复杂背景下的人耳检测及多信息融合的人耳识别方法
专利类型：发明专利
语 言：中文
申 请 号：CN200710092439.1
申 请 日：20070718
申 请 人：重庆大学
申请人地址：400044重庆市沙坪坝区沙正街174号
公 开 日：20071226
公 开 号：CN101093540A
代 理 人：康海燕
代理机构：重庆华科专利事务所
摘 要：本发明请求保护一种复杂背景下的人耳检测及多信息融合的人耳识别方法，它包括复杂背景下的人耳检测和多信息融合的人耳识别两大步；在人耳检测中可以根据不同应用场合，获取包含人耳在内的人体侧面的图像序列或者静态彩色图片；并对这些图片进行分析，将人体图像从复杂背景下提取出来，然后再对人耳进行进一步的精确定位，获得一个包含人耳图像的最小矩形区域；在人耳识别中对人耳图像利用基于万有引力场转换算法提取出的势能阱个数进行粗分类，同时采用分水岭算法提取人耳边缘，并对这些边缘信息采用HSDMHD′提取人耳特征，在粗分类的基础上实现最终识别。本发明能够实现复杂背景下的人耳检测和人耳识别，完成从人耳的自动检测到识别的全过程，形成利用人耳作为特征，对身份进行识别的完整系统。
主 权 项：1、复杂背景下的人耳检测及多信息融合的人耳识别方法，其特征在于包括以下步骤：(1)复杂背景下的人耳检测A.通过摄像机获取含人体侧面的图像序列或静态彩色图片，对图像序列采用背景差分模型获取其中的运动物体轮廓，用肤色模型进行人耳粗定位，再用人耳轮廓进行拟合，精确定位出人耳；对静态彩色图片通过肤色模型和侧脸轮廓几何特征的方法定位出人耳；B.对步骤A检测出的人耳图像进行滤噪，归一化预处理，得到标准的待识别人耳图像；(2)多信息融合的人耳识别A.根据万有引力场转换算法得到待识别人耳图像的势能阱，利用势能阱个数进行人耳粗分类；B.同时，利用分水岭算法对待识别人耳图像进行边缘检测得到人耳边缘信息；C.然后利用步骤(2)B得到的人耳边缘信息，采用HSDMHD′算法，即标准方差和边缘线段长度差改进的Hausdorff距离算法，提取人耳特征，最后利用人耳识别方法，完成人耳识别。
关 键 词：
法律状态：终止
IPC专利分类号：G06K9/00(2006.01);G06K9/80(2006.01)