基于 SIFT 算法的多表情人脸识别

• 作者: 刘洋 史春蕾 韩广良
• 来源期刊: 液晶与显示
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸识别 多表情 SIFT 算子 局部细节特征
• 年，卷（期）: 2016,（12）
• 所属期刊栏目: ?显示与图像?
• 页码范围: 1156-1160
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 2215字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/YJYXS20163112.1156

摘要

目前人脸识别系统在识别表情变化的人脸图像时识别准确率会降低，多表情人脸识别在人脸识别领域仍是一个热门的研究方向。本文采用 SIFT 算法对多表情人脸进行识别，在多表情人脸库上进行了两类仿真实验：实验一中对比了同一个人的不同表情的识别效果，实验二中对比了两个不同的人的相同表情的识别效果，实验结果表明 SIFT 算法能够克服不同人脸间的整体相似性并能有效提取出人脸的局部细节特征。对 Jaffe 表情库进行仿真实验，取得了当阈值 T ＝0．35时对多表情人脸图像的正确识别率95．69％，实验结果表明，将 SIFT 算法应用于多表情人脸识别有巨大的潜在科研价值。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩广良	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所图像处理技术研究部	51	659	13.0	24.0
2	史春蕾	长春师范大学物理学院	11	24	3.0	4.0
3	刘洋	长春师范大学物理学院	9	38	4.0	6.0