发明专利案例-人脸识别方法

...wd......wd......wd...说明书一种人脸比对方法技术领域本创造涉及生物特征识别技术领域，尤其涉及一种人脸比对的方法。背景技术人脸是人的重要信息，是区分不同的人的重要依据，因此人脸比对是较指纹、虹膜等技术更自然、更直接的比对方式。人脸比对是将图像或视频输入的人脸通过提取特定的人脸特征信息，与数据库中已注册的人脸特征信息相比较，获得匹配的人脸极其相似度，确认是否与数据库中人脸为同一。人脸比对在很多场合下都具有非常重要的作用，例如手机彩信中的视频彩信、人机界面、权限控制、智能监视系统等。比对的准确性、精度和鲁棒性问题一直是业界关心的主要问题。另外，在人脸比对中，如果当前输入一张静态照片，其与数据库中已注册人脸相比对，也会得出匹配的结果，这将导致识别的客体并不是真实的人脸，导致无权限的人得到权限。因此，判断当前输入为真实的人的脸还是静态的照片非常重要，而现有技术还无法解决。因此，业界急需一种能够确保输入真实、具有较高准确性与鲁棒性的人脸比对技术。创造内容为弥补现有技术的缺乏，本创造目的是提供一种人脸比对方法，解决人脸表情变化和姿态变化的影响，提高比对的准确性、精度和鲁棒性，保障比对的真实性。为了实现上述目的，本创造的技术方案如下：一种人脸比对方法，包含：人脸比对方法，其特征在于，包含：步骤601，人脸跟踪，获取特征点；步骤603，提取详细的人脸特征数据；步骤605人脸比对，将该人脸特征数据与人脸数据库中的每一个人脸的特征数据进展比对，获得其相似性；具体方法为：选取数据库中的一个人脸k的特征模板库，；对特征模板，，计算输入人脸的特征与之间的相似度Skji；计算输入人脸与特征模板的相似度；计算输入人脸与人脸k的相似度为；重复步骤〔1〕-〔4〕，获得输入人脸与数据库中所有K个人脸的相似度，取其中最大者，得到其对应的人脸k’；其中，M为人的特征模板个数，N为选取的人的人脸特征点个数，i为人脸特征。步骤607，判断是否已找到匹配的人脸；为相似度阈值，假设，那么判断输入人脸与数据库中的人脸k’相匹配；步骤608，判断表情是否有显著变化；根据连续多帧人脸特征点进展分析，包括但不限于：嘴巴的张开与闭合，眼睛的张开与闭合，判断人脸的表情是否发生了显著的变化；在人脸表情有显著变化时，执行步骤609，输出比中的人脸。其中，该步骤603提取详细的人脸特征数据的具体方法为：根据步骤601人脸检测跟踪得到的准确的人脸特征点位置，插值获得其他选取的人脸特征点的位置；根据双眼位置对图像进展归一化处理；计算得到人脸特征点i的Gabor特征，所有特征点的Gabor特征即组成一个人脸特征数据，，N为选取的人脸特征点个数。其中，该人脸特征点为人脸上的显著特征点，人脸特征点的特征选取所有80个Gabor复系数，表达完整的人脸信息，完整表达不同人脸之间的差异性。其中，该步骤601人脸跟踪，获取特征点所选取的人脸特征为人脸的共同性的特征。进一步的，该人脸比对方法还包含步骤604人脸注册；保存人脸特征数据至人脸数据库；具体方法为：将步骤603获得的详细人脸特征数据参加此人的人脸特征模板库，，M为此人的特征模板个数，保存至数据库。其中，该步骤601人脸跟踪，获取特征点的具体包含离线训练方法和在线跟踪方法；该离线训练方法包含多层构造人脸模型训练方法和人脸特征点的离线模板训练方法；该多层构造人脸模型训练方法为该在线跟踪方法提供人脸模型，该离线模板训练方法为该在线跟踪方法提供人脸特征点离线模板；该多层构造人脸模型训练方法包含如下步骤：步骤301，选取适当的人脸图像作为训练样本；步骤302，对人脸图像的特征点进展标记；步骤3031-3061，得到基准形状模型；步骤3032-3062，得到全局形状模型；步骤3033-3063，得到局部形状模型。