反馈的决策融合在人脸识别中的应用

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1、万方数据传感器与仪器仪表中文核心期刊《微计算机信息>(测控自动化)2009年第25卷第1—1期文章编号：1008-057{_[2009)01一l—0134_m3带反馈的决策融合在人脸识别中的应用ApplicationofDecisionFusionwithFeedbackintheFaceRecognition(桂林电子科技大学)康红艳欧阳宁KANGHong—yanOUYANGNing摘要：将多传感器决策融合理论应用于人脸识别．并兼顾决策融合对通信资源要求低的优点和信息损失量大的缺点，提出一种基于支持向量机和D—S证据理论的带反馈的决策融合算法

2、，不仅克服了目前单摄像机人脸识别在用户不主动配合、姿态变化和光线变化等环境下受到的严重限制，而且提高了人脸识别的准确度和可靠性。最后，对投票表决法、不带反馈的决策融合算法及本文算法在自采集的同一时刻多角度人脸库上的实验结果进行比较和分析，表明了本文算法的有效性和合理性。关键词：反馈；决策融合；人脸识别；D—S证据理论；支持向量机中图分类号：TP391．4文献标识码：AAbstract：Muhi—sensordecisionfusiontheory妇appliedtofaeerecognition．Decisionfusionneedsthelo

3、westcommunicationresource，buthasthelargestinformationIOSS．Inthispaper．adecisionfusionalgorithmwithfeedbackbasedonSVMandD-Sispresentedtoovercometheseverelimitationsofsingle—camerafacerecognitionwhenthesubjectisnotcooperative，orthereareposechangesanddifierentilluminationcondit

4、ions．andachievehigherveracityandreliability．Finally，anexperimentistakenonmyfacedatabasethatismulti—viewandsimultaneous，tocompareitwithvotingalgorithmandthedecisionfusionalgorithmwithoutfeedbackinformationtoverifyitsrationalityandvalidity．Keywords：Feedback；Decisionfusion；Face

5、recognition；D-Sevidentialtheory；Supportvectormachine．引言．ji多传感器数据融合是利用多传感器信息之间的冗余性和互补性，提高获取信息的准确性和可靠性的方法中，可广泛应用于目标跟踪，目标识别，态势估计和威胁估计等领域。从目标识别的融合层次来讲，可分为j层：数据层，特征层，决策层。决策层融合。信息处理灵活，融合数据抽象层次最高，处理的信息量较少．对通信带宽和计算机等资源要求相对较低．各传感器可以是异质传感器。但存在信息损失量大的问题。人脸是一种具有复杂=三维表面结构的非刚性目标。所有人脸都具有相似

6、的结构特征，而同一个人的不同面部图像由于采集条件的变化会发生较大的变化，所有这些都极大地增加了人脸识别_T作的难度。人脸识别技术经历了近40年的研究和发展，取得了不少研究成果，一些科研单位和公司开始将研究成果转移为实用产品，但与真正的实用还相距甚远。目前的单摄像机人脸识别主要是针对正面的或接近正面的人脸图像，在用户不主动配合、姿态变化和光线变化等环境下，识别性能仍然受到严重限制。例如，当用户偏离摄像机或离开摄像机视野范围时，识别的准确性将大大下降。文献中对此提出了多摄像机人脸识别解决方案。该系统的融合结果取可靠性测度最高的通道的识别结果。本文将

7、决策融合理论应用于人脸识别，充分利用多摄像机信息之间的冗余性和互补性，提高了人脸识别的准确度和可靠性，并兼顾决策融合对通信资源要求低的优点和信息损失量大的缺点，提出一种基于SVM和D—S证据理康红艳：硕士研究生基金项目：基于图像传感器阵列的目标跟踪监控系统的研究与实现(桂科基(0731020))；基金颁发部门：广西壮族自治区科学技术厅：基金申请人：欧阳宁论的带反馈的决策融合算法，克服了单摄像机人脸识别在用户不主动配合、姿态变化和光线变化等环境下受到的严重限制。1D—S证据理论D—S证据理论由Dempster于1976年提出，后由ShafIer加

8、以扩充发展，在区分“不知道”与“不确定”方面以及精确反映证据收集方面显示出很大的灵活性。文献中对该理论作了介绍，这里只给出了多个证据的组合规则。D—s