具有拒識(shí)功能的人臉識(shí)別算法研究.pdf

1、人臉識(shí)別技術(shù)以其自身的優(yōu)越性成為計(jì)算機(jī)視覺(jué)方面的一個(gè)熱門研究領(lǐng)域。隨著社會(huì)需求的增加以及技術(shù)的不斷發(fā)展，越來(lái)越多的研究人員投入到人臉識(shí)別算法的研究當(dāng)中。本課題主要研究人臉識(shí)別中的拒識(shí)，即拒絕識(shí)別。在許多現(xiàn)實(shí)的應(yīng)用中如門禁系統(tǒng)，系統(tǒng)應(yīng)該拒絕識(shí)別未在系統(tǒng)中注冊(cè)的人。為了解決人臉識(shí)別中的拒識(shí)問(wèn)題，本課題提出了一種將稀疏表達(dá)與LARK特征和SIFT特征相結(jié)合的、具有拒識(shí)功能的人臉識(shí)別算法。
　　該算法首先使用稀疏表達(dá)方法對(duì)測(cè)試集進(jìn)行粗分類

2、，將測(cè)試集的人臉圖像分為兩類：一類為應(yīng)該識(shí)別的，另一類為需要拒絕識(shí)別的。在需要拒絕識(shí)別的一類樣本中，不可避免地會(huì)出現(xiàn)被錯(cuò)誤分類的樣本。為了進(jìn)一步提高分類的精度，更加準(zhǔn)確地找出需要拒絕識(shí)別的樣本，本課題引入了基于局部自適應(yīng)回歸核的LARK（Locally Adaptive Regression Kernel）算子與尺度和旋轉(zhuǎn)不變特性的SIFT（Scale Invariant Feature Transform）關(guān)鍵點(diǎn)特征，以期增強(qiáng)本課題算

3、法的拒識(shí)精度。LARK算子對(duì)于圖像的光照變化具有良好的魯棒性，SIFT關(guān)鍵點(diǎn)特征則在人臉圖像的姿勢(shì)變化方面具有較好的處理能力。針對(duì)在第一步中被判定為需要拒絕識(shí)別的每一個(gè)樣本，本課題分別提取它的LARK局部特征和SIFT關(guān)鍵點(diǎn)特征，并利用這兩個(gè)特征分別對(duì)該樣本進(jìn)行判定，可以得到兩個(gè)分類類標(biāo)。最終采用投票策略決定樣本是否需要拒絕識(shí)別。
　　本課題在多個(gè)標(biāo)準(zhǔn)人臉數(shù)據(jù)庫(kù)上進(jìn)行了大量的實(shí)驗(yàn)，包括 ORL人臉庫(kù)、YaleB人臉庫(kù)以及 AR人臉