局部加权平均虚拟样本的多姿态人脸识别算法

摘要

针对多姿态人脸识别中的姿态人脸生成问题,提出了一种局部加权平均的多姿态人脸生成算法.应用多项式拟合的方法,得到正面人脸与姿态人脸图像局部特征点之间的映射函数集,采用相邻特征点映射函数加权平均的方法获得每个像素的形变函数,据此形成多姿态的人脸图像;再利用主成分分析提取人脸特征矢量;最后应用支持向量机实现多姿态的人脸识别,从而解决了多姿态人脸识别中难以获得多姿态人脸图像和姿态变化导致的识别率迅速下降的问题.实验结果表明,使用局部加权平均算法生成的多姿态人脸能够保持人脸的局部特性,与ORL人脸库中的人脸的相似度高,能有效地提高多姿态人脸的识别率.