其中，该基准形状模型、该全局形状模型与该局部形状模型的获得方法为：用s表示一个人脸形状向量：， 其中，为平均人脸形状；P为一组正交的主形状变化模式；b为形状参数向量；人脸形状向量s表示为，其中、和分别表示基准特征点、全局特征点和局部特征点；刚性基准形状的点分布模型全局基准形状的点分布模型局部形状模型的点分布模型第i个局部形状向量为，其中，分别表示属于第i个局部形状的全局和局部特征点。其中，该人脸特征点的表达方法为：给定灰度图像中的一个像素，其附近的局部图像中的像素为，一系列Gabor系数可表达该点附近的局部外观，定义为：其中Gabor核为高斯包络函数限定的平面波，其中，为频率，为方向，为特征小波矢量，为特征小波x方向矢量，为特征小波y方向矢量，i为复数算子，优选，，，，且频率波宽设为；Gabor核由10个频率、8个方向组成80个Gabor复系数，用以表达像素点附近的外观特征，用一个jet向量表示这些系数，，其中，和分别为第j个Gabor系数的幅值和相位；对80个Gabor复系数进展实验筛选，得到该人脸特征点表达所用的小波特征。其中，该人脸特征点的离线模板训练方法如下：步骤401，选取N张适当的人脸图像作为训练样本；步骤402，对人脸图像的特征点进展标记；步骤403，对图像进展归一化处理；步骤404，计算所有样本的Gabor特征；步骤405，获得各样本Gabor特征之间的相似度；其中，和为Gabor特征和分别为Gabor系数的幅值和相位，；为和之间的相对位移；如果，其中，，，，和类似地进展定义；对每个特征点，计算N个Gabor特征两两之间的相似度，当其相似度大于阈值ST时即认为两者相似，ST可通过实验选取，选取0.85；步骤406，计算各样本Gabor特征的相似特征数n；步骤407，选择n最大的样本Gabor特征；步骤408，判断n是否大于nT；假设步骤408的判断结果为否，那么执行步骤411，处理下一特征点，然后返回步骤404继续执行；假设步骤408的判断结果为是，那么执行步骤409，将Gabor特征参加离线模板；对每一个Gabor特征，设有ni个与其相似的Gabor特征，将ni值最大且大于阈值nT的Gabor特征参加样本特征集，nT也通过实验选取，选取nT=2；步骤410，将该Gabor特征从样本中删除，同时将与其相似度大于阈值ST’的Gabor特征从中删除，ST’大于ST，选取0.9；返回步骤405，对步骤405-409作迭代计算；对重复上述过程，直到选不出样本为止；最终的样本特征集即为该人脸特征点的特征样本，作为人脸特征的离线模板提供给该在线跟踪方法使用。其中，该在线跟踪方法包含：步骤501，初始化，初始化变量和参数设置，参数包含但不限于图像格式、分辨率、颜色空间，跟踪模式；步骤502，输入一帧图像；步骤503，图像归一化，将输入图像转换成标准尺寸的图像；步骤504，判断是否重新检测；假设步骤504的判断结果为是，那么执行步骤505，利用基准形状模型，基于ASM形状约束，对齐基准特征点；步骤506，利用全局形状模型，基于ASM形状约束，对齐全局特征点；步骤507，利用局部形状模型，基于ASM形状约束，对齐局部特征点；步骤508，更新在线特征模板，根据得到的脸部特征点的位置更新其小波特征作为该人脸的在线特征模板；步骤515，估计人脸姿态，根据六个根基点的位置估计人脸的姿态；返回步骤502循环执行在线跟踪方法步骤502至步骤508以及步骤515并执行步骤516，输出人脸特征点及人脸姿态信息；假设步骤504的判断结果假设为否，那么执行步骤509，基于在线特征模板更新眼角点；然后执行步骤510，基于离线特征模板调整眼角点；然后执行步骤511，更新其他特征点；然后执行步骤512，根据前一帧的人脸姿态更新各形状模型的平均形状；然后执行步骤513，基于形状约束更新全局特征点；然后执行步骤514，基于形状约束更新局部特征点；然后返回步骤508，继续执行在线跟踪方法步骤509至步骤514。