基于多特征融合的人脸识别研究

近年来人脸识别技术得到了迅速的发展和广泛的研究。利用公开的Pub Fig人脸数据集样本,针对人脸识别框架中3种常用特征的提取算法进行理论分析,并采用lib SVM分类器和感知器算法,对于不同样本容量进行单特征方法和特征融合方法的分类训练、测试以及性能比较。实验结果表明,当各类别训练样本数大于180时,特征的分类能力趋于稳定。单特征分类能力SIFT>HOG>GIST;特征融合的分类能力要高于单特征最大值的1%~2%;它比SIFT、HOG、GIST的平均值分别高出1.2%、4.9%、11.7%。

ON FACE RECOGNITION BASED ON MULTI-FEATURE FUSION