多特征局部与全局融合的人脸识别方法.pdf

第37卷 第 l9期 计 算 机 工 程 2011年 l0月 、，ol37 NO．19 ComputerEngineering October2011 · 人工智能及识别技术 · 文章编号t1o0 428(2o11)1__o145 3 文献标识码：A 中圈分类号lTP18 多特征局部与全局融合的人脸识别方法 舒 畅，丁晓青，方 驰 (清华大学电子工程系智能技术与系统国家重点实验室，北京 100084) 摘 要：提出一种在分数层上对全局和局部特征进行融合的人脸识别方法。全局特征由不同局部描述算子对整幅人脸图像进行运算产生， 局部特征按空间位置的不同划分由直接抽取全局特征的子集构成。根据实际应用中对人脸识男Ⅱ系统速度和精度的不同要求，给出2种融合 策略组合全局和局部特征。在FRGCv2．0大规模人脸库上的实验结果表明，该方法在增加少量运算的条件下能使系统性能明显提升。 关健词：人脸识别；全局特征；局部特征；融合；分数层 FaceRecognitionM ethodofMultipleFeatures LocalandGlobalFusion SHU Chang，DING Xiao-qing,FANG Chi (StateKeyLaboratoryofIntelligentTechnologyandSystem，DepartmentofElectronicEngineering，TsinghuaUniversity,Beijing100084，China) [Abstract]Thispaperproposesascorelevelfusionmethodusingbohtglobalandlocalfeaturesforfacerecognition．Theglobalfeaturesare constructedbyapplyingseverallocaldescriptorstohtewholefaceimage．Thelocal featuresraeobtaineddirectlyfrom htesubsetsofhteconstructed global featureswiht correspondingspacelocations．Twofusionstrategiesraeproposedbasedondifferentpracticalpreferencesontheperformanceor computationaltimeofthefacerecognitionsystem．Experimentalresultsonthelragescalefacedatabase(FRVT v2．0)show htathteproposed methodssignificna tlyimprovesystem performancewithsmallcomputationaltimeincrements． [Keywords]facerecognition；globalfeature；localfeature；fusion；scorelevel DoI：10．39690．issn．1000．3428．2011．19．047 1 概述 点为中心，(，：)为方差；调制谐波函数以1／2为空间频率， 人脸识别在生物特征识别领域一直都是具有挑战性的研 矿为其方向。与其他短时傅里叶变换(Short—timeFourier 究课题。特征提取是模式识别的核心问题，是后续分类识别 Transform)相比，采用高斯核函数的Gabor滤波器能达到最小 的基础。理想的人脸描述特征应该只反映人的类别信息，对 时频积 J，这种时频聚集特性对于分析信号细节非常有帮助。 各种内外在变化不敏感。心理学和神经科学的研究都表明， 基于Gabor变换的人脸特征