本文關(guān)鍵詞：基于SIFT算法的多表情人臉識(shí)別

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【摘要】：目前人臉識(shí)別系統(tǒng)在識(shí)別表情變化的人臉圖像時(shí)識(shí)別準(zhǔn)確率會(huì)降低,多表情人臉識(shí)別在人臉識(shí)別領(lǐng)域仍是一個(gè)熱門的研究方向。本文采用SIFT算法對(duì)多表情人臉進(jìn)行識(shí)別,在多表情人臉庫上進(jìn)行了兩類仿真實(shí)驗(yàn):實(shí)驗(yàn)一中對(duì)比了同一個(gè)人的不同表情的識(shí)別效果,實(shí)驗(yàn)二中對(duì)比了兩個(gè)不同的人的相同表情的識(shí)別效果,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明SIFT算法能夠克服不同人臉間的整體相似性并能有效提取出人臉的局部細(xì)節(jié)特征。對(duì)Jaffe表情庫進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),取得了當(dāng)閾值T=0.35時(shí)對(duì)多表情人臉圖像的正確識(shí)別率95.69%,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,將SIFT算法應(yīng)用于多表情人臉識(shí)別有巨大的潛在科研價(jià)值。
【作者單位】： 長(zhǎng)春師范大學(xué)物理學(xué)院;中國(guó)科學(xué)院長(zhǎng)春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所圖像處理技術(shù)研究部;
【關(guān)鍵詞】： 人臉識(shí)別 多表情 SIFT算子 局部細(xì)節(jié)特征
【基金】：吉林省教育廳“十二五”科學(xué)技術(shù)研究項(xiàng)目(No.2015359) 長(zhǎng)春師范大學(xué)實(shí)驗(yàn)教學(xué)改革研究項(xiàng)目~~
【分類號(hào)】：TP391.41
【正文快照】： 1引言人臉識(shí)別是當(dāng)今一大熱門的研究課題,在公共安全、執(zhí)法監(jiān)督、訪問控制等領(lǐng)域有著廣闊的市場(chǎng)應(yīng)用需求[1]。過去的幾十年里國(guó)際上對(duì)人臉識(shí)別的研究取得了巨大突破和進(jìn)展,現(xiàn)在自動(dòng)人臉識(shí)別系統(tǒng)在用戶的積極有效配合下識(shí)別效果良好,但當(dāng)用戶的光照、姿態(tài)、表情發(fā)生變化時(shí)識(shí)別

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 張婷;呂皖麗;羅斌;;結(jié)合SIFT校正的視頻對(duì)象魯棒水印[J];計(jì)算機(jī)工程;2011年12期

2 喬文治;;基于SIFT特征的無人機(jī)航拍圖像拼接[J];教練機(jī);2011年04期

3 林哲;閆敬文;;改進(jìn)的SIFT特征人臉識(shí)別方法ADSIFT[J];汕頭大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2013年02期

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8 萬劍華;孫姝娟;曾U，

本文編號(hào)：806294