本创造的有益效果是：1.本创造选取人脸上的显著特征点作为比对依据，人脸特征点的特征从所有80个Gabor复系数中选取，表达了完整的人脸信息，使不同人脸之间的差异最大化，人脸比对的准确性和鲁棒性较好。2.使用本创造的人脸比对方法，消除了人脸表情、姿态的影响，在比对中判断出了人脸的真实性，使得跟踪和比对准确性、精度和鲁棒性更高。3.使用本创造，能够判断当前输入为真实的人脸还是静态的照片。附图说明下面结合附图，通过对本创造的具体实施方式的详细描述，将使本创造的技术方案及其他有益效果显而易见。图1为本创造人脸跟踪方法的组成框架图；图2为本创造的人脸特征点示意图；图3为本创造多层构造人脸模型训练方法的流程图；图4为本创造人脸特征点的离线模板训练方法流程图；图5为本创造人脸跟踪方法的流程图；图6为本创造人脸比对方法的流程图。具体实施方式为了使本创造实现的技术手段、创作特征、达成目的与成效易于明白了解，下面进一步阐述本创造。本创造人脸比对方法主要包括两个局部，一是训练局部，即注册局部，一是比对局部。无论是训练局部，还是比对局部，都需先对人脸特征进展检测、跟踪，从而得到准确的人脸特征点的位置。图1-图5示出了人脸检测跟踪、获取特征点的具体方法。下面详细说明：图1表示了本创造跟踪方法的组成框架。本创造人脸跟踪方法包含离线训练方法102和在线跟踪方法101两局部。离线训练方法102包含：多层构造人脸模型训练方法1021和人脸特征点的离线模板训练方法1022；前者为在线跟踪方法101提供人脸模型103，后者为人脸跟踪方法101提供人脸特征点离线模板104。图2为本创造人脸特征点示意图。图3为本创造多层构造人脸模型训练方法的流程图。下面结合图2与图3详细说明本创造多层构造人脸模型训练方法。人的面部特征具有很大的相似性，这些特征点的相对运动表达了人脸表情和人脸姿态的变化。给定这些人脸的特征点，用人脸特征点集的统计关系表示人脸模型，即可以构建出一个点分布模型〔PDM〕来表达人脸的可能的形状变化。本创造基于ASM的原理，从一系列人脸图像训练得到多层构造人脸模型。多层构造人脸模型训练方法首先执行步骤301，选取适当的人脸图像作为训练样本。然后执行步骤302，对人脸图像的特征点进展标记。然后执行步骤3031-3061，得到基准形状模型。具体为：步骤3031，基于刚性基准点组成形状向量，来表示基准特征点的位置；然后执行步骤3041，根据Procrustes变换对齐所有形状向量到一个统一的坐标框架下；然后执行步骤3051，由PCA方法获得形状约束参数，步骤3061，得到基准形状模型。执行步骤3032-3062，得到全局形状模型。具体为：步骤3032，基于全局基准点组成形状向量，来表示全局特征点的位置；然后执行步骤3042，根据Procrustes变换对齐所有形状向量到一个统一的坐标框架下；然后执行步骤3052，由PCA方法获得形状约束参数，步骤3062，得到全局形状模型。执行步骤3033-3063，得到局部形状模型。具体为：步骤3033，基于局部基准点组成形状向量，来表示局部特征点的位置；然后执行步骤3043，根据Procrustes变换对齐所有形状向量到一个统一的坐标框架下；然后执行步骤3053，由PCA方法获得形状约束参数，步骤3063，得到局部形状模型。步骤3031-3061、步骤3032-3062和步骤3033-3063的计算方法具体为：用向量s表示一个人脸形状：， 〔1〕其中，为平均人脸形状；P为一组正交的主形状变化模式；b为形状参数向量。现有的ASM方法通过迭代过程搜索人脸形状，迭代中所有的特征点位置同时更新，也就是说特征点之间的相互影响是简单的平行关系。鉴于人脸的复杂构造，以及表情丰富的特点，这种简单的平行机制并缺乏以描述特征点之间的相互关系。