基于仿生模式识别的多镜头人脸身份确认系统研究.pdf

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1、第1期电子学报VoI.31No.12003年1月ACTAELECTRONICASINICAJan.2003基于仿生模式识别的多镜头人脸身份确认系统研究王守觉1，2，徐健1，王宪保2，覃鸿1（1.中国科学院半导体研究所神经网络实验室，北京100083；2.浙江工业大学智能信息系统研究所，杭州310014）摘要：提出了一种利用仿生模式识别原理以多镜头信息融合的人脸身份确认方法.讨论了以多镜头与多次采样建立仿生模式识别多权值神经元网络的基本理论.并介绍了以三个镜头五次采样作训练样本的实验系统，以及人脸预处理过程步骤.实验结果表明在确保无误认的前提下，正确

2、确认率达96%，漏认率（即拒认率）为4%.实验中并对比显示了增加神经元网络复杂度提高识别效果的作用.关键词：仿生模式识别；人脸识别；身份确认；数据融合；神经网络中图分类号：TP391.4文献标识码：A文章编号：0372-2112（2003）01-0001-03Multi-CameraHuman-facePersonalIdentificationSystemBasedontheBIOMIMETICPATTERNRECOGNITION1，2，XUJian1，WANGXian-Bao2，OINHong1WANGShou-jue（1.LabofArtif

3、icialNeuralNetworks，InstituteofSemiconductors，CAS，Beijing100083，China；2.ResearchInstituteofIntelligentInformationSystem，ZhejiangUniuersityofTechnology，Hangzhou，310014）Abstract：AMuIti-cameraHuman-facePersonaIIdentificationmethod，basedontheBIOMIMETICPATTERNRECOGNI-TION，hadbeenpr

4、oposed.ThebasictheoryofneuraInetworkswithMULTI-WEIGHTNEURON，inMuIti-cameraHuman-facePersonaIIdentificationSystemBasedontheBIOMIMETICPATTERNRECOGNITION，hadbeendiscussed.Athree-camerasystemtakesfivecombinedpicturesasIearningsampIesinexperiments.Thebasiccourseofhuman-facepicturep

5、reprocessinghadbeendescribed.TheresuItsofexperimentsshowedthecorrectidentificationrateas96%，rejectionrateas4%，andnomistakeinidentification.Experi-mentsshowedthatincreasingthecompIexityofneuraInetworksmakesbetteridentificationresuIt.Keywords：patternrecognition；human-faceidentif

6、ication；personaIverification；datafusion；neuraInetworks!引言是甲、乙、丙、丁⋯⋯等若干人中识别出谁是甲、谁是乙⋯⋯因自美国世贸大厦被毁以来，国际反对恐怖活动的安全措而，它要求判别被识别人最像甲、乙、丙、丁⋯⋯中的哪一个.施日益显得重要.其中对人员身份的确认，防止不法人员混入而身份确认则是要求判别被识别人是否确是某甲，回答只有重要会议、重要场地也成为安全措施的重要组成部分［1］.与视“是”或“非”.而“仿生模式识别”正是强调“认识”而不是“区网膜、指纹、声音等识别途径相比，人脸自动识别被认为是身分

7、”实物，因而它更适合用于身份确认.份确认途径中最方便，但却错误率太高的一种手段［2］.而人们#仿生模式识别简介在社会活动中，古今中外最常用最可靠的确认相识熟人的方法就是靠用眼睛看脸.因而，从信息含量来看人脸自动识别用传统模式识别中把不同类样本在特征空间中的最佳划分以确认身份是完全可能提高到有使用价值高度正确率的.作为目标，而仿生模作者提出的“仿生模式识别”（拓扑模式识别）就是强调用式识别则以一类样“认识”模式取代传统的模式“分类”与划分（关于仿生模式识本在特征空间的分别的研究已在另文发表［3］，本文仅作简要介绍），本文的目的布的最佳覆盖作为将是利用

8、“仿生模式识别”基本原理研究一种确认正确率较高目标，以二维空间的的三镜头摄入的神经网络人脸识别身份确认系统.情况示意如图1