基于奇異值特征提取的彩色人臉識(shí)別

摘要：基于彩色圖像的四元數(shù)模型，將彩色人臉圖像視為一個(gè)模板直接處理，并首次將奇異值向量應(yīng)用到彩色人臉識(shí)別中。首先證明了彩色圖像的奇異值向量具有代數(shù)和幾何不變性；然后將其提取為圖像的代數(shù)特征并應(yīng)用到人臉識(shí)別中。實(shí)驗(yàn)表明該方法的識(shí)別率為90%左右，是一種有效的彩色人臉識(shí)別方法。

關(guān)鍵詞：彩色人臉識(shí)別；四元數(shù)矩陣；奇異值特征向量

中圖分類號(hào)：TP391文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1001－3695(2007)07－0298－02

0引言

人臉識(shí)別是模式識(shí)別和人工智能領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)，該課題的研究已經(jīng)有近三十年的歷史。由于灰度圖像易處理、灰度人臉圖像庫(kù)易獲取的特點(diǎn)，大多數(shù)人臉識(shí)別方法都是基于灰度人臉圖像的。而真實(shí)的人臉圖像是彩色的，這些色彩提供了比灰度圖像更為豐富的信息。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，彩色圖像的處理與識(shí)別已成為人們研究的熱門課題。已有研究發(fā)現(xiàn)，利用彩色信息相對(duì)于僅研究灰度圖像能提高人臉圖像的識(shí)別率[1]。

近年來(lái)，研究彩色人臉圖像識(shí)別的方法大多數(shù)并不是直接對(duì)彩色人臉圖像進(jìn)行處理。文獻(xiàn)[1]將彩色圖像分離成三個(gè)顏色分量，然后在每一個(gè)分量上分別利用基于灰度圖像的PCA方法，最后綜合三個(gè)分量上的結(jié)果。文獻(xiàn)[2~4]首先利用某種變換將彩色人臉圖像轉(zhuǎn)換為灰度人臉圖像，然后再對(duì)灰度人臉圖像進(jìn)行處理和識(shí)別。

3實(shí)驗(yàn)結(jié)果

對(duì)本文提出的方法作了仿真實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)所用的圖像庫(kù)為Essex大學(xué)的彩色人臉圖像。該圖像庫(kù)包含94、95、96和grimace四個(gè)子庫(kù)，共7 900幅圖像，由395個(gè)人，每個(gè)人20幅正面彩色人臉圖像構(gòu)成。這些人來(lái)自不同的種族，都是Essex大學(xué)的教師和學(xué)生。圖像庫(kù)中的圖像在人臉圖像位置、光照和表情方面有一些變化，而一些人帶著眼鏡或留有胡須。本文在Essex94子庫(kù)上任意選擇了40類共800幅圖像來(lái)作實(shí)驗(yàn)。圖1給出了這40個(gè)人中的部分人臉圖像。實(shí)驗(yàn)中采用了彩色圖像的三種格式來(lái)作實(shí)驗(yàn)，即RGB、YUV以及NTSC格式；文中也采用相應(yīng)的灰度人臉圖像，即僅利用圖像的亮度信息來(lái)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)比較。作了四次實(shí)驗(yàn)，每次實(shí)驗(yàn)的人臉圖像庫(kù)分別由10、20、30、40類構(gòu)成；每個(gè)人任取10幅圖像來(lái)構(gòu)成訓(xùn)練樣本集，剩余的10幅圖像作為測(cè)試集。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

從實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知，對(duì)于三種格式的彩色圖像，該方法的識(shí)別率在90%左右，而且對(duì)YUV格式表現(xiàn)出更好的識(shí)別結(jié)果。而相對(duì)于灰度圖像，彩色人臉圖像表現(xiàn)出更好的識(shí)別性能。可見，本文方法的識(shí)別率較高，是一種有效的彩色人臉圖像識(shí)別方法。

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注：“本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內(nèi)容請(qǐng)以PDF格式閱讀原文”