一种改进的利用五官特征的人脸识别方法

• 作者: 张波 蔡雪君 谢松云
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 主动外观模型 主成分分析 支持向量机
• 年，卷（期）: 2009,（11）
• 所属期刊栏目: 可视化仿真技术
• 页码范围: 228-230,303
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 2970字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2009.11.057

摘要

提出一种利用人脸五官区域特征来取代整张人脸的识别方法,解决肤色区域受光线变化时识别率不高的问题.首先是用Active Appearance Model(AAM)侦测出所需要的五官影像,然后使用Principal Component Analysis(PCA)分别抽取五官的特征向量同时降低数据维度,将特征向量用K-means方法分类,再使用Support Vector Machine(SVM)K个类别的数据训练出一个分类模型.最后识别时,将各个模块的识别结果用投票法整合.通过实验表明去除掉容易受到光线影响的肤色区域,改以五官特征为识别的依据是可行的.相对于EigenFace方法的识别率,也有了显著提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张波	西北工业大学电子信息学院	31	227	9.0	13.0
2	谢松云	西北工业大学电子信息学院	49	582	11.0	22.0
3	蔡雪君	西北工业大学电子信息学院	2	14	2.0	2.0