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基于圖匹配的人臉識別算法研究

2013-12-29 00:00:00韓娟
電腦知識與技術(shù) 2013年1期

摘要:文中介紹了一種通過提取特征點(diǎn)信息進(jìn)行人臉識別的方法。在利用特征點(diǎn)定位的基礎(chǔ)上,根據(jù)五官顏色檢測特征點(diǎn),然后構(gòu)造特征點(diǎn)的具體數(shù)據(jù)及之間的關(guān)系數(shù)據(jù),并與樣本庫中的人臉圖片相比計(jì)算其最小匹配代價(jià),依據(jù)最小匹配度完成識別。實(shí)踐證明該方法對人臉正面圖具有準(zhǔn)確的識別率,且具有強(qiáng)抗干擾能力。最后展望了人臉識別技術(shù)的今后的研究方向。

關(guān)鍵詞:人臉識別;圖匹配;特征提??;特征點(diǎn)

中圖分類號:TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1009-3044(2013)01-0155-03

“人臉識別(Face Recognition)”就是用計(jì)算機(jī)對人臉圖象進(jìn)行特征提取和識別的模式識別技術(shù)[1]。人臉識別研究始于20世紀(jì)60年代末[2]。它是近年來信息科學(xué)領(lǐng)域里一個(gè)備受關(guān)注的熱點(diǎn),人臉識別技術(shù)在社會發(fā)展與建設(shè)中也得到了廣泛的重視與應(yīng)用[3]。文中提出的是一種基于圖匹配的人臉識別算法,通過提取具有節(jié)點(diǎn)屬性、邊屬性、面積屬性來進(jìn)行人臉識別的方法。該方法在進(jìn)行處理前需對樣本進(jìn)行尺寸的歸一化,且對人臉正面像具有很高的識別率和強(qiáng)抗干擾能力。其與傳統(tǒng)人臉識別方法相比,具有新穎、簡單、易實(shí)現(xiàn)的優(yōu)勢,準(zhǔn)確率也很高。(將來圖匹配對人臉識別的研究也會越來越廣泛。)

1 人臉識別的主流算法

目前國內(nèi)外研究人臉識別的方法層出不窮,取得了很大的發(fā)展。根據(jù)人臉識別技術(shù)的發(fā)展歷史,人臉識別方法大致可分為基于幾何特征的人臉識別方法、基于統(tǒng)計(jì)特征的人臉識別方法和基于連接機(jī)制的人臉識別方法[4]。

1)基于幾何特征的人臉識別方法

通過人臉面部拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)幾何關(guān)系的先驗(yàn)知識,利用基于結(jié)構(gòu)的方法在知識的層次上提取人臉面部主要器官特征,將人臉用一組幾何特征矢量表示,識別歸結(jié)為特征矢量之間的匹配,基于歐氏距離的判決是最常用的方法。

基于幾何特征的識別方法具有存儲量小、對光照不敏感等優(yōu)點(diǎn)。這種方法同樣存在一些問題:從圖像中抽取穩(wěn)定的特征比較困難;對強(qiáng)烈表情變化和姿態(tài)變化魯棒性較差;造成部分信息丟失,適合于粗分類。

2)基于統(tǒng)計(jì)特征的人臉識別方法

此方法包括特征臉方法和隱馬爾科夫模型方法。統(tǒng)計(jì)的識別方法將人臉用代數(shù)特征矢量來表示。代數(shù)特征是由Hong等首先提出的,由圖像本身的灰度分布決定,它描述了圖像的內(nèi)存信息,它是通過對圖像灰度進(jìn)行各種代數(shù)變換和矩陣分解提出的。將人臉看作一個(gè)二維的灰度變化模板,從整體上捕捉和描述人臉的特征,所運(yùn)用的主要是一些標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)技巧,運(yùn)算比較復(fù)雜。

3)基于連接機(jī)制的人臉識別方法

在這類方法中,所采用的主要是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和彈性圖匹配方法。應(yīng)用神

經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行人臉的特征提取和分類器的設(shè)計(jì),有比較成熟的人臉特征提取方法,如多主分量提取算法—自適應(yīng)主分量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取算法[5]。研究人員應(yīng)用傳統(tǒng)方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)了組合分類器,在識別效果的準(zhǔn)確率、容錯(cuò)性、魯棒性等方面取得了一定的進(jìn)展。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的優(yōu)點(diǎn)是能在許多困難的情況下完成識別工作,同時(shí)該方法在編碼壓縮和信息處理方面有獨(dú)特的優(yōu)點(diǎn),它避免了復(fù)雜的特征提取工作,可以通過學(xué)習(xí)的過程獲得其他方法難以實(shí)現(xiàn)的關(guān)于人臉識別的規(guī)律和規(guī)則的隱性表達(dá)。但是其缺點(diǎn)是神經(jīng)元數(shù)目多,訓(xùn)練時(shí)間長,識別速度較慢,不能滿足實(shí)時(shí)系統(tǒng)需要。

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