基于不同分块多特征优化融合的人脸识别研究

发布时间：2018-03-27 16:04

  本文选题：LBP　切入点：LPQ　出处：《东北大学学报(自然科学版)》2017年03期

【摘要】：针对光照、姿态、表情等复杂情形下人脸识别率较低的问题,提出基于不同分块多特征优化融合的人脸识别方法.首先考虑了局部二值模式、局部相位量化特征和小波变换特征.进一步,考虑单一分块算法会使分割线周边信息不能完整提取,从而丢失对人脸识别的有用特征,提出了人脸灰度图像多重分块的方法.最后,采用遗传算法对不同分块多特征进行权值寻优,得到最优权值.在大规模人脸数据集FRGC2.0数据库上进行实验四验证,验证率达到95.31%(FAR0.1%),首选识别率为99.06%,相比于前期文献,该算法能多方位提取人脸特征信息,提高人脸识别率,且所用特征较少.
[Abstract]:Aiming at the problem of low face recognition rate in complex cases such as illumination, pose and expression, this paper proposes a new method for face recognition based on the optimal fusion of different segmented features. Firstly, the local binary pattern is considered. The local phase quantization feature and wavelet transform feature. Further, considering the single block algorithm, the peripheral information of the Secant line can not be extracted completely, thus losing the useful features for face recognition. In this paper, a method of multi-block segmentation of face gray image is proposed. Finally, genetic algorithm is used to optimize the weight of different segmented features, and the optimal weight is obtained. The experiments are carried out on a large scale face data set FRGC2.0 database. The verification rate is 95.31% and the preferred recognition rate is 99.06. Compared with the previous literatures, the algorithm can extract face feature information in multiple directions and improve the face recognition rate, and the features used are less.
【作者单位】： 东北大学信息科学与工程学院;东北大学软件学院;
【基金】：国家科技支撑计划项目(2013BAK02B01) 辽宁省科技计划项目(2013231025)
【分类号】：TP391.41

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