大样本库人脸识别的分级弹性匹配算法.pdf

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1、光电子·激光第15卷第10期2004年10月JournalofOptoelectronics~LaserVol.15No.10O%%大样本库人脸识别的分级弹性匹配算法丁嵘!戴琼海!徐文立!苏光大!尹浩(清华大学自动化系北京100084>摘要:提出了一种提高弹性匹配人脸识别算法速度的新算法O弹性匹配具有较高的识别率但计算复杂度较高影响了其在大样本库中的应用O为此提出分级弹性匹配:将弹性匹配的两个步骤(网格平移和网格变形>中的网格平移看作独立的匹配算法;对所有备选人脸图像先做网格平移计算出粗匹配度(CMS>;根据CMS值将所有人脸图像降序排列只对CMS值较高的部分图像做

2、网格变形O在100180人的人脸图像库上的测试结果表明:相对于传统的弹性匹配分级弹性匹配算法能在识别率的损失不大于0.5%的前提下将网格变形的计算量降低1000倍或者更多O关键词:人脸识别;弹性匹配;快速算法中图分类号!TP391文献标识码!A文章编号!1005-0086(2004>10-1238-04ClassifiedelasticmatchingFacerecOgnitiOnalgOrithmUsedinlargedatabaseDINGRongDAI@iong-haiXUWen-liSUGuang-daYIN~ao(DepartmentofAutomatio

3、nTsinghuaUniversityBeiing100084China>abstract:Anewal9orithmtosPeeduPelasticmatchin9facereco9nitional9orithmwasPresented.elasticmatchin9hasrelativelyhi9herreco9nitionratebutalsohi9hercalculationcomPlexitywhichlimitsitsaPPli-cation.themainideaofClassifiedelasticMatchin9(CeM>isasfollows.r

4、e9ard9ridtranslationwhichisoneofthetwostePsofelasticmatchin9asanindePendentmatchin9al9orthm.toallcandidatefaceima-9esdo9ridtranslationandcalculatecorresPondin9CoarseMatchin9Score(CMS>atfirst.Ali9nthecandi-datesindescendin9orderaccordin9toCMS.onlyto9riddistortionstothesefaceima9eshavin9

5、relativelyhi9herCMSvalues.exPerimentalresultsbasedonalar9edatabaseincludin9faceima9esfrom100180indi-vidualsshowthatthetimecostof9ridtranslationinCeMismorethan1000timesreducedcomParedtothatintraditionalelasticmatchin9withreco9nitionratedePressedlessthan0.5%.KeywOrds:facereco9nition;elas

6、ticmatchin9;fastal9orithm不同类的区分更为困难;而且大样本库也对识别算法1引言的速度提出了更高的要求因此一直是自动人脸识别自动人脸识别是由计算机分析人脸图像(简称的难点所在O人面像>提取出有效的识别信息以确定人身份的人脸识别技术的研究开始于20世纪60年代末一门技术有着广阔的应用前景O从模式识别的观点70年代初90年代成为研究热点出现了多种算法[1][2][3]看不同人的脸可视为不同的类而同一人在不同的如弹性匹配~特征脸~SVD分解~人脸等密度[4][5]光照~背景~表情~视角等情况下获得的不同人面像则线分析匹配~隐马尔可夫模型以及一些使用神

7、经[6～8]视为同一类中不同的样本O网络的方法等O其中弹性匹配算法有较高的识同一人的不同幅面像间存在着诸多变化使人脸别率受到重视O但弹性匹配的匹配速度较慢影响的自动识别成为一项理论上棘手而极富挑战性的课了其在大样本库中的应用O本文首先简要介绍传统题O大样本库上的人脸识别由于库中庞大的类别数的弹性匹配算法然后提出分级弹性匹配算法的改进%收稿日期!2004-01-14修订日期!2004-04-14%基金项目!中国博士后科学基金项目(2003033149>%%e-mail:mail.tsinghua.edu.Cn第10期丁嵘等:大样本库人脸识别的分级弹性匹配算法123