[00272702]基于人脸结构特征的多方向多层次双交叉鲁棒性识别方法
交易价格：
面议
所属行业：
分析仪器
类型：
发明专利
技术成熟度：
正在研发
专利所属地：中国
专利号：CN201710207911.5
交易方式：
技术转让
技术转让
技术入股
联系人：
南京邮电大学
进入空间
所在地：江苏南京市
- 服务承诺
- 产权明晰
-
资料保密
对所交付的所有资料进行保密
- 如实描述
技术详细介绍
本发明公开了一种基于人脸结构特征的多方向多层次双交叉鲁棒性识别，该方法是一种提取面部表情特征的全新方法，研究脸部识别的两大主要成分人脸表征的提取和脸部匹配。我们采用在内外圆的八个方向上，双十字交叉分两组的编码方式提取人脸表征，全面概括人脸特征的同时，简化计算量。增加了多向梯度滤波和多层次人脸表征，采用高斯一阶算子导数转换灰度人脸图像为多向梯度图像,减轻照明、图像模糊、遮挡、姿势和表情这些因素的影响，从而使光照变化更具有鲁棒性。根据三个准则的最优梯度滤波器，即信噪比（SNR）最大化，边缘定位—精度保存，单响应于单边缘，使得在提取脸部表情时所受的干扰减小，从而准确提取脸部表情特征，节省计算成本。
本发明公开了一种基于人脸结构特征的多方向多层次双交叉鲁棒性识别，该方法是一种提取面部表情特征的全新方法，研究脸部识别的两大主要成分人脸表征的提取和脸部匹配。我们采用在内外圆的八个方向上，双十字交叉分两组的编码方式提取人脸表征，全面概括人脸特征的同时，简化计算量。增加了多向梯度滤波和多层次人脸表征，采用高斯一阶算子导数转换灰度人脸图像为多向梯度图像,减轻照明、图像模糊、遮挡、姿势和表情这些因素的影响，从而使光照变化更具有鲁棒性。根据三个准则的最优梯度滤波器，即信噪比（SNR）最大化，边缘定位—精度保存，单响应于单边缘，使得在提取脸部表情时所受的干扰减小，从而准确提取脸部表情特征，节省计算成本。
