一种基于sift算子的人脸识别方法

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1、万方数据第13卷第10期中国图象图形学报V01．13。No．102008年10月JournalofImageandGraphicsOct．．2008一种基于SIFT算子的人脸识别方法周志铭余松煜张瑞杨小康(上海交通大学电子工程系图像通信与信息处理研究所。上海200240)(上海交通大学上海市数字媒体处理与传输重点实验室，上海200240)摘要高独特性特征的选择以及合适匹配策略的选用是人脸识别技术的关键。讨论了基于仿射不变的几何特征SIFT算子进行人脸识别的方法。SIFT算子的计算复杂度较高，并且不同的人

2、脸表情和图像模糊会加大特征匹配的难度。为克服上述缺点，提出了一种新的算法，将选择6个人脸上感兴趣子区域进行描述，并根据各自的独特性赋予不同的权值，最后在匹配过程中使用相似度的平方来减小偏差数据造成的影响。实验结果表明，该方法能有效减轻表情变化对于身份识别率急剧下降的影响，并可显著减少计算复杂度和特征匹配时间。关键词独特性人脸识别SIFT算子感兴趣子区域中图法分类号：TP301．6文献标识码：A文章编号：1006．8961(2008)10-1882．04AnAlgorithmforFaceRecognit

3、ionBasedonSIFTDescriptorZHOUZhi—ming，YUSong·yu，ZHANGRui，YANGXiao—kang(InstituteojImageCommunicationandInformationProcessingDepartmento

4、ElectronicEngineering。ShanghaiJiaotongUniversity，Shanghai200240)(ShanghaiKeyLaboratoryofDigitalMediaProcessingandTransm

5、issions，ShanghaiJiaotongUniversity，Shanghai200240)AbstractChoosingadistinctivefeatureandmatchingcriterioniskeytodevelopingareliablefacerecognitionsystem．Thispaperdiscussestheavailabilityofoneofgeometricfeatureinvariants，scaleinvariantfeaturetransform(SIF

6、T)descriptorbasedfacerecognition．TheSIFTfeaturedescriptionofanimageistypicallycomplex．Inmostcases，thedifficultyoffeaturematchingproblemisaggravatedwhenthedifferentfaceexpressionsandimageblurexist．Forabovementionedissues，inthispaperweproposesanewmethodtha

7、tsixinterestsub—regionsfromthefaceareselectedtobedescribedandlaterbecalculatedthroughdifferentweightsaccordingtotheirdistinctiveness．Thesquareofthesimilarityisusedtosolvetheproblemofdatadeviation．Theexperimentalresultsdemonstratethatourmethoddoeseffectiv

8、elymoderatethefaceexpressioneffect．ItalsosuccessfullyreducesthecomplexityandmatchingtimeofSIFTfeaturesets．Keywordsdistinctive，facerecognition，SIFT(scaleinvariantfeaturetransform)descriptor。sub—interestregion引言人脸识别是当今模式识别和人工智能领域的一个活跃的研究方向。而人脸识别技术也已经被运用到犯罪

9、识别、视频监控、档案管理、视频会议和照片检索等各个领域，如图1所示。人脸识别的研究内容主要包括以下几个方面⋯：(1)人脸检测：在输入的图像中寻找人脸区域。(2)人脸的规范化：校正人脸在尺度、光照和旋转等方面的变化。(3)特征提取：从人脸图像中映射提取一组反映人脸特征的数值表示样本。(4)特征匹配：将待识别人脸与已知人脸比较，基金项目：国家自然科学基金委项目(60502034，60625103)；国家863计划项目(1006AA012124)