基于改进主动外观模型的人脸识别算法研究

摘要

提出一种基于改进主动外观模型AAM(Active appearance model)方法的人脸识别方法.先采用平移不变小波分解图像获得低频系数,把低频系数作为图像的纹理表示,能更充分表征人脸面部的纹理特征.然后采用增量子空间学习算法更新训练样本的特征空间,通过实时对模型的更新和学习,实时更新特征空间更有效地描述样本图像间的相似性或差异性.最后把提取的面部特征点信息作为每个人脸的特征向量,根据最近邻分类器进行人脸识别验证.实验结果证明了该改进方法的有效性.