例如，假设眼角位置固定，那么眼睛的开闭并不能影响口、鼻的特征点定位。本创造将人脸特征点组织为多个层次，以更好地适应头部运动、表情变化等对特征点位置的不同影响，我们称为多层构造人脸模型。第一类为基准特征点，基本只受头部姿态的影响，如眼角、鼻端等。第二类为全局特征点，用来约束整个人脸的全局形状，包括基准特征点和其他关键点、如嘴角、眉端等。第三类为局部特征点，只用来约束人脸各组成局部如眼、嘴、眉的细部特征，位于其轮廓边界上，如上下嘴唇的轮廓点，上下眼睑等，主要受表情变化影响。基于此，本创造构建的多层构造人脸模型说明如下：如上所述，人脸形状向量s可表示为，其中、和分别表示基准特征点、全局特征点和局部特征点。基于此，人脸形状模型可分为刚性基准形状、全局基准形状、以及以下局部形状：左眉、右眉、左眼、右眼、鼻、嘴等。对于刚性基准形状和全局基准形状，其点分布模型〔PDM〕可以从训练数据学习得到如下， 〔2〕 〔3〕对于局部形状模型，第i个局部形状向量为，其中，分别表示属于第i个局部形状的全局和局部特征点。亦有， 〔4〕以上〔2〕、〔3〕、〔4〕三式即构成了本创造的多层构造人脸模型。其中各参数均基于ASM的原理通过训练得到。图2显示了本创造优选的一组特征点，其中所有的星形点201为基准特征点，所有的星形点201和空心原点202组成全局特征点，实心原点203为局部特征点。图4为本创造人脸特征点的离线模板训练方法流程图。人脸特征点的特征表达有很多种，如灰度特征、边缘特征、小波特征等等。本创造采用多尺度多方向Gabor小波来建模特征点附近的局部外观，表达人脸特征点。基于Gabor小波的特征表达具有人类视觉的心理物理根基，并且对于光照变化以及外观变化下的表情识别、人脸识别和特征点表示等都具有很好的鲁棒性。本创造小波特征的计算方法为：给定灰度图像中的一个像素，其附近的局部图像中的像素为，一系列Gabor系数可表达该点附近的局部外观，定义为： 〔5〕其中Gabor核为高斯包络函数限定的平面波 〔6〕 〔7〕其中，为频率，为方向，为特征小波矢量，为特征小波x方向矢量，为特征小波y方向矢量，i为复数算子，优选，，，，且频率波宽设为。由此，本创造优选的Gabor核由10个频率、8个方向组成80个Gabor复系数，用以表达像素点附近的外观特征。特别地，可用一个jet向量表示这些系数，可写成， 〔8〕其中，和分别为第j个Gabor系数的幅值和相位。给定一幅图像，每个标记的人脸特征点都可以计算得到Gabor小波的jet向量，该jet向量即表达了该点的特征。然而，针对每一个人脸特征点，并非所有80个Gabor复系数均适合表达该特征。为使其能表达各种人脸的共同特征，须对80个Gabor复系数进展实验筛选。以嘴角特征点为例，本创造优选的Gabor复系数为：。由此，优选出的即为本创造方法中所用的小波特征。本创造人脸特征点的离线模板训练方法如下：首先执行步骤401，选取N张适当的人脸图像作为训练样本。步骤402，对人脸图像的特征点进展标记。步骤403，对图像进展归一化处理，以保证所有特征点的Gabor特征的计算条件是相近的，从而保证特征采样的准确性。根据双眼的位置，得到双眼的中点作为基准点，双眼的连线作为图像的横轴，双眼连线的中垂线作为纵轴，对图像进展旋转，同时对图像进展缩放以使双眼之间的距离〔瞳距〕到达一特定值。通过这种归一化处理后能保证Gabor特征表达的精度和鲁棒性。然后执行步骤404，计算所有样本的Gabor特征。具体方法是：将标记的特征点坐标转换至归一化图像中，对每个人脸特征点，根据式〔5〕-〔8〕计算其Gabor特征。那么对每一个特征点而言，共得N个Gabor特征，。然后，执行步骤405，获得各样本Gabor特征之间的相似度；方法为：假设Gabor特征和，其相似度可由下式计算得到： 〔9〕其中，为和之间的相对位移，可由下式求得 〔10〕如果，其中，，，，和类似地进展定义。