用于大库人脸识别的脸型分类研究

摘要

提出了一种基于"分集"的人脸识别方法,该方法在人脸识别前加入脸型预分类环节,将一个大规模的人脸数据库分解为依脸型分类的若干个子库。这样做一方面可通过分集降低后续识别处理的数据量,提高人脸识别的速度,另一方面可利用脸型特征对候选人脸集合进行粗筛选,降低系统的错误接受率。为了实现脸型分类,进一步提出了一种基于人体测量学的分类方法,即首先借助AAM技术提取脸部特征点,然后在此基础上计算面型指数,并由此实现对脸型的分类。对较大规模的人脸数据库所进行的实验结果表明,所提出的方法可有效提高人脸识别系统的识别率和识别速度。