一种仿生的人脸不变特征提取方法

• 作者: 张睿 杜兴 龚卫国
• 来源期刊: 仪器仪表学报
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 人脸不变特征 分层网络 稀疏编码
• 年，卷（期）: 2011,（4）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 813-818
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4668字
• 语种: 中文

摘要

为了提高基于子空间算法的人脸识别的识别率,提出一种仿生的人脸不变特征提取方法.通过模拟初级视皮层(V1)的信息处理机制,构建一个二层结构的分层网络提取人脸图像的不变特征.网络的第1层模拟Vl简单细胞的功能,通过稀疏编码方法学习获得一组类似Vl简单细胞的滤波器,利用该组滤波器提取图像的光照不变特征;第2层模拟V1复杂细胞的功能,通过局部极大值运算对第1层的输出在空间和尺度邻域内进行合并,得到对光照、表情、轻微姿态变化和面部局部细节变化具有鲁棒性的人脸不变特征.以此不变特征代替原始人脸图像作为子空间算法的输入,从而提高识别率.在FERET和ORL人脸库上的实验表明,相对于直接使用子空间算法,方法将识别率提高了4.95%～20.35%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	龚卫国	重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室	74	990	19.0	27.0
2	张睿	重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室	9	23	2.0	4.0
3	杜兴	重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室	3	89	3.0	3.0