对每个特征点，根据式〔9〕、〔10〕计算N个Gabor特征两两之间的相似度，当其相似度大于阈值ST时即认为两者相似，ST可通过实验选取，选取0.85。然后执行步骤406，计算各样本Gabor特征的相似特征数n。然后执行步骤407，选择n最大的样本Gabor特征。然后执行步骤408，判断n是否大于nT。假设步骤408的判断结果为否，那么执行步骤411，处理下一特征点。然后返回步骤404，继续执行本创造方法。假设步骤408的判断结果为是，那么执行步骤409，将Gabor特征参加离线模板。对每一个Gabor特征，设有ni个与其相似的Gabor特征，将ni值最大且大于阈值nT的Gabor特征参加样本特征集，nT也通过实验选取，选取nT=2。然后执行步骤410，将该Gabor特征从样本中删除，同时将与其相似度大于阈值ST’的Gabor特征从中删除，这里ST’应大于ST，选取0.9。然后返回步骤405，对步骤405-409作迭代计算。对重复上述过程，直到选不出样本为止。最终的样本特征集即为该人脸特征点的特征样本，作为人脸特征的离线模板提供给在线跟踪使用。图5为本创造人脸跟踪方法的流程图。本创造方法包含：步骤501，初始化。本步骤主要初始化引擎，包含：初始化变量，参数设置，参数包括图像格式、分辨率、颜色空间，跟踪模式等。然后执行步骤502，输入一帧图像。本步骤是根据步骤501设置好的格式输入一帧图像数据。然后执行步骤503，图像归一化。本步骤是对输入图像进展归一化处理。即根据前一帧的人脸信息，主要为双眼的位置信息，将输入图像转换成标准尺寸的图像，优选的尺寸可为256×256。对人脸图像进展归一化处理，是为了保证所有特征点的计算条件相近，从而保证特征采样的准确性。根据双眼的位置，得到双眼的中点作为基准点，双眼的连线作为图像的横轴，双眼连线的中垂线作为纵轴，对图像进展旋转，同时对图像进展缩放以使双眼之间的距离〔瞳距〕到达一特定值。通过这种归一化处理后能保证Gabor特征表达的精度和鲁棒性。然后执行步骤504，判断是否重新检测。本步骤是根据前一帧的检测结果判断是否重新进展人脸特征检测，假设为第一帧图像，那么直接进展特征检测。步骤504的判断结果假设为是，那么继续步骤505，基于形状约束获得基准特征点。本步骤是利用基准形状模型517，基于ASM形状约束对齐基准特征点，基准特征点不会因为表情的变化而运动，如眼角、鼻端。基准形状模型517的获得方法请参见图2和图3及其对应说明。步骤505基于形状约束获得基准特征点的具体方法为:首先需对图像进展归一化预处理。其次，根据双眼的位置确定刚性基准点的位置。根据双眼位置和人脸模型中的刚性基准形状模型对齐刚性基准点，获得这些基准点的初始位置。然后根据式〔2〕迭代更新其形状参数，直到满足迭代终止条件，即获得刚性基准点的准确位置。迭代过程中，刚性基准点的精度根据其Gabor特征与离线特征模板的相似度进展判断。具体步骤如下：对每一刚性基准点i，计算其当前位置的Gabor特征；根据式〔9〕、〔10〕计算与离线特征模板中每个Gabor特征的相似度，取相似度最大者作为与模板的相似度Si，并获得其相对位移为。当满足以下条件之一时，迭代过程完毕，否那么转入步骤4〕：a)所有刚性基准点的平均相似度小于上一次迭代的平均相似度；b)90%以上的点的绝对位移值足够小，即，这里阈值dT根据所需保证的精度确定，如可选dT=2；对相对位移值进展限定，减少突变误差，使得，这里阈值dxT和dyT根据所需保证的精度确定，如可选dxT=dyT=10；根据对刚性基准点坐标进展更新：；根据更新的坐标和刚性基准形状模型及式〔2〕更新形状参数。根据更新的形状参数获得新的刚性基准点坐标值；迭代次数t增加1次。假设t超过阈值，那么迭代过程完毕，否那么转入步骤〔1〕。