基于快速SIFT算法和模糊控制的人脸识别

发布时间：2017-10-09 13:07

  本文关键词：基于快速SIFT算法和模糊控制的人脸识别

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【摘要】：针对传统的人脸识别系统在复杂背景情况下不能实时准确进行人脸识别的问题,提出一种基于快速尺度不变特征变换(SIFT)算法结合模糊控制的人脸识别方法。首先,由SIFT特征点子区域方向直方图计算得到4个新角度,代表特征点方向信息。然后,在特征匹配阶段,根据SIFT特征点角度信息以及大小限制特征点匹配范围,简化算法复杂程度,得到快速SIFT算法。最后,引入闭环模糊控制系统,减少SIFT特征误匹配,提高人脸识别率。实验结果表明:基于快速SIFT算法的人脸识别方法平均识别时间提升了40%,在发生光照、姿态、表情等均有变化的复杂环境下人脸识别精度提高10%。
【作者单位】： 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所;中国科学院大学;河南科技大学河南省机械设计及传动系统重点实验室;
【关键词】： 计算机应用 人脸识别 SIFT算法 特征匹配 模糊控制
【基金】：中科院长春光机所创新基金项目(Y2CX1SS125)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 0引言在过去的二十年间人脸识别技术取得了显着进步,涌现出许多经典的人脸识别算法。麻省理工学院的Turk和Pentland[1]在1991年提出了基于主成分分析(Principal component analysis,PCA)算法的“本征脸”(Eigenface)人脸识别方法,成为FERET人脸库性能测试的基准算法,它通过计

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本文编号：1000343