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    内容提示： 第 13 卷第 2 期 2014 年 4 月 江 南 大 学 学 报( 自 然 科 学 版) J ournal of J iangnan University( Natural Science E dition) V o1． 13 No． 2 A pr． 20 14 基于 PCA-SIFT 算法人脸识别 周岳平， 傅志中 ， 张 磊 ( 上海理工大学 光电信息与计算机工程学院， 上海 200093) 摘特征点 ， 采用 PCA 方法对分块得到的子图像矩阵计算 出特征值和特征 向量并且进行降维处理 ， 生 成 PCA． SIFT 描述子 ； 据最近距 离与次近距离之 比是否满足某一阈值 ， 来对输入 图像与训练样本中 的图像特征点进行 匹配。 使 PCA 不再只局限于满足 高斯分布 ， 也 同时提 高了主元...

    文档格式：PDF | 页数：6 | 浏览次数：8 | 上传日期：2014-12-26 05:23:22 | 文档星级：
    第 13 卷第 2 期 2014 年 4 月 江 南 大 学 学 报( 自 然 科 学 版) J ournal of J iangnan University( Natural Science E dition) V o1． 13 No． 2 A pr． 20 14 基于 PCA-SIFT 算法人脸识别 周岳平， 傅志中 ， 张 磊 ( 上海理工大学 光电信息与计算机工程学院， 上海 200093) 摘特征点 ， 采用 PCA 方法对分块得到的子图像矩阵计算 出特征值和特征 向量并且进行降维处理 ， 生 成 PCA． SIFT 描述子 ； 据最近距 离与次近距离之 比是否满足某一阈值 ， 来对输入 图像与训练样本中 的图像特征点进行 匹配。 使 PCA 不再只局限于满足 高斯分布 ， 也 同时提 高了主元的维数。 在 ORL 和 Y ale人脸库上的实验结果表 明， 有效地增加 了识别的精度和抗干扰能力。 关键词 ： 人脸识别 ； 主成分分析法； 特征匹配； ORL 人脸库 中图分类号 ： TP 391． 4文献标志码 ： A文章编号 ： 1671 —7147(2014 )02 —0156 —06 要 ： 文中提 出了一种分块 PCA— SIFT 人脸识 别方法。 先对图像矩阵进行分块 ， 然后提取 出样本 R esea r c h of F ace R ec ogn ition B ased on th e P C A — S I F T A lgor ith m Z H OU Y uepi ng ， F U Z hiz hong ， Z H A N G L ei ( School of Opitcal— E lectrical and Computer E ngineering， University of Shanghai for Science and Technology， Shanghai 200093， China) A bstr a ct ： T hi s paper resear ches on the fac e recognition， presents a P CA -S IF T fa ce re cogni tion method． W e di vided the image i nto block s ， get the sub— i mage matr ix calcul ate the e igenvalue and ei genv ector and r educe di mensi ons． T hen we coul d gener ate the PC A — SI FT descri ptor． W e match the fe ature points i n the i nput i mage wi th the trai ni ng sampl es depending on whether the rati o of the cl osest di stance and the nea rly cl oset dista nce mee t a certain threshol d． T he PCA i s no longer conf i ned to sati sfy the Gauss di stri bution ， and the dimensions of pri ncipal component are gr eatl y increased． Experimental results on the ORL and Y ale face database showed that the recognition accuracy and the anti-j amming ability is effectively improved． K ey wor ds ： face recogniti on， PCA ， fea ture matching ， OR L face data base 人脸识别是模式识别研究领域的重要课题 ， 人 脸识别具有鉴别( 或叫隐蔽 ) 简单 、 唯一性等特点 ， 被应用于各种场合 的身份识别 ； 也是一个 目前非常 活跃的研究方 向l1 -2 ] ， 即利用计算机分析人脸 图像 或视频 ， 提取有效的识别信息 ， 用来辨认身份 。 近年 来 ， 随着数 码摄像技术 的发展与提高 ， 采集 图像 的 分辨率越来越高 ， 使得人脸 图像维数较高 。 其焦点 是如何抽取有效的鉴别特征和降维问题_3 圳。 所以 在进行识别前都会采用 PCA 进行维数约减 ， 用一个 低维子空 间来描述人脸图像 ， 同时又能在 一定程度 上保存所需要的识别信息。 SIFT 算法是一种局部特 征描述子 ， SIFT 特征独特性好 ， 信息量丰富， 对尺度 缩放、 旋转、 视角变化 、 遮挡 、 噪声和亮度 变化 等大 部分干扰都有很好 的鲁棒性 。 主 成 分 分 析 ( Principal component analysis， PCA ) 方法 ( PCA 也称 K— L 变换 的人脸识别方法 ， 是图像压缩中的一种最优正交变 换 ； 通过去除数据间的相关性 达到降维 的 目的； 最 ) 是一种经典 收稿日期： 2013 —09 —26； 作者简介： 周岳平( 1987一) ， 男， 湖南岳阳人 ， 模式识别与智能系统专业硕士研究生。 通信作者： 傅志中( 1956一) ， 男， 上海人 ， 教授， 硕士生导师。 主要从事嵌入式系统 、 模式识别、 图像处理、 系统可 靠性等研究。 Email ： ddiaousst@ sohu． con 修订 日期 ： 2013 —10 —31。

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