林克正+許松婷+李驁+吳迪

摘 要：經(jīng)過(guò)多年的人臉識(shí)別研究，受光照、噪聲等條件影響而導(dǎo)致識(shí)別率相對(duì)較低的二維人臉識(shí)別技術(shù)已經(jīng)跟不上時(shí)代最前沿的步伐，雖然三維人臉識(shí)別技術(shù)正在步步發(fā)展，但是它卻有著較高的復(fù)雜性。針對(duì)這一問(wèn)題，根據(jù)傳統(tǒng)的深度信息定位方法以及LFA局部特征分析方法，提出了一種改進(jìn)的三維人臉關(guān)鍵特征點(diǎn)定位算法，并在獲取完備聚類訓(xùn)練樣本的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步提出了全局和局部加權(quán)融合的特征提取算法。通過(guò)在FRGC和BU3DFE兩個(gè)人臉庫(kù)中實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的對(duì)比分析，本文方法在三維人臉的識(shí)別效果方面具有更高的魯棒性。

關(guān)鍵詞：特征點(diǎn)定位；多信息融合；局部特征分析；人臉識(shí)別

DOI：1015938/jjhust201703004

中圖分類號(hào)： TP7511

文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A

文章編號(hào)： 1007-2683（2017）03-0019-06

Abstract：After years of face recognition research， due to the effect of illumination， noise and other conditions have led to the recognition rate is relatively low， 2 d face recognition technology has couldn′t keep up with the pace of The Times the forefront， Although 3 d face recognition technology is developing step by step， but it has a higher complexity In order to solve this problem， based on the traditional depth information positioning method and local characteristic analysis methods LFA， puts forward an improved 3 d face key feature points localization algorithm， and on the basis of the trained sample which obtained by complete cluster， further put forward the global and local feature extraction algorithm of weighted fusion Through FRGC and BU3DFE experiment data comparison and analysis of the two face library， the method in terms of 3 d face recognition effect has a higher robustness

Keywords：locate feature points； multiple information fusion； local characteristic analysis； face recognition

圖中我們發(fā)現(xiàn)測(cè)試對(duì)象的識(shí)別率整體上比較穩(wěn)定，對(duì)于識(shí)別率偏低的對(duì)象我們應(yīng)關(guān)注分析其原因。通過(guò)表中詳細(xì)數(shù)據(jù)我們能夠明顯看到3號(hào)和10號(hào)人臉識(shí)別率最高，4號(hào)和9號(hào)人臉識(shí)別率較低，而其他測(cè)試人臉識(shí)別效果處于較為理想狀態(tài)。

針對(duì)兩個(gè)人臉庫(kù)中隨機(jī)選取測(cè)試對(duì)象出現(xiàn)的識(shí)別率較低的情況，我們通過(guò)具體數(shù)據(jù)進(jìn)行分析[20]。其中一個(gè)主要原因就是訓(xùn)練樣本圖像不完備導(dǎo)致，在對(duì)二維虛擬圖像進(jìn)行子集劃分時(shí)，沒(méi)有完全的包含不同光照、角度的盡可能多的圖像，故導(dǎo)致特征提取時(shí)特征向量不夠完整，從而導(dǎo)致識(shí)別率偏低。另外一種可能是由關(guān)鍵特征點(diǎn)定位錯(cuò)誤導(dǎo)致，直接影響了識(shí)別效果。我們通過(guò)對(duì)BU3DFE實(shí)驗(yàn)中4號(hào)和9號(hào)分析發(fā)現(xiàn)，這兩個(gè)測(cè)試對(duì)象表情較為夸張，導(dǎo)致特征點(diǎn)定位錯(cuò)誤，使得識(shí)別率變低。針對(duì)這兩個(gè)問(wèn)題，也是我們以后研究中需要關(guān)注的。

4 結(jié) 語(yǔ)

本文提出了一種基于關(guān)鍵特征點(diǎn)定位算法的多信息融合人臉識(shí)別算法，它一方面能夠?qū)⒁恍┕庹?、表情、服飾等外界因素排除在外，更好的?duì)關(guān)鍵特征點(diǎn)進(jìn)行定位，獲得一個(gè)低維線性子空間生成的二維人臉的聚類訓(xùn)練樣本集；另一方面很好的解決了在進(jìn)行特征提取的過(guò)程中存在的非線性問(wèn)題，將對(duì)人臉特征提取后得到的虛擬圖像劃分成包含聚類信息的子集。然而仍然存在許多問(wèn)題，雖然充足的訓(xùn)練樣本集提高了特征模板的完備性，但是訓(xùn)練樣本數(shù)目的增加無(wú)疑會(huì)影響整個(gè)算法的性能和效率。而全局和局部加權(quán)融合的特征提取，對(duì)權(quán)重的分配并沒(méi)有一種自適應(yīng)的優(yōu)化方法，故此問(wèn)題可以作為今后的一個(gè)研究方向。

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（編輯：溫澤宇）