人脸识别技术的研究.pdf

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1、第41卷第7期计算机研究与发展Vol.41，No.72004年7月JOURNALOFCOMPUTERRESEARCHANDDEVELOPMENTJuly2004!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!人脸识别技术的研究刘向东陈兆乾（南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093）（南京大学计算机科学与技术系南京210093）（liuxd999!sohu.com）摘要对人脸识别的几个关键技术进行了深入研究，提出了一种快速的基于眼睛像素特征的人脸检测方法

2、：一种有效的基于SVD分解的特征提取方法和一种基于特征差别的SVM人脸识别方法.改进的基于SVD分解的特征提取方法能在一定程度上削弱光照和表情的影响，从而更好地抽取人脸的差别特征.基于特征差别的SVM方法将人脸识别这一典型的多分类问题构造成适合SVM处理的二分类问题，克服了传统SVM方法在解决多分类问题上的缺陷.实验表明该人脸检测方法有较高的正确检测率，提出的特征提取方法能有效地减弱光照和表情对人脸特征的负面影响，使得识别率有较大提高，基于特征差别的SVM方法有更好的概括能力和更高的正确识别率.关键词人脸检测；特征提取；支持向量机；人脸识别中

3、图法分类号TP1SResearchonseveralkeyProblemsinfaceRecognitionLIUXiang-DongandCHENZhao-gian（statekeyLaboratoryforNooelsoftzaretechnology，NanjingUnioersity，Nanjing210093）（DePartmentofComPuterscience&technology，NanjingUnioersity，Nanjing210093）AbstractSomekeyproblemsinfacerecognitiona

4、restudiedinthispaper.Anewmethodoffacedetection，anewSVD-basedmethodoffeatureextractionandanewmethodoffacerecognitionbasedonSVMareproposed.TheimprovedmethodoffeatureextractionbasedonSVDcanextractfacefeaturesbetterthanthetraditionalPCA.OnlyoneSVMisbuilttosolvefacerecognition，w

5、hichisatypicalproblemofmulti-classification，thusovercomingsomeflawsofseveraltraditionalmulti-classificationmethodsofSVM.TheexperimentsaredoneontheFERET，BioIDandthefacedatabaseswithmanualaswellasautomaticfacedetectionmeans.Theresultsshowthatthisnewdetectionmethodpresentshigh

6、correctrate.ThenewfeatureextractionmethodbasedonSVDweakenstheinfluenceofilluminationandexpressiononrecognitioninorderthatthehigherrateofcorrectrecognitionisobtained.ThenewfacerecognitionmethodbasedonSVMhasbettercapabilityofgeneralizationandhigherrateofcorrectrecognitionthan

7、otherSVMmethods.ThesenewmethodsprovideacademicandexperimentalwarrantforbuildinganautomaticfacedetectionandrecognitionsystembasedonSVM.keywordsfacedetection；featureextraction；supportvectormachines；facerecognition术是人脸检测、规一化、特征提取和识别.人脸检测1引言是在一幅含有人脸的图像中正确地找到人脸，人脸规一化主要是对人脸图像进行预处

8、理并转化成适合在计算机自动人脸识别过程中，几个关键的技计算机处理的格式，特征提取是对规一化后的人脸收稿日期：2003-05-13；修回日期：2004-03-15基金