人脸对称特性在人脸识别算法中的应用研究

摘要

人脸识别技术是利用计算机分析人脸图像,提取有效的识别信息进行身份辨别的一门技术,具有十分广阔的应用前景和学术价值。近年来人脸对称这一特性在人脸识别上的应用得到了许多学者的研究。本文主要工作在于提出了一种改进的二维主成分分析方法。该方法首先通过人脸对称这一自然特性,利用镜像变换得到人脸的奇偶对称图像,然后通过对奇偶对称图像合理处理得到新的人脸图像,在新的人脸图像上运用二维主成分方法求得鉴别特征。这里的处理是鉴于偶对称特征含有比奇对称特征更有效的鉴别信息,而且奇对称特征也含有一定的鉴别信息的基础上。为了能充分利用奇偶对称鉴别信息,通过一个加权因子合理调节奇偶对称特征在人脸识别中的比重,用加权后得到的人脸图像代替原人脸图像,并对新得到的矩阵采用二维主成分分析方法进行特征提取。这样做能够充分提取对人脸识别有用的鉴别信息,从而最终提高人脸识别率。在Yale人脸库上对该方法做了测试,实验结果表明,加权的二维主成分分析方法在识别性能上优于传统主成分分析和二维主成分分析方法,有一定的可行性,同时较之两种传统方法有更好的鲁棒性。并且,在人脸对称在二维主成分分析方法上的成功应用基础上,对将其推广到核Fisher判别分析方法上也做了一定的研究。