一种仿生的人脸不变特征提取方法.pdfVIP

第32卷 第4期 仪 器 仪 表 学 报 VoI．32No．4 2011年 4月 ChineseJournalofScientificInstrument Apr．2011 一 种仿生的人脸不变特征提取方法冰 杜 兴 ，龚卫 国，张 睿 (重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室 重庆 400044) 摘 要：为了提高基于子空间算法的人脸识别的识别率，提出一种仿生的人脸不变特征提取方法。通过模拟初级视皮层 (V1) 的信息处理机制，构建一个二层结构的分层网络提取人脸图像的不变特征。网络的第 1层模拟V1简单细胞的功能 ，通过稀疏 编码方法学习获得一组类似V1简单细胞的滤波器，利用该组滤波器提取图像的光照不变特征；第2层模拟 V1复杂细胞的功 能 ，通过局部极大值运算对第 1层的输出在空间和尺度邻域内进行合并，得到对光照、表情、轻微姿态变化和面部局部细节变化 具有鲁棒性的人脸不变特征。以此不变特征代替原始人脸图像作为子空间算法的输入 ，从而提高识别率。在FERET和 ORL 人脸库上的实验表明，相对于直接使用子空间算法，方法将识别率提高了4．95％一20．35％。 关键词 ：人脸识别；人脸不变特征；分层网络 ；稀疏编码 中图分类号 ：TP391．41 文献标识码：A 国家标准学科分类代码 ：520．6020 Invariantfacialfeatureextraction method withbiologically-likemechanism DuXing，GongW eiguo，ZhangRui (KeyLaboratoryofOptoelectronicTechnologyandSystemsofMin~tryof Education，ChongqingUnive~ity，chongqing400044，China) Abstract：A biologically—likeinvariantfacialfeatureextractionmethodisproposed toimprovethefacerecognition rateobtainedusingthemethodsbasedonsubspacealgorithms．Ahierarchicalnetworkwithtwolayers，whichiscon． structedaccordingtotheinformationprocessingprocedureintheprimaryvisualcodex(V1)，isputforwardtoex． tractinvariantfeaturefrom thefaceimage．Thefirstlayerofthenetwork，whichsimulatesthefunctionoftheV1sim． piecells，learnsandobtainsagroupofV1·simple—cell—likefiltersusingsparsecodingmethod，andemploysthesefil— terstoextractasetofilluminationinsensitivefeaturesrfom thefaceimage．Thesecond layer，whichsimulatesthe functionoftheV1complexcells，mergestheoutputofthefirstlayerinneighborhoodofpositionsandscalesusinglo． calmaximum operation，SOastoobtainthefacialfeaturerobusttoillumination，expression，slightposechangeand localfaeialdetailvariations．Theobtai