基于壓縮感知和圖像分塊的遮擋人臉識別

(西華大學電氣與電子信息學院，四川 成都 610039)

·計算機軟件理論、技術與應用·

基于壓縮感知和圖像分塊的遮擋人臉識別

張 近，夏 凌*，李光瑞

(西華大學電氣與電子信息學院，四川 成都 610039)

針對基于壓縮感知的SRC算法對遮擋人臉識別效果不夠理想的問題，提出一種先將圖像分塊再進行識別的方法。將遮擋分散在盡可能少的分塊中以降低遮擋對人臉識別的不利影響，從而提高識別率。在AR人臉數據庫上的實驗結果表明，使用該方法的遮擋人臉識別率可超過80%，顯著高于基本SRC算法40%～50%的識別率。

遮擋人臉識別; 壓縮感知; 圖像分塊; SRC算法

人臉識別技術是將靜態圖像或視頻中檢測出的人臉圖像與數據庫中的人臉圖像進行對比，并從中找出與之匹配的人臉的技術，其目的是進行身份的識別與鑒定。人臉識別技術以其方便、友好、非侵犯性等優點，被廣泛應用于各種場合；但是，人臉識別技術依然存在光照、姿勢、遮擋等問題需要解決，其識別精度還遠不及指紋等其他生物特征識別技術[1-4]。

壓縮感知(compressed sensing，CS)理論，是近幾年被提出的革命性理論[5]。其基本思想是如果信號在某個變換域是稀疏的，就可以用一個與變換矩陣不相關的測量矩陣將變換域的高維信號投射到低維空間中，得到壓縮后的信號，然后再對這個壓縮信號求最優解，就能夠基本無失真地重建出原始信號。壓縮感知理論已被應用于信號處理和圖像處理等領域，并取得了豐富的應用成果。……