然后执行步骤506，基于形状约束获得全局特征点。本步骤是利用全局形状模型518，基于ASM形状约束，对齐全局特征点。全局特征点除包括8个基准特征点外，还包括其他受表情影响较小的点，如嘴角、眉尖等。获得全局形状模型518的具体方法请参见图2和图3及其对应说明。步骤506的基于形状约束获得全局特征点的具体方法与步骤505一样,不同的是其利用刚性基准点的位置以及全局基准形状模型，并在迭代中固定刚性基准点的位置不变。然后执行步骤507，基于形状约束获得局部特征点。本步骤是针对人脸的每一个局部特征，利用局部形状模型519，基于ASM形状约束对齐局部特征点。本创造人脸的局部特征点主要包括左眼、右眼、嘴、鼻的轮廓点，如左〔右〕眼包括眼角、上、下眼睑等，嘴部包括两个嘴角、上/下唇的中点，以及上/下唇中点与嘴角之间的轮廓点等。获得局部形状模型519的具体方法请参见图2和图3及其对应说明。步骤507基于形状约束获得局部特征点的具体方法与步骤505一样,不同的是其利用局部形状模型，并固定全局基准点的位置不变。然后执行步骤508，更新在线特征模板。本步骤是根据得到的脸部特征点计算其Gabor小波特征，作为新的在线特征模板。然后执行步骤515，估计人脸姿态。本步骤是根据6个根基点的位置估计人脸的姿态，6个根基点为：4个眼角点和2个鼻端点。本创造既可以构建多层构造人脸模型以适应人脸表情的变化，也可以构建不同角度下的人脸形状模型以适应人脸角度的变化，不再赘述。然而，构建的人脸模型毕竟只能采样有限的角度，如正面人脸，左侧面人脸45度，右侧面人脸45度，等等。为保证人脸特征跟踪的精度，需估计出人脸的角度以选取适当的人脸形状模型，并对其进展角度的补偿。本创造根据人脸的刚性基准特征点的位置即能较好地估计出人脸角度，说明如下。为减少人脸表情的影响，需选取人脸的基准特征点进展人脸姿态的估计，本创造选择4个眼角点和2个鼻端点作为参考。为估计人脸的姿态，这六个点的三维坐标必须先进展初始化。一般地，特征点的三维坐标由通用的三维人脸模型，实际应用中，可要求用户面向摄像头以获得其正面人脸图像，根据检测结果，特征点的和值自动调整为该用户的值，深度值那么仍采用三维模型的值进展近似。设人脸姿态参数，其中为人脸三个方向的欧拉角，为人脸大小的缩放值。步骤515估计人脸姿态的具体步骤如下：1〕构建N个三角形。选择任意三个非共线性的特征点组成一个三角形，对每一个，构建一个局部坐标系统。2〕由每个三角形获得投影矩阵M。图像坐标与局部坐标系统的关系可表示为 〔11〕其中，表示坐标系统中三维点的投影图像，是参考点的投影图像，M是2×2的投影矩阵。通过限定欧拉角在到的范围，可以从M恢复出两组人脸姿态参数，进而生成完全投影矩阵，但其中只有一个是正确的。3〕计算完全投影矩阵的投影偏差。根据完全投影矩阵将特征点的三维坐标投影到图像中，进而获得其与实际特征点图像坐标的偏差。如果大于阈值d，那么删除该矩阵；否那么保存该矩阵，并设置其权重为。4〕加权得到最终结果。通过对N个三角形的检测，最终得到K个完全投影矩阵，，及其对应的权重，。对每个，可得到唯一的一组参数。最终的人脸姿态参数为： 〔12〕然后返回步骤502循环执行在线跟踪方法步骤502至508以及步骤515，并执行步骤516，输出人脸特征点及人脸姿态信息。步骤504的判断结果假设为否，那么执行步骤509，基于在线模板更新眼角点。本步骤是基于在线模板与特征点的上一帧位置的小波特征进展比较，计算4个眼角点的位移，从而得到眼角的新位置。步骤509的具体获得方法为：根据前一帧的双眼位置对图像进展归一化预处理；根据在线特征模板更新刚性基准点中的眼角特征点：对于眼角特征点，计算其在当前图像的Gabor特征，然后根据式〔10〕计算与在线特征模板的位移，那么眼角特征点可更新为：。然后执行步骤510，基于离线特征模板调整眼角点。