基于Gabor滤波器和BP神经网络的人脸皮肤皱纹区域自动识别

• 作者: 徐华 翟忠武 葛庆平 顼改燕
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: Gabor变换 BP神经网络 纹理分析 皱纹识别 模式识别
• 年，卷（期）: 2010,（2）
• 所属期刊栏目: 模式识别
• 页码范围: 430-432
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2716字
• 语种: 中文

摘要

由于色斑和毛孔等强噪声的干扰,人脸皱纹识别特别是对面部细纹理的识别受到了严重影响.针对上述问题提出了一种基于Gabor滤波器和BP神经网络相结合的人脸皱纹识别算法.通过训练好的BP神经网络人脸皮肤图像首先识别是否存在皱纹,再分别自动标注存在皱纹的区域.本算法首先基于不同年龄的多幅人脸照片创建皱纹样本库,采用样本库训练神经BP网络.其次分别选取含皱纹和不含皱纹的图片,然后用Gabor滤波器组计算出图片的频谱特征,将它们作为训练样本,训练得到用于识别的BP神经网络.大量测试结果表明,本算法能够消除或减少色斑、毛孔等噪声的干扰,对有皱纹区域和无皱纹区域的识别率可达到85%以上.