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1、第34卷第4期应用科技Vol.34,№.42007年4月AppliedScienceandTechnologyApr.2007文章编号:1009-671X(2007)04-0020-04基于特征脸的人脸识别系统闫宏,张兴周,刘晓瑞(哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,黑龙江哈尔滨150001)摘要::提出了一种快速有效的人脸识别系统.针对特征脸方法只能识别标准正面人脸的局限性,设计了前端处理模块,首先计算待识别图像中人脸的倾斜角度,进行相应角度的旋转,然后剪切出人脸图像,进行尺寸调整,经过此处理后再进行特征脸识别.利用ORL
2、人脸库和自建人脸库进行仿真实验,实验结果表明,本识别系统速度快,误识率低,具有实用性.关键词:特征脸;人脸识别;图像处理;模式识别中图分类号:TP391文献标识码:AFacerecognitionsystembasedoneigenfacealgorithmYANHong,ZHANGXing2zhou,LIUXiao2rui(CollegeofInformationandCommunicationEngineering,HarbinEngineeringUniversity,Harbin150001,China)Abstr
3、act:Afastandeffectivefacerecognitionsystemisproposedinthispaper.Inviewofthelimitationthatcanonlyrecognizestandardandobversefacesusingeigenfaces,front2endprocessingmoduleisdesigned.First,thein2clinedangleofafaceimagetoberecognizediscalculated,andtheproperrotationis
4、made,thenthefaceimageiscutandthesizeoftheimageisadjusted.Afterthatprocessing,facerecognitionisexecutedwitheigenfaces.ThefacerecognitionexperimentwithORLfacedatabasesshowsthatthealgorithmisfastandtherecognitionerrorofthesystemislow.Keywords:eigenface;facerecognitio
5、n;imageprocess;patternrecognition人脸识别是当前人工智能和模式识别的研究热倾斜角度对识别率有很大的影响,当人脸在图像中点.它可以用于身份认证、公共场合对人的监视、图所占的面积很小或人脸有一定的倾斜角度时,误识像数据的检索、提高人与计算机的交互能力等[1].[4]率很高.为此,文中在识别人脸图像时首先进行近年来人们提出了多种识别方法,如基于几何特征角度调整和尺寸裁剪,然后用特征脸对修改后的图[2]的识别方法,主要聚焦在提取人脸几何特征参数像进行识别分类.实验表明,此方法很好地解决了特上,如眼镜
6、、鼻子、嘴的特征,靠位置、大小和这些特征脸法不能有效识别带有倾斜角度的人脸图像问题.征的关系来定义人脸模型.因为人脸有着复杂的表情,对其严格进行特征匹配会出现困难,所以这种方1特征脸法[3]法不是很有效.基于弹性模板匹配法,适应性强特征脸法是从主成分分析导出的一种人脸识别识别率较高,但速度较慢;基于人工神经网络的识别和描述技术.特征脸法认为图像的全局结构信息对方法,要求训练样本比较充分才能得到较好的识别于识别最重要,将图像看做一个矩阵,计算矩阵的特效果.Turk和Pentland提出了基于主成分分析的特征值和对应特征向量进
7、行识别.征脸方法,此方法简单,识别速度快,而且对于正面人脸图像的识别准确率很高,有着较好的应用前景.1.1计算特征脸但此方法识别人脸时,被识别图像中人脸的大小和假设人脸图像库中有M幅人脸图像,用向量表示为收稿日期:2006-08-28.作者简介:闫宏(1981-),男,硕士研究生,主要研究方向:微带天线,图像识别,E2mail:yanhong1981119@163.com.第4期闫宏,等:基于特征脸的人脸识别系统·21·M1要想让系统准确的识别人脸必须保证2个条件:Γ1,Γ2,Γ3,⋯,ΓM,人脸的平均图像为Ψ=∑Γn,每
8、Mn=11)待识别图像中人脸尺寸接近特征脸中人脸幅人脸图像与平均图像的向量差为Φi=Γi-Ψ,计尺寸;算协方差矩阵2)待识别人脸图像必须为正面人脸图像.M1TC=∑ΦnΦn.(1)当待识别图像不满足此条件时,误识率很高.误识Mn=1率为属于该系统的某个人被错误判定是哪类的概率.求出矩阵C的特征值λk和对
