(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210305283.5 (22)申请日 2022.03.25 (71)申请人 浙江工商大 学 地址 310018 浙江省杭州市下沙高教园区 学正街18号 (72)发明人 古华茂　王勋　 (74)专利代理 机构 杭州求是专利事务所有限公 司 33200 专利代理师 刘静 (51)Int.Cl. G06V 40/16(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 10/762(2022.01) (54)发明名称 基于超椭球的人脸识别方法、 装置及 存储介 质 (57)摘要 本发明公开了一种基于超椭球的人脸识别 方法、 装置及存储介质， 首先， 根据已知类别的人 脸图像样 本进行建模， 生 成对待识别人脸图像样 本进行类别判断的超椭球分类器； 然后， 将待识 别人脸图像样本输入训练好的超椭球 分类器， 判 断待识别人脸图像样本的所属类别。 具体地说， 本发明将 同类别的人脸图像在直角坐标系上所 占据的区域建模成超椭球。 为了提高建模的精 度， 本发明先把同一类别的人脸图像数据通过K ‑ means聚类算法细分成若干组， 再由每个组独立 地生成一个超椭球， 以若干个超椭球来表征该类 别的数据区域。 与现有的人脸识别算法相比， 本 发明内在地支持增量学习， 并且所需样本量少， 性能稳定， 能适 合更广泛的应用场景。 权利要求书2页 说明书6页 附图2页 CN 114677736 A 2022.06.28 CN 114677736 A 1.一种基于超椭球的人脸识别方法， 其特 征在于， 该 方法包括训练阶段和识别阶段； 所述训练阶段， 根据已知类别的人脸图像样本进行建模， 生成对待识别人脸图像样本 进行类别判断的超椭球分类 器， 具体为： 对已知类别的人脸图像进行归一 化处理； 每个类别独立进行训练， 生成预设 m个超椭球， 每 个类别训练过程 为： 将每个类别的人脸图像通过 K‑means聚类算法分成m组数据； 每个数据组独立进行训练， 生成1个超椭球： 将该数据组的数据均值点作为超椭球中 心， 并基于该数据 组计算得到一组正交单位向量组作为超椭球的各主轴方向， 超椭球中心 和主轴的方向确定该主轴所在直线， 将该数据组的所有数据点投影到每条主轴所在直线 上， 获得每条主轴的轴半径， 从而得到该 数据组对应的超椭球； 所述识别阶段， 将待识别人脸图像样本进行归一化处理后输入训练好的超椭球分类 器， 判断该待识别人脸图像样本的所属类别。 2.根据权利要求1所述的一种基于超椭球的人脸识别方法， 其特征在于， 所述每个数据 组独立进行训练， 生成1个超椭球， 具体为： (1)利用非线性迭代偏最小二乘法， 针对所述数据组确定一个正交单位向量组{v1， v2， ...， vn}， 其中n小于等于图像数据维度； (2)将所述数据组的数据均值点p作为超椭球中心， 过所述超椭球 中心以正交单位向量 组{v1， v2， ...， vn}中的向量为方向， 生成一个正交直线组{l1， l2， ...， ln}， 作为超椭球的各 主轴所在直线组， 该正交直线组的方程 为： lg： x＝tvg+p， 1≤g≤n 其中， t是变数， 为 一标量， x为 参变数； (3)将所述数据组的所有数据点投影到每条主轴所在直线 lg上， 并将投影点与所述均值 点p的距离的最大值作为超椭球在该主轴的半主轴长度， 由此获得一组半主轴长度{a1， a2， ...， an}， 所用投影公式为： 其中， y为所述数据组中图像对应的数据点， y ′为y在直线lg上的投影点， T为 转置； (4)生成超椭球， 满足方程： 其中， vxp＝x‑p， ||·||为范数符号， cos(vxp， vg)为向量vxp与向量vg的夹角余弦。 3.根据权利要求1或2所述的一种基于超椭球的人脸识别方法， 其特征在于， 所述识别 阶段中， 判断待识别人脸图像样本所属类别具体为： (1)计算该待识别人脸图像到每 个超椭球的距离， 公式如下： 权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114677736 A 2其中， q为该待识别人脸图像对应的数据点， p为超椭球中心， vqp＝q‑p， {v1， v2， ...， vn} 为超椭球的轴方向， {a1， a2， ...， an}为超椭球的轴半径， cos(vqp， vg)为向量vqp与向量vg的夹 角余弦， k为辨识因子， 当k＝ 1说明q在超椭球表 面上， 当k＜1说明q在超椭球里面， 当k＞1说 明q在超椭球外面， dis为计算得到的距离值； (2)所得距离值 最小的超椭球的类别， 即为该待识别人脸图像的类别。 4.根据权利要求1所述的一种基于超椭球的人脸识别方法， 其特征在于， 所述归一化处 理包括人脸图像的尺寸归一化和灰度归一化， 具体为： 首先根据双眼的中心位置裁剪出标 准的人脸图像， 然后利用直方图均衡化消除光照的影响。 5.一种基于超椭球的人脸识别装置， 包括存储器和一个或多个处理器， 所述存储器中 存储有可执行代码， 其特征在于， 所述处理器执行所述可执行代码时， 用于实现如权利要求 1‑4中任一项所述的基于超椭球的人脸识别方法。 6.一种计算机可读存储介质， 其上存储有程序， 其特征在于， 该程序被处理器执行时， 实现如权利要求1 ‑4中任一项所述的基于超椭球的人脸识别方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114677736 A 3