公开(公告)号：CN106971168A

公开(公告)日：2017-07-21

申请号：CN201710207911.5

申请日：2017-03-31

申请人： 南京邮电大学

发明人： 樊小萌 ,  陈志 ,  岳文静 ,  黄雅楠 ,  李熠

IPC分类号： G06K9/00 ,  G06K9/40 ,  G06K9/42 ,  G06K9/46

CPC分类号： G06K9/00281 ,  G06K9/40 ,  G06K9/42 ,  G06K9/4609

摘要： 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。