分块LBP的素描人脸识别

目的 素描人脸识别属于异质人脸识别范畴,是刑侦领域的研究热点.根据素描人脸识别的特点,采用分块局部二值模式(LBP)特征,并用AdaBoost算法提取能有效鉴别素描人脸图像和可见光人脸图像对应关系的特征块.方法 对素描图像和可见光图像配准后,进行分块处理,计算每块的LBP直方图,将LBP直方图作为AdaBoost待选择特征.计算素描图像子块与可见光图像子块之间的Log概率统计,利用AdaBoost算法进行特征提取,逐步挑选能有效识别的特征子块,并把这些优选特征子块用于未知素描人脸识别.结果 利用现有的素描人脸库,分别进行非交叉和交叉实验验证,识别率分别达到99％以及100％,证明了本文算法的有效性.结论 该算法经优化后,可用于素描人脸识别.     

结合SIFT特征的人脸验证

人脸验证是人脸识别领域的一个分支,是安防领域的研究热点。根据人脸验证的特殊性,使用尺度不变特征（SIFT）算法,并利用图像分块方法,将特征点划分为数量特征以及位置特征,达到人脸验证的目的。所需验证的一对图像配准后,使用SIFT算法寻找出匹配特征点,对待匹配的2幅图像进行分块,统计各个分块中的特征点数量,获得匹配向量。判断两幅图像的特征点数量是否达到阈值,若达到则计算两幅图像的匹配向量相似度,若相似度达到标准,则认为图像对匹配,若有任何一个条件没有满足,则认为不匹配。利用CAS和FERET数据库进行测试,虚警率达到19%,漏警率达到0.3%,验证了算法的有效性以及安全性。该算法经优化后,可用于人脸验证。