【摘 要】
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针对人脸识别准确率易受人脸表情变化影响的问题,提出了一种分区域特征提取的人脸识别算法.首先,在预处理图像上标记出14个人脸关键点,并将人脸图像划分为表情易变区域和不变
【机 构】
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西安工程大学电子信息学院,陕西西安710048
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针对人脸识别准确率易受人脸表情变化影响的问题,提出了一种分区域特征提取的人脸识别算法.首先,在预处理图像上标记出14个人脸关键点,并将人脸图像划分为表情易变区域和不变区域;然后,分别用Gabor+ LBP和Gabor+分块LBP两种特征提取通道对表情不变区域和易变区域进行特征提取;最后,将所得的特征直方图级联,并进行身份验证.经FERET(face recognition technology),LFW(labled faces in the wild)及自制人脸数据库验证,文中算法准确率分别达到了99.14％,98.5％,96.52％.在FERET数据库中,该文算法准确率较DeepID和Gabor+分块LBP算法分别提高了1.88％和3.6％,F1(调和平均数)分别提高了1.8％和2.86％.实验结果表明,分区域特征提取的人脸识别算法对人脸表情变化具有很强的鲁棒性.
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