基于子图分割

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1、基于子图分割的人脸特征提取算法性能比较研究摘要人脸识别技术是国内外共同关注的一个前沿课题，在现代经济和社会的发展中有着十分广泛的应用领域和应用前景，如安全系统、罪犯识别、电视会议等，人脸识别技术也是当前模式识别和人工智能领域的研究热点之一。本文分析了人脸识别技术的研究现状，结合已有的研究基础提出了基于变异系数的人脸特征提取算法和基于奇异值分解的人脸特征提取算法，并结合子图分割思想和神经网络技术对算法进行了评价。在基于变异系数的算法中，选择合适的变异系数代表原图的特征减少了图像信息的冗余。进一步研究表明去除包含信息量少的子图能在一定程度

2、上提高识别率并节约计算资源。在基于奇异值分解的算法中，将图像变换后的奇异值作为特征，这具有一些良好的性质，如稳定性、比例不变性和旋转不变性。和一些人脸识别方法相比，本文提出的两种人脸识别算法具有较好的性能，基于ORL人脸库的性能模拟实验表明，算法具有较高识别率。此外，本文在VC++6.0环境下，作者依据前期研究成果并结合图像处理和模式识别的基本原理开发了一个静态人脸图像识别演示系统。该系统能有效快捷的进行人脸识别。关键词：人脸识别，子图分割，变异系数，奇异值分解，反向传播神经网络ComparisonResearchonPerforma

3、nceofFaceFeatureExtractionAlgorithmsBasedonSub-imageSegmentationAbstractFacerecognitiontechnologyisfront-linetaskinpatternrecognitiondomain,whichcanbeusedinallkindsoffields,suchassecuritysystems,criminalidentifications,teleconferencesandentertainment.Facerecognitionisal

4、sooneofhotspotsinpatternrecognitionandartificialintelligence.Thisthesisanalyzestheactualityofautomatedfacerecognition.Combinedwiththepreviousresearch,twofacefeatureextractionalgorithms(coefficientsofvariances(CV)andsingularvaluedecomposition(SVM))areproposed.Basedonsub-

5、imagedividingideaandback-propagationneuralnetworks,theperformancesofthesealgorithmsareevaluated.InthefacefeatureextractionalgorithmsbasedonCV,suitablecoefficientsareselectedtodenoteimages,whichcanreduceimageinformationredundancy.Thefurtherresearchshowsthattherecognition

6、ratecanbeimprovedandthecomputingrecoursecanbecutdownifthesub-imageincludinglittleinformationisremoved.InthefacefeatureextractionalgorithmsbasedonSVD,singularvaluesofimagehavesomegoodcharacteristics,suchasstability,scalefixityandanglefixity.Comparedwithsomealgorithms,the

7、proposedalgorithms’performancesarehigher.BasedonORLdatabase,experimentsresultsshowthatouralgorithmshavehighrecognitionrate.Otherwise,astaticfacepicturerecognitionsystemisdevelopedbasedonthepreviousresearch.ThesystemisrealizedbyusingVC++6.0andtheoriesofimageproceedingand

8、patternreorganization.Thesystemcanrecognizefaceimageeffectivelyandeasily.KeyWords:facerecognition,sub-imageseg