基于局部特征分析與最優化匹配的人臉識別算法

摘要：在分析傳統彈性圖匹配的基礎上，提出一種基于局部特征分析(LFA)與最優化匹配的人臉識別算法。該算法首先利用神經網絡方法估計出在識別人臉中起重要作用的一些特征點 (如瞳孔、眼角；眉心、眉角、嘴角等)，之后利用Gabor小波的局部多尺度分析特性提取特征點的多尺度特征。這樣人臉的每個特征點就被一系列的Gabor小波系數所表示，最后對待識人臉與人臉庫中人臉的相應特征點的多尺度特征進行最優化匹配找出需要的人臉。對最優化匹配方法給出了嚴格的數學證明，同時也給出了Yale大學和ORL人臉庫上的測試結果。理論和實驗證明，該方法遠優于傳統的EigenFace方法，同時能有效地克服光照變化對人臉識別的影響，在一定程度上對表情的變化也有較好的魯棒性。

關鍵詞：局部特征分析；最優化匹配；人臉識別；多尺度特征；Gabor小波

中圖分類號：TP301

文獻標識碼：A

文章編號：1671—5489(2005)01—0059-05