，將所述特征圖像作為代表 人臉紋理特征的圖像輸出。
[0099] 本實施例通過將2D-Gabor濾波處理生成的多個初始紋理圖像平均分組，并從各 組初始紋理圖像中提取特征圖像，剔除了初始紋理圖像中的一些不重要的紋理特征，使得 提取的人臉紋理特征更加突出，有利于識別處理。
[0100] 參照圖9,圖9為本發明提取人臉紋理的裝置的第二實施例的功能模塊示意圖。基 于上述提取人臉紋理的裝置的第一實施例，所述濾波模塊20包括獲取單元21及濾波單元 22 ；
[0101] 所述獲取單元21，用于從所述人臉圖像中提取含有面部器官的局部圖像；
[0102] 讀取人臉圖像，從所述人臉圖像中提取含有面部器官的局部圖像，所述面部器官 包括眼睛、眉毛、鼻子或嘴巴等。可以從所述人臉圖像中提取出含有眼睛、眉毛、鼻子或嘴巴 等面部器官其中一種的局部圖像進行處理；也可以從所述人臉圖像中提取出含有眼睛、眉 毛、嘴巴或鼻子等面部器官的一種以上的局部圖像進行處理。優選的，從所述人臉圖像中提 取出含有眼睛眉毛、嘴巴的局部圖像，在進行人臉表情識別過程中，眼睛、眉毛和嘴巴部位 的紋理特征更有利于區別不同人表情的不同人臉的紋理信息。
[0103] 所述濾波單元22,用于對所述人臉圖像整體及所述局部圖像分別進行2D-Gabor 濾波處理，生成多個初始紋理圖像。
[0104] 由于不同人臉圖像的人臉比例不同，為了能夠獲取不同人臉圖像中含有面部器官 的圖像區域，所述預設比例優選為獲取較大范圍的含有面部器官的圖像的比例，例如：所述 預設比例為大于傳統的三庭五眼的比例，以所述人臉圖像左上方為坐標原點，眼睛眉毛的 圖像區域戈
I嘴巴的圖像區域戈I所述w 為所述人臉圖像的寬，所述h為所述人臉圖像的高。
[0105] 所述獲取單元21，還用于按照預設比例確定所述人臉圖像中含有面部器官的圖像 區域；
[0106] 從所確定的眼睛眉毛的圖像區域中提取眼睛眉毛的局部圖像，從所確定的嘴巴的 圖像區域中提取嘴巴局部圖像，例如：所述眼睛眉毛局部圖像的大小）
千述 嘴巴局部圖像的大小為
述W為所述人臉圖像的寬，所述h為所述人臉圖像 的尚。
[0107] 所述獲取單元21，還用于從所述圖像區域中提取含有眼睛、眉毛和/或嘴巴的局 部圖像。
[0108] 所述2D_Gabor濾波處理可以是一維2D_Gabor濾波處理，也可以是二維2D_Gabor 濾波處理，所述二維濾波處理包括在N(N為正整數）個方向Μ (Μ為正整數）個尺度進行 2D-Gabor濾波處理，生成Ν*Μ個初始紋理圖像。在本實施例中，優選為對所述人臉圖像進行 二維2D-Gabor濾波處理。例如：對所述人臉圖像整體、包含眼睛眉毛的局部圖像及包含嘴 巴的局部圖像，分別進行N個方向Μ個尺度的二維2D-Gabor濾波處理，生成N*M個人臉整 體的初始紋理圖像、N*M個眉毛眼睛的初始紋理圖像及N*M個嘴巴的初始紋理圖像。
[0109] 本實施例通過將2D-Gabor濾波處理生成的多個初始紋理圖像平均分組，并從各 組初始紋理圖像中提取特征圖像，并通過對提取的最顯著和最有利于識別的面部器官的局 部圖像進行2D-Gabor濾波處理，剔除了初始紋理圖像中的一些不重要的紋理特征，使得提 取的人臉紋理特征更加突出，有利于識別處理。
[0110] 上述本發明實施例序號僅僅為了描述，不代表實施例的優劣。通過以上的實施方 式的描述，本領域的技術人員可以清楚地了解到上述實施例方法可借助軟件加必需的通用 硬件平臺的方式來實現，當然也可以通過硬件，但很多情況下前者是更佳的實施方式。基于 這樣的理解，本發明的技術方案本質上或者說對現有技術做出貢獻的部分可以以軟件產品 的形式體現出來，該計算機軟件產品存儲在一個存儲介質（如R0M/RAM、磁碟、光盤）中，包 括若干指令用以使得一臺終端設備（可以是手機，計算機，服務器，或者網絡設備等）執行 本發明各個實施例所述的方法。
