基于频率簇模型的人脸识别

发布时间：2017-11-05 17:17

  本文关键词：基于频率簇模型的人脸识别

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【摘要】：目的针对复杂条件下人脸识别鲁棒性差的问题,提出了一种基于频率簇(FC)模型的人脸识别方法。方法该方法首先在人脸图像内检测目标区域,在目标区域内划分特征子区域并设定采样单元,统计采样单元内前景区域和背景区域的信息熵;然后计算采样单元的熵能量和能量频率,归一化频率系数,利用能量频率的二阶偏导确定人脸子区域边界,以此得到有效采样单元,建立人脸主特征信息;最后,根据采样单元的坐标位置、熵能量和能量频率信息进行排序,得到每个采样单元的几何布局,以采样单元的熵能量、能量频率和几何布局构建人脸的频率簇模型,并以此作为人脸特征进行识别匹配。结果在FERET、ORL、Yale组合人脸库和CMU-PIE人脸库上进行实验测试,该方法的识别准确率分别为99.11%和97.36%,单幅人脸图像的平均识别速度为0.077 s,结果表明,该方法对复杂条件下的人脸识别具有很好的实时性和准确性。结论该方法可以有效克服光照变化、特征模糊、姿态和表情变化等因素对人脸识别的影响,具有较好的鲁棒性,对提高人脸识别性能具有重要意义。
【作者单位】： 辽宁工程技术大学工商管理学院;辽宁工程技术大学软件学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61172144) 辽宁省科技攻关计划项目(2012216026)~~
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 第21卷/第9期/2016年9月袁Y，

本文编号：1145144