基于离散余弦变换的人脸识别方法.pdf

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1、第32卷第3期红外与激光工程2003年6月Vol.32No.3InfraredandLaserEngineeringJun.2003＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝基于离散余弦变换的人脸识别方法葛强，叶会英（郑州大学信息工程学院，河南郑州450052）摘要：人脸图像的庞大信息量使其不适合于直接识别。提出用离散余弦变换处理人脸原始图像，得到降维的特征矢量，并结合前馈神经网络对人脸进行分类识别。通过对ORL人脸库多幅人脸图像的仿真实验表明，系统的识别率

2、较高，且训练时间大大降低，是一种高效的识别方法。关键词：人脸识别；离散余弦变换；多层前馈神经网络；降维中图分类号：TP39l.4文献标识码：A文章编号：l007-2276（2003）03-0293-05MethodoffacerecognitionbasedondiscretecosinetransformationGEOiang，YEHui-ying（InformationEngineeringDepartment，ZhengzhouUniversity，Zhengzhou450052，China）Abstr

3、act：Agreatguantityofinformationinthefaceimagemakesitimpropertobeusedtodirectrecognition.Discretecosinetransformationisusedtoprocessrawfaceimage，anddimensionreducedfea-turevectorsareobtained.Feedforwardneuralnetwokisalsousedtoclassifyandrecognizeface.Simula-t

4、ionexperimentsareconductedbasedonfaceimagesinORLfacedatabase.Theresultsshowthattherec-ognitionrateisguitehighandthetraintimeisnotablyshortened，sothemethodisefficientforfacerec-ognition.Keywords：Facerecognition；Discretecosinetransformtion；Multilayerfeedforwar

5、dneuralnetwok；Reductionofdimensions看作是对高维数据的降维过程。目前已广泛应用的1引言人脸识别方法包括：基于几何特征的方法、基于代数［l，2］特征和神经网络的方法等。其中，几何特征方法由于人脸识别技术在诸多领域的应用，已成为研采用以人脸器官形状和特定两点间的几何关系（欧究热点。原始的人脸图像数据量十分庞大，直接用于氏距离、曲率、角度等）为基础构成的特征矢量进行识别效率不高，因此，必须从原始图像中提取出有用识别；代数特征方法运用“主分量分析”（PCA），将人［3］的特征，作为进一

6、步识别和分类的依据，这一过程脸图像投影在由“特征脸”张成的降维子空间上可获得收稿日期：2002-09-ll；修订日期：2002-ll-04作者简介：葛强（l978-），男，河南南阳人，硕士，研究方向为人脸识别、神经网络。第3期葛强等：基于离散余弦变换的人脸识别方法295＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝所需特征矢量；神经网络方法（主要是前馈型神经网离散余弦变换的特点是：频域变化因子U，1较大络）通常把未经处理的人脸图像作为输入，利用网络时，DCT系数

7、C（U，1）的值很小；而数值较大的C（U，隐层神经元的作用实现“特征提取”，虽省去了显式1）主要分布在U，1较小的左上角区域，这也是有用信提取特征的过程，但造成网络规模和训练时间剧增。息的集中区域。基于DCT系数重建图像时，保留少文中提出一种将离散余弦变换（DCT）和多层前馈网数离散余弦变换的低频分量，而舍去大部分高频分络相结合的人脸识别方法，利用DCT对人脸图像作量，利用反变换仍可获得与原始图像相近的恢复图降维预处理，神经网络对降维后的人脸矢量进行分类像，新图像与原图像存在一定误差，但重要信息被保识别。由于离

8、散余弦变换可通过快速算法完成，神经存下来。图l（a）为92Xll2像素点的人脸灰度图网络具有良好的容错性和泛化性，两者结合可使整个像，（b）、（c）、（d）、（e）、（f）分别为用45、l05、496、系统训练时间显著降低，并得到较好的识别效果。990、2080个DCT系数重建的人脸图像。!"离散余弦变换离散余弦变换是一种常用的图像数据压缩方法。它的压缩质量接近于信息压缩的最优变换——