[0111] 以上僅為本發明的優選實施例，并非因此限制本發明的專利范圍，凡是利用本發 明說明書及附圖內容所作的等效結構或等效流程變換，或直接或間接運用在其他相關的技 術領域，均同理包括在本發明的專利保護范圍內。
【主權項】
1. 一種提取人臉紋理的方法，其特征在于，所述提取人臉紋理的方法包括如下步驟： 讀取人臉圖像； 對所述人臉圖像進行2D-Gab〇r濾波處理，生成多個初始紋理圖像； 對所述多個初始紋理圖像進行平均分組； 分別從每組初始紋理圖像中提取特征圖像，并輸出所述特征圖像。2. 如權利要求1所述的提取人臉紋理的方法，其特征在于，所述分別從每組初始紋理 圖像中提取特征圖像，并輸出所述特征圖像的步驟包括： 將各組內的每一初始紋理圖像平均分解為圖像塊； 確定每組內相同位置像素值最大的圖像塊，作為特征圖像塊； 將每組的特征圖像塊組合成特征圖像，并輸出所述特征圖像。3. 如權利要求1至2所述的提取人臉紋理的方法，其特征在于，所述對所述人臉圖像進 行2D-Gabor濾波處理，生成多個初始紋理圖像的步驟包括： 從所述人臉圖像中提取含有面部器官的局部圖像； 對所述人臉圖像整體及所述局部圖像分別進行2D-Gabor濾波處理，生成多個初始紋 理圖像。4. 如權利要求3所述的提取人臉紋理的方法，其特征在于，所述從所述人臉圖像中提 取含有面部器官的局部圖像的步驟包括： 按照預設比例確定所述人臉圖像中含有面部器官的圖像區域； 從所述圖像區域中提取含有眼睛、眉毛和/或嘴巴的局部圖像。5. 如權利要求1至2所述的提取人臉紋理的方法，其特征在于，所述對所述多個初始紋 理圖像進行平均分組的步驟包括： 將相同方向的初始紋理圖像按尺度進行排序； 將相同方向相鄰尺度的兩個初始紋理圖像劃分為一組，依次進行平均分組。6. -種提取人臉紋理的裝置，其特征在于，所述提取人臉紋理的裝置包括： 讀取模塊，用于讀取人臉圖像； 濾波模塊，用于對所述人臉圖像進行2D-Gabor濾波處理，生成多個初始紋理圖像； 分組模塊，用于對所述多個初始紋理圖像進行平均分組； 提取模塊，用于分別從每組初始紋理圖像中提取特征圖像，并輸出所述特征圖像。7. 如權利要求6所述的提取人臉紋理的裝置，其特征在于，所述提取模塊包括分解單 元、確定單元和組合單元； 所述分解單元，用于將各組內的每一初始紋理圖像平均分解為圖像塊； 所述確定單元，用于確定每組內相同位置像素值最大的圖像塊，作為特征圖像塊； 所述組合單元，用于將每組的特征圖像塊組合成特征圖像，并輸出所述特征圖像。8. 如權利要求6或7所述的提取人臉紋理的裝置，其特征在于，所述濾波模塊包括獲取 單元及濾波單元； 所述獲取單元，用于從所述人臉圖像中提取含有面部器官的局部圖像； 所述濾波單元，用于對所述人臉圖像整體及所述局部圖像分別進行2D-Gabor濾波處 理，生成多個初始紋理圖像。9. 如權利要求8所述的提取人臉紋理的裝置，其特征在于，所述獲取單元，還用于按照 預設比例確定所述人臉圖像中含有面部器官的圖像區域； 所述獲取單元，還用于從所述圖像區域中提取含有眼睛、眉毛和/或嘴巴的局部圖像。10.如權利要求6或7所述的提取人臉紋理的裝置，其特征在于，所述分組模塊包括排 序單元及劃分單元； 所述排序單元，用于將相同方向的初始紋理圖像按尺度進行排序； 所述劃分單元，用于將相同方向相鄰尺度的兩個初始紋理圖像劃分為一組，依次進行 平均分組。
【專利摘要】本發明公開了一種提取人臉紋理的方法，所述提取人臉紋理的方法包括如下步驟：讀取人臉圖像；對所述人臉圖像進行2D-Gabor濾波處理，生成多個初始紋理圖像；對所述多個初始紋理圖像進行平均分組；分別從每組初始紋理圖像中提取特征圖像，并輸出所述特征圖像。本發明還公開了一種提取人臉紋理的裝置。本發明剔除了初始紋理圖像中的一些不重要的紋理特征，使得提取的人臉紋理特征更加突出，有利于識別處理。
【IPC分類】G06K9/00
【公開號】CN105678208
【申請號】
【發明人】王甜甜, 江中央
【申請人】深圳Tcl數字技術有限公司
【公開日】2016年6月15日
【申請日】2015年4月21日