基于SIFT算法的多表情人脸识别

发布时间：2017-09-07 00:18

  本文关键词：基于SIFT算法的多表情人脸识别

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【摘要】：目前人脸识别系统在识别表情变化的人脸图像时识别准确率会降低,多表情人脸识别在人脸识别领域仍是一个热门的研究方向。本文采用SIFT算法对多表情人脸进行识别,在多表情人脸库上进行了两类仿真实验:实验一中对比了同一个人的不同表情的识别效果,实验二中对比了两个不同的人的相同表情的识别效果,实验结果表明SIFT算法能够克服不同人脸间的整体相似性并能有效提取出人脸的局部细节特征。对Jaffe表情库进行仿真实验,取得了当阈值T=0.35时对多表情人脸图像的正确识别率95.69%,实验结果表明,将SIFT算法应用于多表情人脸识别有巨大的潜在科研价值。
【作者单位】： 长春师范大学物理学院;中国科学院长春光学精密机械与物理研究所图像处理技术研究部;
【关键词】： 人脸识别 多表情 SIFT算子 局部细节特征
【基金】：吉林省教育厅“十二五”科学技术研究项目(No.2015359) 长春师范大学实验教学改革研究项目~~
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 1引言人脸识别是当今一大热门的研究课题,在公共安全、执法监督、访问控制等领域有着广阔的市场应用需求[1]。过去的几十年里国际上对人脸识别的研究取得了巨大突破和进展,现在自动人脸识别系统在用户的积极有效配合下识别效果良好,但当用户的光照、姿态、表情发生变化时识别

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本文编号：806294