本步骤是计算离线训练的特征模板与在线特征模板的距离和相似度，根据该距离和相似度对眼角位置进展修改得到新的位置。获得离线特征模板的具体方法见图4及其对应的说明。步骤510的具体计算方法为：根据离线特征模板对眼角特征点进展再修正：对于眼角特征点，根据式〔9〕、〔10〕计算在线特征模板与离线特征模板的相似度和位移，那么眼角特征点可进一步修正为，其中为相似度调整值，根据精度要求进展设置，如优选可设为。然后执行步骤511，更新其他特征点。首先，计算新的眼角特征点位置与上一帧位置的平均位移作为人脸刚性运动的初步估计，更新其他特征点所有特征点的坐标为：。然后对每一特征点，重复步骤509与510，对眼角特征点以外的其他特征点的位置进展更新。然后执行步骤512，根据前一帧的人脸姿态更新各形状模型的平均形状。本步骤是根据前一帧估计的人脸姿态进展误差补偿，对人脸的形状模型进展更新，以得到该姿态下的形状模型。然后执行步骤513，基于形状约束更新全局特征点。本步骤是对全局特征点，根据补偿的全局形状模型进展形状约束，获得形状参数，根据该形状参数获得准确的全局特征点。本步骤是基于步骤512所更新的形状模型约束更新全局特征点的位置。然后执行步骤514，基于形状约束更新局部特征点。本步骤是针对人脸的每一个局部特征，这一过程中，全局特征点不再更新。本步骤是基于步骤512所更新的形状模型约束更新其局部特征点的位置。然后执行步骤508，对所有特征点，计算其Gabor特征作为新的在线特征模板 以上过程根据检测的人脸及人眼的位置完成了人脸特征点的检测定位。由于各个人脸的差异性，其特征点的Gabor特征与离线特征模板的相似度各不一样。为此，根据当前人脸特征点位置获得其Gabor特征作为后续帧人脸跟踪的特征模板，即在线特征模板，以提高人脸特征跟踪的效率和精度。图6为本创造人脸比对方法的流程图。本创造方法包含：步骤601，人脸跟踪，获取特征点。本步骤对输入的视频或者摄像头实时画面中的人脸进展处理，获取特征点的准确位置。其详细方法在图1-图5及其对应的说明书中详细说明。应该注意的是，本创造的跟踪局部选取的人脸特征为人脸的共同性的特征，如图2中所示28个特征点。然后执行步骤602，检测图像质量，判断是否满足条件。本步骤是对于步骤601所获取的图像质量进展判断，判断图像以及特征点的提取结果是否满足注册或比对的条件。检测的参数包括图像的亮度、光照的均匀性等。假设步骤602的判断结果为否，那么执行步骤610。假设步骤602的判断结果为是，那么执行步骤603，提取详细的人脸特征数据。应注意的是：为完整表达不同人脸之间的差异性，需提取适当的人脸特征点，以便充分表达人脸信息。本创造选取人脸上的显著特征点作为比对依据，除了图2中所示28个特征点外，还增加双眉之间的中点、鼻根即双眼之间的中点、鼻尖，等等。根据精度、运算性能等要求，可对特征点的选取适当进展调整。而人脸特征点的特征必须选取式〔8〕中所有80个Gabor复系数，表达完整的人脸信息，以使不同人脸之间的差异最大化。步骤603的具体方法为：根据人脸检测跟踪得到的准确的人脸特征点位置，插值获得其他选取的人脸特征点的位置，如：鼻根为双眼位置的中点、鼻尖为4个鼻测点的中心点，等等。根据双眼位置对图像进展归一化处理。根据式〔8〕计算得到人脸特征点i的Gabor特征，所有特征点的Gabor特征即组成一个人脸特征模板，，N为选取的人脸特征点个数。然后执行步骤604人脸注册或者步骤605人脸比对。步骤604人脸注册是保存人脸特征数据至人脸数据库。具体方法为：将步骤603获得的详细的人脸特征数据与此人已有的人脸特征模板库进展比较，假设其相似度S>ST，那么不保存该特征，否那么将该特征参加此人的人脸特征模板库，，M为此人的特征模板个数，保存至数据库。阈值ST根据实验选取，其相似度S的具体计算方法为：对特征模板，，