基于虚拟人脸的多姿态人脸识别算法

摘要

人脸识别因其广泛的应用领域吸引了大量学者进行研究,可控环境下的人脸识别已经取得了较好的识别效果.然而,由于姿态、光照、遮挡等因素的影响,人脸识别仍是一项很有挑战的研究.本文针对人脸识别中的姿态问题,提出基于多角度虚拟人脸识别的算法,提高姿态变化下的人脸识别精度.该算法利用Lucas-Kanade方法训练不同角度下的人脸变化参数,基于这些参数,将库人脸中的正脸图像变换到多个姿态下,形成多角度虚拟人脸.并利用SIFT提取这些虚拟人脸的特征点,与测试人脸进行匹配,得到匹配点数.为了进一步去除光照的影响,结合LBP直方图距离计算测试人脸与库人脸的相似度.实验结果表明,本文提出的算法对于40度以内的测试人脸能够取得较好的识别效果.