基于图像分割及模糊隶属度的PCA人脸识别.pdf

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1、第31卷第5期计算机应用与软件Vo1.31No.52014年5月ComputerApplicationsandSoftwareMav2014基于图像分割及模糊隶属度的PCA人脸识别张飞龙王顺芳赵剑华丁海燕(云南大学信息学院云南昆明650091)摘要提出一种新的图像分割方法应用于PCA中,将包含人脸特征最为明显的额头、左眼、右眼、鼻子、嘴巴等五部分从图像中分割出来,而舍弃双耳以及脸部其余部分等只包含很少特征的部位。在分类识别中引入模糊隶属方法,提出一个新的隶属度函数并加权融合上述五部分的识别结果。基于ORL人脸库的实验表明,所提出的新分割和隶属度函数结合的方法具有很好

2、的分类效果,提高了识别率和执行效率。关键词PCA隶属度图像分割特征提取人脸识别tglIt~类号TP391.41文献标识码ADOI:10.3969/j.issn.1000.386x.2014.05.048FACERECoGNITIoNWITHPCABASEDONGESEGMENTATIoNANDFUZZYMEMBERSHIPZhangFeilongWangShunfangZhaoJianhuaDingHaiyan(SchoolofInformationScienceandEngineering,YunnanUniversity,Kunming650091,Yunnan

3、,China)AbstractWeproposeanewimagesegmentationmethodtobeappliedtoPCA,whichcutsapartfivemostobviousfacialfeaturepartsfromtheimage,includingforehead,lefteye,righteye,noseandmouthbutgivesupthepansoftwoearsandotherremainedfacialareaswhichcontainingonlyafewcharacteristics.Fuzzymembershipisin

4、troducedtoclassificationandrecognition,andanewmembershipfunctionispresented.weightedandtofuseitwiththerecognitionresultsoftheabovefiveparts.ItisshownbytheexperimentsbasedonORLfacelibrarythattheproposedmethodcombiningthenewsegmentationwithmembershipfunctionhasgoodclassificationefectandi

5、mprovestherecognitionrateandexecutioneficiency.KeywordsPCAMembershipImagesegmentationFeatureextractionFacerecognition且又占了很大一部分数据,这种数据大多是噪声干扰以及无用0引言的数据,所以这部分数据将被舍弃。以ORL人脸库为例:图像大小为112×92,提取出五部分额头(5:4O,8:84)、左眼(40:60,人脸识别是当今计算机专业领域的一个热点研究课题,它8:40)、右眼(40:60,50:85)、鼻子(55:78,25:70)、嘴巴(78:98,

6、广泛应用于政府、军队、银行、社会福利保障、电子商务、安全防25:75),一共用到约6400个数据,只占了整个人脸数据的60%务等等领域。在过去的几十年内,研究学者们提出了很多关于左右且每个矩阵都不大,因为这6400个数据包含特征明显,噪人脸识别的方法⋯,主要可以分为两大类:基于统计的方法声相对很少,因此,经实验证明只用这60%的数据同样可以得和基于几何的方法。在近几年,基于统计的方法是人们研究到不错的识别率,并且因为矩阵相对较小所以速度也比传统的主流,而PCA方法作为基于统计中人脸识别的经典方法被很PCA要快。多人借鉴并加以扩展,其中,基于双向PCA方法]、加权变形

7、为了让分类效果更为明显,本文引入了模糊隶属度函2DPCA方法j、基于特征融合的三维人脸识别等等。这些改数;传统的人脸识别中,一张人脸属于某类或者不属于某类是确定的,而对于模糊隶属度函数来说,每个元素都是以一定的进都为人脸识别的研究作出了贡献。程度属于某个集合,也可以同时以不同的程度属于几个集合。主成分分析方法PCAl,即K—L变换,是图像压缩中的一引入隶属度函数以后,经计算每张测试人脸都会得到一个与训种二维最优正交变换。它首先将图像矩阵转化为图像向量,然练集中所有人脸的相似程度,找出其中隶属程度最大的再加以后求出协方差矩阵进行特征提取。由于维数一般很高,所以造判

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