紋理特征依賴于圖像的高頻細(xì)節(jié)信息,當(dāng)圖像出現(xiàn)模糊時(shí),單純利用紋理特征的識(shí)別方法,識(shí)別人臉特征精度會(huì)急劇下降,提出基于超分辨激光成像的人臉圖像模糊紋理識(shí)別方法。通過線激光三目立體視覺人臉掃描成像原理,獲取低分辨率的人臉圖像,依據(jù)該圖像采用基于特征臉和匹配追蹤算法重建超分辨人臉圖像。采用LPQ與Fisherfaces融合的人臉識(shí)別算法識(shí)別超分辨人臉圖像,分塊處理超分辨人臉圖像,通過LPQ算子獲取人臉分塊直方圖并串接直方圖,形成超分辨率人臉直方圖,提取人臉圖像模糊紋理特征,采用PCA算法和LDA算法對(duì)超分辨人臉圖像直方圖降維,獲取2個(gè)特征子空間并融合得到融合算子空間,將訓(xùn)練樣本的超分辨人臉圖像直方圖投影到融合算子空間,獲取待識(shí)別樣本特征,通過最近鄰分類器對(duì)待識(shí)別樣本特征進(jìn)行模糊紋理識(shí)別。實(shí)驗(yàn)表明,所提識(shí)別方法識(shí)別人臉圖像模糊紋理的識(shí)別率和準(zhǔn)確率都很高,識(shí)別效果佳。 

【文章來源】：激光雜志. 2020,41(08)北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

超分辨人臉圖像重建過程

模糊人臉識(shí)別算法流程:將訓(xùn)練樣本的超分辨人臉圖像直方圖(LPQHS)投影到特征子空間Wopt中，獲取待識(shí)別樣本特征，并通過最近鄰分類器對(duì)該待識(shí)別樣本人臉圖像模糊紋理進(jìn)行分類識(shí)別。圖2為人臉圖像模糊紋理識(shí)別算法流程圖。5 實(shí)驗(yàn)分析

AR數(shù)據(jù)庫包含有各種面部表情、非均勻光照以及有遮蓋物條件下的人臉模糊紋理圖像，共包含138個(gè)人的人臉模糊紋理圖像，在進(jìn)行人臉模糊紋理圖像采集時(shí)，對(duì)光照環(huán)境、攝像機(jī)參數(shù)、攝像機(jī)距離等因素進(jìn)行嚴(yán)格控制。每張人臉模糊紋理圖像縮放至40像素×50像素。采用TFBP網(wǎng)絡(luò)識(shí)別方法、小波包變換識(shí)別方法以及本文識(shí)別方法，對(duì)AR數(shù)據(jù)庫中138人的人臉圖像模糊紋理進(jìn)行識(shí)別，共產(chǎn)138個(gè)識(shí)別率結(jié)果，取其平均值作為識(shí)別率。將三種方法下的識(shí)別率結(jié)果作對(duì)比，圖4為AR數(shù)據(jù)庫中不同方法對(duì)人臉圖像模糊紋理的識(shí)別率對(duì)比結(jié)果。從圖3中可知，三種方法隨著分塊的由大到小，識(shí)別率均呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，但本文識(shí)別方法在不同的分塊下識(shí)別率均高于另外兩種識(shí)別方法，由此可知分塊數(shù)目選擇對(duì)Yale人臉庫中模糊人臉圖像識(shí)別率影響很大，在相同的樣本條件下，本文識(shí)別方法要優(yōu)于其他幾種方法，這是因?yàn)長PQ在模糊人臉情況下，識(shí)別率要優(yōu)于其他識(shí)別方法，而且Fisherface提高了樣本的鑒別能力，因此，本文識(shí)別方法在實(shí)際Yale人臉庫的人臉圖像模糊紋理識(shí)別中識(shí)別率高。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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