基于雙中心羽化WPCA的人臉識(shí)別算法研究.pdf

1、計(jì)算機(jī)人臉識(shí)別技術(shù)是生物特征識(shí)別技術(shù)的一種，已發(fā)展成為目前最具潛力的身份驗(yàn)證手段之一。在人臉識(shí)別主流算法中，基于主分量分析(PCA)的特征臉?lè)椒ǜ拍钋逦?、易于?shí)現(xiàn)，一直受到研究者的廣泛關(guān)注。但傳統(tǒng)的特征臉?lè)?，將圖像中所有像素點(diǎn)都賦予了同等地位，無(wú)視不同位置特征在識(shí)別中重要程度的差異。對(duì)此，前人提出了“加權(quán)主分量分析(WPCA)算法”用以加強(qiáng)面部的關(guān)鍵特征，從而提高人臉識(shí)別效率。 WPCA的核心問(wèn)題是權(quán)函數(shù)的確定問(wèn)題，選取適當(dāng)?shù)臋?quán)

2、函數(shù)對(duì)面部圖像各維特征進(jìn)行加權(quán)，是提高人臉識(shí)別效率的保證?？紤]到人臉圖像符合高斯邊緣分布，并且對(duì)識(shí)別起重要作用的面部特征主要位于五官部位，已有的“單中心羽化WPCA人臉識(shí)別算法”應(yīng)用“單中心羽化函數(shù)”作為權(quán)函數(shù)來(lái)強(qiáng)調(diào)人臉眼部位置的信息，其識(shí)別率較傳統(tǒng)特征臉?lè)ㄓ辛撕艽筇岣?。在此基礎(chǔ)上，本論文構(gòu)造出一個(gè)“雙中心羽化函數(shù)”，以它為權(quán)函數(shù)同時(shí)強(qiáng)調(diào)人臉眼部和嘴部的特征信息，實(shí)現(xiàn)了對(duì)原有識(shí)別算法的改進(jìn)。 本文首先闡述了人臉識(shí)別技術(shù)的背景、研

3、究意義和當(dāng)前的主流算法，在已有研究成果的基礎(chǔ)上提出一種“雙中心羽化函數(shù)”，并以它作為權(quán)函數(shù)構(gòu)造了“基于雙中心羽化WPCA的人臉識(shí)別算法”；同時(shí)，應(yīng)用Matlab編程在ORL標(biāo)準(zhǔn)人臉庫(kù)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，優(yōu)化選取權(quán)函數(shù)的參數(shù)來(lái)確定面部圖像上羽化中心位置和羽化形狀的大小，以得到新算法的最佳識(shí)別效果；然后，對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析，證實(shí)新算法較“單中心羽化WPCA人臉識(shí)別算法”在識(shí)別率上有所提高，具有其優(yōu)越性，并且與已有其它人臉識(shí)別算法相比較，從識(shí)別率