一种改进的利用五官特征的人脸识别方法.pdfVIP

第26卷第11期 计算 机仿 真 2009年11月 文章编号：1006—9348(2009)“-0228—03 一种改进的利用五官特征的人脸识别方法 蔡雪君，谢松云，张波 (西北工业大学电子信息学院，陕西西安710072) 摘要：提出一种利用人脸五官区域特征来取代整张人脸的识别方法，解决肤色区域受光线变化时识别率不高的问题。首先 是用Active Model(AAM)侦测出所需要的五官影像，然后使用PrincJipalComponentAnalysis(PCA)分别抽取五官 Appearance Vector 的特征向量同时降低数据维度，将特征向量用K—means方法分类，再使用SupportMachine(SVM)K个类别的数据训 练出一个分类模型。最后识另alB寸，将各个模块的识别结果用投票法整合。通过实验表明去除掉容易受到光线影响的肤色区 域，改以五官特征为识别的依据是可行的。相对于EigenFaee方法的识别率，也有了显著提升。 关键词：人脸识别；主动外观模型；主成分分析；支持向量机 中图分类号：TP391文献标识码：B An Face MethodBasedonFacial ImprovedRecognition Components CAI bo Xue—jan，XIESong—yun，ZHANG ofElectronicInformation Shanxi 710072，China) (Department Engineering，NorthwesternPolytechnicalUniversity，Xi’an face basedonfacial the ABSTRACT：Thisamethodfor to paperpresents recognition componentsimproverecognition Active todetectsixfacial rate．Firstly，theAppearanceModel(AAM)isadopted componentsimages．Then，Princi- the utilizedtocalculatethedesiredfeaturevectorsanddecreasedimensionofthe ComponentAnalysis(PCA)is pal featurevectors．AfterK—means is toclusterthesefeaturevectors．The that，the algorithm original employed Support Vector utilizedtotraindiffe