区域块SFIT-MTLBP人脸识别研究

在少量样本情况下,为了解决传统LBP算法对人脸特征提取分类鲁棒性不强问题,提高人脸特征选取的泛化能力,提出一种在人脸面部区域基于SIFT特征点检测的MTLBP人脸识别算法。从人脸五官区域选取尺度不变的关键点,并在其邻域选取MTLBP纹理特征,结合SIFT描述算子和MTLBP特征直方图形成一系列特征,对该人脸特征空间向量进行分类识别。在相同的少量训练样本下,该算法与原始LBP算法及其它改进型LBP算法相比,识别率提高了20%左右。

多人脸跟踪与最佳人脸提取

针对视频人脸识别系统中同一人脸重复识别的问题,文中提出了一种多人脸跟踪与最佳人脸提取的方法。通过ViBe算法提取运动区域,缩小数据处理区域及确定执行人脸检测;利用Haar特征结合AdaBoost算法检测人脸,并根据肤色检测判断是否有误检;利用CamShift算法跟踪人脸;再使用Sobel算子得到清晰的人脸图片。实验表明,该方法下人脸误检率由2.8%降到0.2%,对于100帧视频平均处理时间从原始每帧112 ms降低到了45.6 ms,其处理速度明显提升。