在深入的對(duì)頻譜臉?lè)ê虵isherface方法進(jìn)行研究后，綜合這兩種方法的優(yōu)點(diǎn)，提出了一種基于頻譜臉和Fisherface的人臉識(shí)別新方法。頻譜臉?lè)椒ㄖ饕遣捎枚S小波變換和傅立葉變換。因?yàn)槿四槇D像的低頻部分對(duì)人臉的表情變化是不敏感的，所以對(duì)人臉圖像使用二維小波變換，提取人臉圖像的低頻部分。對(duì)人臉圖像的低頻部分使用傅立葉變換，從而獲得原人像的一個(gè)低維空間的表達(dá)。但是頻譜臉特征維數(shù)仍然較高，所以在頻譜臉?lè)ǖ幕A(chǔ)上繼續(xù)提取人臉頻譜圖像的Fisherface 特征，降低特征的維數(shù)，提高識(shí)別效率。利用人臉面部構(gòu)造產(chǎn)生的灰度特性提取眼睛，利用嘴唇的色度特征分割出嘴巴，進(jìn)而根據(jù)眼睛和嘴巴構(gòu)成三角形模板的特性，精確定位人臉在圖像中的位置。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，這種結(jié)合膚色和面部特征的算法，能夠?qū)θ四樳M(jìn)行較快速、準(zhǔn)確的定位，而且結(jié)果比較穩(wěn)定可靠。
標(biāo)簽：
特征提取
彩色圖像
人臉檢測(cè)
上傳時(shí)間：
2013-10-09
上傳用戶(hù)：zhf01y
