公开(公告)号：CN101763503A

公开(公告)日：2010-06-30

申请号：CN200910244272.5

申请日：2009-12-30

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 李安南 ,  山世光 ,  陈熙霖

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/46

Abstract: 本发明提供一种姿态鲁棒的人脸识别方法，该方法包括检测输入人脸图像的人脸区域、定位其面部关键特征点并且将人脸区域进行归一化处理；估计输入人脸的姿态，获取输入人脸的姿态类别；提取归一化处理后的人脸区域的特征；根据所提取的人脸区域的特征和基于所述姿态类别耦合的人脸数据利用岭回归模型来获取线性组合系数；将线性组合系数输入分类器，获取人脸识别的结果。通过应用本发明，降低了人脸识别对姿态差异的敏感性，在保持较好识别性能的同时，增强了人脸识别对各种应用场景的适应能力。

公开(公告)号：CN101763503B

公开(公告)日：2012-08-22

申请号：CN200910244272.5

申请日：2009-12-30

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 李安南 ,  山世光 ,  陈熙霖

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/46

Abstract: 本发明提供一种姿态鲁棒的人脸识别方法，该方法包括检测输入人脸图像的人脸区域、定位其面部关键特征点并且将人脸区域进行归一化处理；估计输入人脸的姿态，获取输入人脸的姿态类别；提取归一化处理后的人脸区域的特征；根据所提取的人脸区域的特征和基于所述姿态类别耦合的人脸数据利用岭回归模型来获取线性组合系数；将线性组合系数输入分类器，获取人脸识别的结果。通过应用本发明，降低了人脸识别对姿态差异的敏感性，在保持较好识别性能的同时，增强了人脸识别对各种应用场景的适应能力。