進(jìn)行旋轉(zhuǎn)、平移操作，使照片中兩眼之間的角度為0度，并把照片裁剪到同一大小。7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于人臉合成畫像識別的面部組件碼表庫的建立方法，其特征在于，所述步驟⑤的具體方法為：利用基于單人臉的Fisher線性判別分析的方法為照片庫中每一張人臉照片建立一張面部組件碼表；建立一個與任一張照片A對應(yīng)的面部組件碼表的過程如下：在人臉合成畫像的面部組件庫中，分別檢索照片A的頭發(fā)、眉毛、眼睛、鼻子和嘴巴組件，分別得到庫中與其最相似的前m個組件，記錄下...

【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：李偉紅，張鎮(zhèn)，龔衛(wèi)國，
申請(專利權(quán))人：重慶大學(xué)，
類型：發(fā)明
國別省市：重慶;85