一种新的基于单视图的多姿态人脸识别方法

姿态变化和单视图是二维人脸识别研究的瓶颈问题。本文基于姿态矫正的思想,提出了一种基于单视图的多姿态人脸识别方法。首先,通过多视角主动表观模型进行人脸对齐和归一化;其次,基于线性回归算法寻求正、侧人脸之间的关系,并利用此关系进行姿态矫正得到正脸图像;最后,采用遗传算法筛选支持向量机的参数,并利用支持向量机对矫正后的人脸进行分类。在CASPEAL-R1人脸数据库上的实验结果表明,该方法在处理姿态变化的人脸识别问题时,对于姿态为15°、30°和45°的识别率分别达到了98%、84%和76%,识别性能高于其它方法。